A próxima geração de celulares pode ficar mais cara por uma razão que quase não aparece na ficha técnica: a memória. Uma reportagem do The Verge mostra que a corrida por infraestrutura de inteligência artificial está pressionando a produção de DRAM, o componente usado para manter aplicativos e páginas abertos, e também a memória de armazenamento. O efeito já alcança fabricantes de smartphones, computadores e consoles, com potencial para mudar a relação entre preço, desempenho e quantidade de aparelhos vendidos.
O tema interessa ao público brasileiro porque a memória está presente em praticamente toda compra de tecnologia. Ela determina quanto um celular consegue fazer ao mesmo tempo, influencia o desempenho de ferramentas de IA no próprio dispositivo e participa do custo de notebooks, tablets e videogames. Mesmo quando a alta não aparece imediatamente na etiqueta, ela pode surgir como menos armazenamento, menos memória em modelos de entrada ou uma migração acelerada para aparelhos premium.
Por que a inteligência artificial está disputando a mesma cadeia
É importante separar os tipos de memória. A DRAM, conhecida no uso cotidiano como memória RAM, guarda temporariamente as informações necessárias para abrir aplicativos, carregar páginas e executar processos. A memória NAND, por outro lado, mantém fotos, vídeos, documentos e o próprio sistema mesmo quando o aparelho está desligado. Em data centers de IA, os processadores trabalham principalmente com HBM, uma forma de memória de alta largura de banda feita para movimentar grandes volumes de dados com rapidez.
A HBM não é exatamente a mesma memória de um smartphone, mas compete pela capacidade industrial. Ela usa empilhamento de chips, conexões avançadas e mais silício por unidade. Segundo os dados reunidos pelo The Verge, fabricar uma determinada quantidade de HBM pode exigir cerca de três vezes mais wafers do que produzir a mesma quantidade de DRAM convencional. Como empresas de IA conseguem fechar contratos longos e pagar mais, os fabricantes têm um incentivo claro para direcionar capacidade a esse mercado.
Isso explica por que a expansão da IA produz um efeito menos óbvio. Não é apenas o servidor que fica mais caro. A infraestrutura também absorve linhas de fabricação, equipamentos e planejamento de longo prazo que poderiam atender a notebooks e celulares. A própria demanda por recursos de IA no aparelho aumenta a pressão: modelos menores executados localmente precisam de mais memória para funcionar sem depender o tempo todo da nuvem.
O salto de preço já mudou a conta dos fabricantes
A reportagem cita estimativas de mercado segundo as quais o preço da DRAM usada em smartphones subiu aproximadamente 56% no primeiro trimestre de 2026 e mais 83% no segundo trimestre, sempre na comparação com o trimestre anterior. Para dimensionar o problema, uma configuração de 16 GB que custava cerca de 42 dólares no segundo trimestre de 2025 teria chegado a aproximadamente 181 dólares um ano depois. Esse número não é automaticamente o custo pago por todas as fabricantes, mas mostra como a estrutura de preços foi alterada.
Um fabricante tem quatro respostas principais. Pode aumentar o preço final, reduzir a quantidade de aparelhos produzidos, oferecer menos memória ou priorizar modelos caros, nos quais a margem ajuda a absorver componentes mais caros. A tendência já aparece em diferentes categorias. O texto do The Verge cita aumentos em produtos da Microsoft e da Meta e destaca que a Apple, mesmo tendo enorme poder de negociação, também elevou preços de Macs e iPads.
Para o consumidor, isso pode tornar a comparação técnica mais importante. Um celular com mais RAM continua sendo útil para multitarefa, edição e recursos generativos, mas a capacidade precisa ser observada junto com o processador, a política de atualizações e a forma como o sistema gerencia aplicativos em segundo plano. O número isolado virou um argumento de marketing menos suficiente. A pergunta prática é se a memória será usada por funções que realmente melhoram a experiência durante vários anos.
O que muda nos celulares com IA local
A IA no aparelho tem vantagens concretas. Ela pode reduzir a latência em recursos de câmera, transcrição, tradução, resumo e edição de imagens. Também pode preservar dados sensíveis ao evitar o envio de cada tarefa para um servidor. Porém, executar modelos localmente ocupa memória durante o uso. Quando o telefone tenta manter um assistente, aplicativos de trabalho, navegador e ferramentas de criação disponíveis ao mesmo tempo, a pressão sobre a RAM cresce.
Esse cenário cria uma tensão para o design de produto. Mais memória permite experiências mais ambiciosas, mas aumenta o custo e o consumo de energia. Menos memória pode tornar o aparelho mais acessível, mas também encurtar sua vida útil à medida que aplicativos ficam mais complexos. Para o mercado brasileiro, onde a durabilidade e o parcelamento pesam na decisão, a promessa de IA precisa ser avaliada junto com suporte, reparabilidade e desempenho sustentado.
Por que a oferta não deve normalizar rapidamente
Construir novas fábricas de memória não é uma correção rápida. O The Verge descreve projetos que levarão anos entre licenciamento, construção, instalação de equipamentos e produção relevante. Mesmo quando uma obra avança rapidamente, uma fábrica pode começar a entregar volumes significativos apenas no fim da década. A oferta adicional também não garante queda de preços se a demanda por servidores de IA crescer na mesma velocidade.
Há ainda uma concentração importante. A reportagem aponta que Samsung, SK Hynix e Micron respondem por cerca de 90% do mercado de memória. Poucos fornecedores significam que uma decisão de capacidade, um contrato de longo prazo ou uma interrupção industrial pode repercutir em várias marcas ao mesmo tempo. A indústria de dispositivos passa a planejar lançamentos com mais cuidado, sobretudo em segmentos de margem menor.
O impacto para quem compra e desenvolve tecnologia
Para quem compra, a consequência imediata é revisar a expectativa de que cada nova geração entregue mais desempenho pelo mesmo preço. Vale observar a quantidade de RAM física, a capacidade de armazenamento, o tempo de atualizações e a possibilidade de expansão. Também é prudente desconfiar de recursos de IA que exigem uma configuração elevada, mas não informam claramente quais tarefas são executadas localmente e quais dependem de conexão.
Para equipes digitais, a mudança chega pelo custo de hardware e pela arquitetura dos serviços. Uma aplicação que usa IA no dispositivo pode oferecer resposta mais rápida e menor exposição de dados, mas deve administrar memória, temperatura e consumo. Uma aplicação dependente da nuvem simplifica o aparelho do usuário, porém transfere custos para servidores, rede e processamento. A escolha precisa considerar o fluxo real da pessoa, e não apenas a novidade da tecnologia.
Na Hogrid, esse equilíbrio orienta projetos de IA, SEO e UI/UX. Uma interface bem desenhada deixa claro quando uma tarefa é processada localmente, oferece alternativas quando o dispositivo está limitado e evita transformar a inteligência artificial em um botão decorativo. O objetivo é criar produtos digitais que entreguem valor mensurável sem exigir que cada usuário compre o aparelho mais caro do mercado.
Uma mudança que vai além da etiqueta
A alta da memória é um sinal de que a IA está reorganizando a indústria física por trás do software. A disputa não acontece apenas entre modelos e aplicativos, mas também por wafers, energia, capacidade fabril e contratos de fornecimento. Enquanto novas fábricas não entram em operação, celulares e computadores podem ficar mais caros, mais seletivos ou mais concentrados em configurações premium.
O leitor pode acompanhar essa transição observando três indicadores: preço e disponibilidade de RAM, quantidade de recursos de IA executados no aparelho e mudanças nas configurações dos modelos de entrada. A reportagem original do The Verge explica como a escassez de memória pode elevar o preço dos celulares. A lição mais útil é simples: quando a inteligência artificial cresce, até um componente invisível pode redefinir a experiência e o custo da tecnologia cotidiana.
