O futuro do armazenamento para HPC e IA: dados, estratégias e evolução tecnológica Por Vircos Insights Técnicos Introdução: A nova economia dos dados impulsiona o futuro do armazenamento O crescimento do mercado de armazenamento para HPC e IA não é apenas uma consequência do avanço tecnológico, mas um reflexo direto da transformação digital em larga escala. À medida que modelos de linguagem, simulações científicas e análises preditivas se tornam pilares da inovação, o armazenamento emerge como o elemento mais crítico – e desafiador – da infraestrutura de dados moderna. Empresas de todos os setores enfrentam um cenário em que o volume e a velocidade dos dados aumentam exponencialmente, e a eficiência com que esses dados são armazenados, acessados e processados pode definir a vantagem competitiva. Segundo a Hyperion Research, o armazenamento representa hoje cerca de 21% de todos os investimentos em HPC, superando inclusive a taxa de crescimento de outros componentes como computação e rede. Ignorar a evolução estrutural do armazenamento significa comprometer a base de desempenho e escalabilidade que sustenta aplicações de IA e HPC. Este artigo aprofunda os números, tendências e estratégias que estão redefinindo o setor, analisando desde o hardware até a camada de software e o impacto da migração para arquiteturas definidas por software e nuvem híbrida. O problema estratégico: crescimento explosivo e complexidade crescente O armazenamento sempre foi visto como um componente auxiliar da infraestrutura de alto desempenho. Hoje, essa visão está ultrapassada. O que antes era apenas uma questão de capacidade e custo por gigabyte tornou-se uma discussão sobre latência, throughput, topologia de camadas e integração com workloads de IA. De acordo com a Hyperion, o mercado de HPC investiu US$ 6,3 bilhões em armazenamento adicional em 2023, representando 21% de todo o gasto local. E esse percentual deve ultrapassar 22,4% até 2028. Em paralelo, o mercado global de armazenamento de dados – incluindo TI corporativa – movimentou US$ 218 bilhões em 2024 e deve chegar a US$ 774 bilhões até 2032, com um crescimento anual composto de 17,2%. Esse crescimento mais acelerado no setor de HPC e IA evidencia um ponto central: os sistemas de armazenamento tornaram-se o principal gargalo e o principal diferencial competitivo da era da IA. O desafio está na convergência de duas forças opostas: a necessidade de maior desempenho (para IA generativa e simulações de larga escala) e a pressão por redução de custo e consumo energético. Isso força fornecedores e empresas a repensarem a hierarquia de armazenamento – substituindo estruturas de duas camadas por arquiteturas de quatro ou cinco níveis, onde cada camada cumpre um papel específico no ciclo de vida do dado. Consequências da inação: gargalos, custos e riscos competitivos A inércia tecnológica em relação ao armazenamento é hoje uma das maiores ameaças à competitividade em ambientes de HPC e IA. Quando uma organização falha em alinhar a infraestrutura de dados ao perfil de suas cargas de trabalho, surgem gargalos que se manifestam em três dimensões: tempo de inferência, custo por operação e eficiência energética. Além disso, a falta de uma arquitetura escalável de armazenamento afeta diretamente o ciclo de desenvolvimento de IA, desde o treinamento até a inferência. Empresas que permanecem presas a modelos baseados apenas em HDDs ou em soluções monolíticas de NAS enfrentam prazos de execução prolongados e custos operacionais mais altos. A pressão sobre os fabricantes – com prazos de entrega de HDDs nearline ultrapassando 52 semanas, segundo a TrendForce – reforça a urgência de diversificar estratégias de suprimento e investir em tecnologias emergentes como SSDs NVMe e armazenamento definido por software (SDS). Fundamentos da solução: a ascensão do armazenamento híbrido e escalável O ponto de inflexão do setor é a transição do armazenamento giratório (HDD) para o estado sólido NVMe. Embora os SSDs ainda custem de quatro a cinco vezes mais por gigabyte, eles entregam taxas de transferência e latências que redefinem o padrão de desempenho. O mercado global de SSDs foi avaliado em US$ 19,1 bilhões em 2023 e deve atingir US$ 331 bilhões até 2034, com CAGR de 17,6%. Essa expansão não é apenas quantitativa, mas qualitativa: estamos vendo SSDs de até 128 TB, que alteram profundamente o design dos data centers de HPC e IA. Contudo, a adoção massiva de SSDs não significa o fim dos HDDs. Para cargas de trabalho de IA, especialmente no treinamento de modelos e checkpoints, os HDDs nearline continuam oferecendo um equilíbrio valioso entre custo e capacidade. Essa coexistência dá origem a uma arquitetura híbrida, onde cada camada – NVMe, SSD, HDD e fita – é utilizada de forma estratégica conforme o perfil de I/O e retenção. Além do hardware, cresce a importância do software de orquestração de dados. Soluções como Lustre, IBM Storage Scale e WekaFS oferecem sistemas de arquivos paralelos capazes de lidar com IOPS massivos, enquanto NAS escaláveis baseados em NFS e OneFS continuam relevantes para operações de acesso distribuído. Essa dualidade reflete a diversidade das cargas de trabalho modernas – entre dados científicos, inferência em tempo real e pipelines de treinamento intensivo. Implementação estratégica: integrando hardware e software sob uma mesma lógica de dados Os dados da Hyperion mostram que 75% dos sites de HPC e IA obtêm seu armazenamento local diretamente de fornecedores de sistemas integrados – como Dell Technologies (22,3%), IBM (19,1%), Lenovo (8,5%), Fujitsu (5,3%) e HPE Cray (5,3%). Entre os fornecedores independentes, a NetApp lidera com 8,5%, seguida pela DDN com 7,4%. Esse cenário reflete uma preferência clara por soluções turnkey, em que hardware e software são entregues como um ecossistema unificado e testado para workloads de alta intensidade. Para workloads em nuvem, a lógica muda. As cargas de HPC e IA hospedadas em provedores cloud dedicam mais de 33% do orçamento ao armazenamento, comparado a 21% nos ambientes locais. Essa diferença reflete o impacto direto de arquiteturas efêmeras e o custo da persistência de dados em ambientes virtualizados. O crescimento do armazenamento “scratch” – que saltou de 8% para quase 14% do gasto total – indica a importância crescente da performance temporária para pipelines
Mercado global de HPC e IA: crescimento, números e tendências estratégicas O mercado de HPC (High Performance Computing) e Inteligência Artificial (IA) vive uma transformação sem precedentes, impulsionada pelo crescimento acelerado das cargas de trabalho de IA e pela crescente interdependência entre ciência de dados, simulação científica e inovação empresarial. Em 2024, segundo dados da Hyperion Research e da Intersect360, o setor atingiu cerca de US$ 60 bilhões, estabelecendo novos patamares de investimento em infraestrutura tecnológica crítica. Introdução: o papel estratégico do HPC e da IA A HPC, tradicionalmente associada a supercomputadores em laboratórios científicos e centros de pesquisa, passou a ter um papel central no avanço da IA generativa e empresarial. A convergência desses dois campos cria não apenas oportunidades técnicas, mas também dilemas estratégicos para organizações que precisam equilibrar investimentos em infraestrutura, governança de dados e competitividade global. Ignorar ou adotar tardiamente soluções em HPC e IA implica riscos claros: perda de produtividade em pesquisa, atraso em inovação industrial e desvantagem competitiva em setores emergentes como energia, farmacêutico e manufatura avançada. Assim, compreender os números e dinâmicas de mercado é mais do que um exercício estatístico – é uma bússola para decisões estratégicas de investimento. Neste artigo, exploramos em profundidade os dados de mercado divulgados por Hyperion Research e Intersect360, analisamos os principais fornecedores, tendências como exascale e IA soberana, e avaliamos implicações estratégicas para empresas e instituições. Problema estratégico: a pressão por infraestrutura escalável A principal tensão que organizações enfrentam hoje é o dilema entre infraestrutura local e soluções em nuvem. De acordo com a Hyperion, servidores locais representaram 42% dos gastos globais em 2024 (US$ 25 bilhões), enquanto a nuvem respondeu por apenas 15% (US$ 9 bilhões). Apesar do discurso recorrente de migração para nuvem, o crescimento mais acelerado ocorreu no modelo local, que registrou aumento anual de 23,4% – o maior em mais de duas décadas. Essa pressão por infraestrutura escalável não se limita a volumes de dados crescentes, mas envolve também requisitos de latência, soberania digital e otimização de custos em longo prazo. A nuvem oferece elasticidade, mas o controle e a previsibilidade de sistemas locais se mostram decisivos em setores que lidam com cargas críticas como simulação científica, energia e defesa. Consequências da inação: riscos competitivos e estratégicos Adiar investimentos em HPC e IA significa expor-se a riscos significativos. Empresas que não modernizam suas infraestruturas enfrentam gargalos computacionais que limitam desde a modelagem de novos fármacos até a engenharia avançada de materiais. Governos que atrasam iniciativas de HPC soberano arriscam perder autonomia em pesquisa científica e segurança nacional. Além disso, há o custo da oportunidade perdida: enquanto concorrentes aceleram pesquisas e desenvolvem produtos baseados em simulações complexas ou modelos generativos, organizações defasadas ficam presas a ciclos de inovação mais longos e caros. Fundamentos da solução: arquitetura do mercado global A arquitetura do mercado de HPC e IA pode ser compreendida pela segmentação feita por empresas de pesquisa como Hyperion e Intersect360. Em 2024, os componentes principais foram servidores locais (42%), serviços (21%), armazenamento (17%), nuvem (15%) e software (5%). Essa divisão revela que, apesar do discurso sobre cloud-first, a base tecnológica crítica continua fundamentada em infraestruturas locais robustas. Outro aspecto fundamental é a estratificação do mercado por classes de sistemas. A Hyperion reporta que sistemas de grande porte (US$ 1 milhão a US$ 10 milhões) somaram mais de US$ 7 bilhões, supercomputadores entre US$ 10 e 150 milhões movimentaram US$ 6,9 bilhões, e sistemas de nível básico (menos de US$ 250 mil) atingiram US$ 6,2 bilhões. Esse desenho confirma que tanto a pesquisa de ponta quanto a adoção ampla em empresas menores contribuem para o dinamismo do setor. Implementação estratégica: local, nuvem e híbrido Os dados mostram que organizações não precisam optar exclusivamente entre local e nuvem. A realidade estratégica é híbrida. Enquanto a nuvem suporta elasticidade para cargas sazonais e prototipagem rápida, servidores locais garantem controle, desempenho previsível e conformidade regulatória. A Intersect360 destaca que os servidores HPC-AI e Enterprise AI locais (excluindo hiperescala) representaram US$ 19,2 bilhões em 2024, com crescimento de 36,8%. Esse salto foi impulsionado por atualizações massivas para GPUs e pela demanda empresarial em múltiplos setores. Empresas que estruturam arquiteturas híbridas têm maior resiliência e flexibilidade para capturar esses ganhos. Melhores práticas avançadas: otimizando investimentos Modernização contínua com GPUs e aceleradores A demanda por GPUs e aceleradores especializados, como as plataformas da Nvidia, impulsiona modernizações em larga escala. O trade-off aqui é o custo elevado versus o ganho em performance e competitividade. Organizações líderes priorizam ciclos curtos de atualização tecnológica. Planejamento para exascale Segundo a Hyperion, entre 28 e 39 sistemas exascale devem ser instalados globalmente até 2028, com investimentos entre US$ 7 e 10,3 bilhões. Planejar para interoperabilidade com essas arquiteturas é crítico para centros de pesquisa e países que buscam relevância científica. Governança e soberania digital Projetos de IA soberana e data centers nacionais reforçam a importância de manter infraestrutura estratégica sob controle local. Isso garante não apenas performance, mas também independência tecnológica em cenários geopolíticos complexos. Medição de sucesso: métricas e indicadores A efetividade de projetos em HPC e IA pode ser avaliada por métricas como: Capacidade de processamento escalada: ganhos em teraflops ou petaflops disponíveis para cargas críticas. Tempo de treinamento de modelos: redução no ciclo de desenvolvimento de IA. Taxa de utilização da infraestrutura: otimização do CAPEX e OPEX. Impacto científico e industrial: número de descobertas aceleradas por simulações ou IA generativa. Conclusão: perspectivas e próximos passos A análise do mercado global de HPC e IA mostra um cenário em plena aceleração, em que a IA não apenas depende de HPC, mas redefine suas fronteiras. Com CAGR de 47% para servidores HPC focados em IA até 2028, a convergência dessas tecnologias moldará ciência, indústria e governo. Empresas e instituições que estruturarem estratégias híbridas, investirem em modernização acelerada e planejarem para interoperabilidade com sistemas exascale terão vantagens competitivas duradouras. O futuro não é apenas sobre maior poder computacional, mas sobre como alinhá-lo a objetivos estratégicos de inovação e soberania.
