Os preços de memória RAM dispararam em 2026 e transformaram um componente normalmente escondido dentro do computador em uma das peças mais caras da cadeia tecnológica: entre agosto de 2025 e agosto de 2026, um kit DDR5 de 128 GB passou de US$ 329 para US$ 3.399, enquanto um kit de 64 GB subiu de US$ 191 para US$ 1.118. A pressão nasce da corrida por memória HBM, um tipo de memória de alta largura de banda empregado em sistemas de inteligência artificial, que passou a receber a maior parte da capacidade produtiva dos fabricantes. A previsão da SK Hynix é que a demanda continue acima da oferta até 2030, com 2027 podendo ser o ano mais difícil para encontrar equilíbrio. Para entender o que está acontecendo, é preciso seguir o caminho que liga o preço de um kit DDR5 à expansão dos centros de processamento de IA.

A alta que tirou a RAM do segundo plano

Na faixa mais extrema do mercado, o kit DDR5 de 128 GB teve uma alta de aproximadamente 933% no período comparado. O valor de US$ 329 funcionava como referência de entrada, mas a cotação de US$ 3.399 mostra como a restrição de oferta atingiu especialmente os módulos de maior capacidade. O dado foi divulgado em um relato sobre a disparada dos preços de RAM e ajuda a dimensionar o problema sem depender de uma impressão vaga de encarecimento. Para quem monta uma estação de trabalho ou procura ampliar a memória de um computador, a diferença deixa de ser um detalhe na configuração e passa a alterar o custo total da compra.

Essa disparada também alcançou configurações mais comuns, embora em uma escala diferente. Um kit DDR5 de 64 GB aumentou de US$ 191 para US$ 1.118 entre agosto de 2025 e agosto de 2026, uma elevação de 485% na comparação apresentada. No mercado de DRAM, sigla para a memória dinâmica usada em computadores e outros dispositivos, os preços subiram cerca de 90% no primeiro trimestre de 2026 em relação ao último trimestre de 2025. A TrendForce ainda estimou aumentos contratuais adicionais de 58% a 63% para a DRAM convencional no segundo trimestre de 2026, sinal de que a pressão não se limitou ao varejo e já alcançou os acordos entre fornecedores e fabricantes.

Por que a inteligência artificial está disputando a mesma capacidade

O centro da disputa está na mudança de prioridade dentro das fábricas. A HBM, ou memória de alta largura de banda, consegue alimentar processadores de inteligência artificial com grandes volumes de dados em alta velocidade, característica necessária para as infraestruturas que treinam e executam modelos de IA. Embora os três maiores fabricantes (que concentram mais de 90% do mercado global de DRAM) destinem cerca de 20% a 30% de seus wafers à HBM, a produção desses chips exige até três vezes mais capacidade e área de silício do que a DRAM convencional devido ao complexo empilhamento de camadas. Quando uma parcela tão grande da capacidade fabril é absorvida pela fabricação de HBM, sobra menos espaço produtivo para a DRAM convencional que atende computadores, smartphones e outros eletrônicos de consumo, conectando a expansão de serviços de IA ao aumento da conta de produtos cotidianos.

Essa prioridade industrial ganhou força porque a procura por HBM passou a ocupar a capacidade disponível antes mesmo de novas fábricas conseguirem ampliar o volume produzido. No primeiro trimestre de 2026, a SK Hynix registrou lucro recorde, em um resultado associado à demanda por chips destinados à inteligência artificial. Em relatório sobre os resultados da companhia, a Reuters informou que os pedidos de HBM para os três anos seguintes já superavam a capacidade atual de produção da empresa. A imagem é quase literária: enquanto os investidores enxergam uma máquina de crescimento, a indústria encontra um gargalo físico que não desaparece apenas porque existe mais interesse em comprar.

2027 pode concentrar a maior pressão sobre a oferta

Os alertas da SK Hynix apontam para uma duração maior do que a de uma oscilação passageira. A empresa prevê que a demanda continuará superando a capacidade de produção até 2030, e 2027 aparece como o possível ponto de maior dificuldade para a oferta. O motivo é que os pedidos de HBM já ocupam parte relevante da produção atual, enquanto a expansão das instalações exige tempo. Em outras palavras, a inteligência artificial pode avançar em ritmo acelerado, mas a fabricação da memória necessária para sustentar esse avanço segue presa a ciclos industriais mais longos. É nessa diferença entre a velocidade do software e o tempo da fábrica que a crise ganha forma.

A resposta anunciada pela indústria também será gradual. O CEO da SK Hynix indicou que a meta da empresa é dobrar a capacidade de produção, mas esse processo deve ocorrer ao longo de cinco anos. A Lenovo, por sua vez, avalia que os preços das memórias aceleraram desde o final de 2025 e não devem retornar aos níveis anteriores, tratando o patamar elevado como um novo normal até 2030. Mesmo com a entrada de capacidade adicional a partir de 2028, a avaliação da empresa é que os preços podem permanecer altos. O prazo ajuda a separar duas perguntas que costumam ser confundidas: quando a produção começará a crescer e quando essa expansão será suficiente para aliviar o preço pago pelo consumidor.

O impacto chega aos computadores e aos eletrônicos

Quando a memória para inteligência artificial recebe prioridade, o efeito não fica restrito aos servidores que executam esses sistemas. A oferta de DRAM para o mercado de eletrônicos de consumo foi severamente restringida, atingindo produtos como PCs e smartphones, enquanto os servidores de IA continuam pressionando os estoques disponíveis. Montadores de computadores passam a lidar com uma peça mais cara antes mesmo de definir processadores, armazenamento ou placas de vídeo, e fabricantes de eletrônicos precisam considerar a memória como parte mais pesada da estrutura de custos. A dimensão do aumento nos kits DDR5 mostra por que uma mudança aparentemente técnica pode alterar decisões de compra e de fabricação em toda a cadeia.

Para o consumidor, a melhor forma de desbugar a notícia é não tratar todos os números como se fossem uma única etiqueta de preço. O aumento de 933% corresponde ao kit DDR5 de 128 GB citado na comparação, enquanto o kit de 64 GB teve alta de 485%, e a DRAM convencional ainda recebeu uma estimativa contratual de avanço entre 58% e 63% no segundo trimestre de 2026. Essa diferença entre categorias mostra que capacidade, tipo de memória e etapa da cadeia influenciam o valor final. Antes de comprar ou montar um computador, faz sentido verificar quanta memória a tarefa realmente exige, comparar configurações e evitar presumir que a oferta voltará rapidamente ao patamar anterior, pois as projeções disponíveis apontam para uma correção lenta.

Como interpretar a crise sem perder o controle da decisão

A pergunta que fica é quase filosófica: quando uma máquina aprende a responder em segundos, quem paga pelo tempo necessário para fabricar os componentes que a alimentam? Os dados disponíveis não descrevem apenas uma disputa entre tipos de chips, mas uma escolha de capacidade produtiva que favorece a HBM usada pela IA e reduz a margem para a memória destinada aos dispositivos de consumo. Para quem compra, isso significa observar a configuração além do número estampado na caixa; para quem monta equipamentos, significa acompanhar contratos e disponibilidade; para a indústria, significa planejar expansão sem contar com uma normalização imediata. A memória, invisível durante o uso cotidiano, tornou-se uma medida concreta do custo material da inteligência artificial.

O próximo passo anunciado é a ampliação gradual da produção, mas os prazos não apontam para alívio imediato. A SK Hynix trabalha com uma expansão que pode levar cinco anos, enquanto a Lenovo considera que os preços elevados podem permanecer até 2030, mesmo com capacidade adicional prevista a partir de 2028. As estimativas de mercado situam a escassez e os preços altos entre 2027 e 2028, com estabilização podendo ocorrer apenas entre 2027 e 2030. Por isso, decisões de compra e de planejamento devem ser feitas com uma janela mais longa em mente, comparando a necessidade real de memória com o custo atual, em vez de esperar automaticamente uma volta aos valores do passado.