US semiconductors and AI data-center infrastructure: BofA eleva o TAM de sistemas de data center de AI para $2.2tn em CY30 com expansão da AI agêntica

Visão geral

Esta perspectiva do setor de semicondutores dos EUA eleva a projeção de longo prazo da BofA para infraestrutura de AI. A conclusão central é que a AI agêntica amplia o uso de tokens e desloca a demanda para inferência, sustentando uma expansão maior e mais duradoura em computação de data centers, memória, conectividade e equipamentos de semicondutores relacionados.

Visões principais

A BofA eleva sua previsão de mercado endereçável de sistemas de data center de AI para CY26-30E para cerca de $2.2tn, ante $1.8tn, e aumenta o CAGR implícito de 33% para 40%. A instituição atribui a revisão a um ciclo virtuoso de adoção de ferramentas agênticas por consumidores e empresas, competição entre laboratórios de AI públicos e privados e oferta limitada de chips. Argumenta que salvaguardas de segurança ou ritmo menor dos modelos de fronteira não necessariamente reduziriam a demanda por computação; poderiam elevar a demanda por inferência e outras cargas de trabalho de maior crescimento em relação ao treinamento. A BofA considera atraentes as avaliações das principais ações de chips frente ao crescimento projetado de lucros, observando o SOX a 21x forward P/E, abaixo da mediana de 24x desde o surgimento do ChatGPT e bem abaixo de potencial de crescimento de EPS superior a 40%. A construção de data centers é o núcleo quantitativo do relatório. A BofA projeta que o TAM total de sistemas de data center cresça de $839bn em CY26E para cerca de $2.6tn em CY30E, comparado a CAGR de 11% para os gastos totais em IT. Os sistemas de AI alcançam cerca de $2.2tn em CY30E. Aceleradores de AI representam aproximadamente $1.5tn, redes de AI aproximadamente $400bn e vendas de memória para data centers cerca de $1.3tn dentro de um mercado total de memória de aproximadamente $2.0tn. A conectividade de AI deve crescer de $41bn em CY26E para $163bn em CY30E, CAGR de 41%, com conectividade óptica de $111bn e de cobre de $28bn. A BofA espera CAGR de 30-40%+ em redes e óptica com a expansão de scale-up e scale-out e adoção de CPO, NPO e AEC; sistemas de data center não AI cresceriam apenas cerca de 7% ao ano. A BofA verifica a demanda por meio de modelos bottom-up de fornecedores de chips e top-down de implantação por operadores. A análise bottom-up implica aproximadamente 212GW de capacidade incremental em 2026-30E. O modelo por operador projeta que a capacidade global de data centers de AI/nuvem aumente de cerca de 41GW em CY25 para aproximadamente 219GW em CY30E, com adições anuais acelerando de cerca de 22GW em CY26E para 45GW em CY30E. A estimativa de 219GW dos operadores é cerca de 15% inferior aos 253GW implícitos pelo modelo de semicondutores; a BofA atribui a diferença principalmente a implantações mais amplas ainda não alocadas a operadores identificados, como projetos on-premise e soberanos. Isso implica implantações anuais de cerca de 35-50GW até o fim da década, a aproximadamente $50-60bn por GW. O relatório argumenta que as CPUs ganham importância à medida que a AI passa de treinamento para inferência e fluxos agênticos. O TAM total de CPU de servidores deve crescer de cerca de $61bn em CY26E para cerca de $210bn em CY30E, CAGR de 36%; CPUs de AI sobem de $42bn para cerca de $180bn, CAGR de 44%. Do mercado de CPUs em CY30E, a BofA aloca aproximadamente $30bn a cargas tradicionais/IaaS, $90bn a nós de computação ou head nodes de AI e $90bn a racks autônomos de CPU de AI agêntica. Esses racks tratam de processamento sequencial, orquestração, controle de memória e I/O junto à computação paralela de GPU/XPU. Assim, CPUs chegariam a cerca de 7-8% do valor dos sistemas de data center, ante menos de 7% em 2024-25, e CPUs de AI representariam mais de 80% das CPUs de servidores ao longo do tempo. Na previsão de participação de CPUs da BofA, a ARM é a que mais ganha com a expansão de programas comerciais e personalizados. Em CY30E, a instituição projeta participações de valor de aproximadamente 22% para Intel, 31% para AMD, 38% para ARM comercial e 9% para ARM personalizada; contudo, a Intel permaneceria a maior em participação de unidades, em cerca de 36%. A participação de valor da Intel cai de aproximadamente 34% em CY26E, mas a BofA ainda projeta CAGR de receita de 20% até CY30E, apoiado por escassez de oferta, expansão de ASP e possível ramp de Coral Rapids até CY28E. A AMD manteria cerca de 27-31% de participação de valor até CY30E, apoiada por desempenho de ponta, densidade de núcleos e recursos x86 de segurança e confiabilidade. A ARM ganha participação por meio de programas da NVIDIA, Qualcomm e hiperescaladores personalizados, embora novos processadores ARM moderem os ganhos de participação da AMD a partir de CY27E. A BofA vê o capex de nuvem como elevado, mas sustentável. Seu tracker prevê capex agregado de hiperescaladores dos EUA, neocloud e nuvem chinesa de cerca de $1.0tn em 2026E, quase 2x em relação ao ano anterior, e $1.4tn em 2027E, alta de 37%; as estimativas globais de capex de nuvem subiram cerca de 65-120% nos últimos 12 meses. O capex de nuvem excluindo neocloud deve atingir cerca de 105-110% do fluxo de caixa operacional em CY26-28E, levando a margem agregada de fluxo de caixa livre a cerca de -2% em 2026E e à faixa de -3% em 2027-28E. Ainda assim, a BofA entende que o investimento pode ser financiado pelo fluxo de caixa operacional e espera melhora após 2029, quando a infraestrutura passar a gerar receita e retorno. Os cinco maiores hiperescaladores levantaram cerca de $370bn em 2026, sobretudo via dívida de longo prazo e capital permanente, o que a BofA vê como flexibilidade de balanço, não como pressão imediata de liquidez. A BofA considera que a monetização dos laboratórios de fronteira e os compromissos de clientes sustentam a visibilidade da demanda. Cita expectativas de receita da OpenAI de $13bn em 2025, $30bn em 2026, $62bn em 2027 e cerca de $283bn em 2030, junto a aproximadamente $665bn de gasto acumulado em computação até 2030. Também cita run rate de receita anualizada da Anthropic superior a $19bn, alta de $17bn em relação ao ano anterior, como evidência de ligação entre demanda de laboratórios de fronteira e capacidade de nuvem, aceleradores, HBM, redes, silício personalizado, energia e térmica. Fluxos agênticos podem gerar de 10x a 1,000x mais tokens por fluxo que uma interação de chat, criando monetização de nuvem baseada no uso e sustentando consumo computacional mesmo após ganhos de eficiência. A BofA também aponta grandes backlog e RPO na Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta e Oracle como suporte ao capex futuro. O relatório atualiza ainda a perspectiva mais ampla para semicondutores. A BofA prevê vendas totais de semicondutores de $3.4tn em 2030, contra $3.2tn anteriormente, com CAGR CY26-30E de 19%. Modela crescimento em CY26E de 113% para semicondutores totais e 30% para semicondutores core, liderado por memória, data centers e melhora nos mercados industrial e automotivo. Vendas de memória subiriam cerca de 327% em CY26E, com DRAM +328% e NAND +341%; computação e armazenamento cresceriam 50%, industrial 32%, automotivo 12% e comunicações com fio 29%, enquanto comunicações sem fio, consumo e smartphones permaneceriam fracos. As escolhas de curto prazo da BofA são NVIDIA, Intel, Micron, Marvell e Lam Research, e ela também favorece AMD, Applied Materials, Analog Devices e onsemi.

Estrutura de análise

A BofA combina uma estimativa top-down de capex e capacidade em gigawatts dos operadores de nuvem com um modelo bottom-up de vendas de fornecedores de GPU/XPU e alocação de silício entre computação, memória, redes, armazenamento e óptica. Depois testa a sustentabilidade do capex com fluxo de caixa operacional, margens de fluxo de caixa livre, financiamento, backlog de clientes e indicadores de demanda de laboratórios de fronteira, traduzindo a perspectiva de demanda em participação de CPUs e previsões para mercados finais de semicondutores.

Notas metodológicas

• Marco de análise setorialMarco de oferta e demanda

  Análise de oferta, demanda e capacidade de data centers de AI

  O relatório compara instalações implícitas por fornecedores de chips com planos de capacidade dos operadores e relaciona demanda de agentes, compromissos de nuvem e laboratórios de fronteira a restrições de energia, construção e oferta de chips.

• Marco de análise setorialTransmissão entre elos da cadeia de valor

  Análise da cadeia de valor de infraestrutura de AI

  A BofA acompanha os gastos de nuvem e de laboratórios de fronteira até aceleradores, CPUs, memória, redes, óptica, energia e equipamentos de semicondutores.

• Métodos de avaliaçãoAvaliação por P/L e PEG

  Estruturas de preço-alvo com forward P/E e PEG para ações mencionadas

  Os apêndices de ações do relatório usam múltiplos de lucros, faixas históricas de valuation e, para Broadcom, uma estrutura PEG para explicar preços-alvo individuais.

• Métodos de avaliaçãoAvaliação SOTP por soma das partes

  Avaliação por soma das partes da Micron

  A BofA avalia o negócio cíclico de memória da Micron por P/B e seu negócio de AI HBM por P/E, combinando os componentes no preço-alvo.

Mapeamento e comparação de ativos

Mapeamento estruturado da tese para ativos nomeados (pontos fortes, pontos fracos, pares e riscos).

• NVIDIA (NVDA)

  Principal escolha e líder esperado em participação de aceleradores de AI

  Pontos fortes

  A BofA espera que mantenha aproximadamente 70%+ de participação em aceleradores de AI ao longo do tempo e destaca sua liderança em computação e redes de AI.

  Pontos fracos

  Exposição ao mercado cíclico de games e à demanda irregular de projetos de AI.

  Comparação

  Projeta-se que mantenha a maior participação em aceleradores frente a AMD, Broadcom, Marvell e outros.

  Riscos

  Disponibilidade de energia, restrições a remessas para a China, concorrência, desaceleração de retornos de capital e escrutínio governamental.

• Intel (INTC)

  Principal escolha com catalisadores em CPU agêntica e fundição

  Pontos fortes

  Força relativa esperada em cargas empresariais tradicionais, expansão de ASP e possível ramp de Coral Rapids até CY28E.

  Pontos fracos

  A participação de valor em CPUs para servidores é projetada em aproximadamente 22% em CY30E.

  Comparação

  A BofA espera que a Intel permaneça a maior em participação de unidades de CPU, mas fique atrás de ARM comercial e AMD em participação de valor em CY30E.

  Riscos

  Risco de rendimento e ramp de fundição, falta de clientes externos relevantes, fraqueza no mercado maduro de PCs e perda de participação em CPUs.

• Micron Technology (MU)

  Principal escolha beneficiada pela demanda de memória para AI

  Pontos fortes

  O relatório prevê forte demanda por memória, incluindo HBM, DRAM e NAND.

  Pontos fracos

  Os lucros de memória permanecem expostos à ciclicidade de ASP.

  Comparação

  A BofA separa o negócio cíclico de memória do negócio de AI HBM em sua avaliação por soma das partes.

  Riscos

  Queda de ASP de memória, concorrência de novos entrantes chineses, perda de participação e enfraquecimento da demanda de data centers, smartphones ou PCs.

• Marvell Technology (MRVL)

  Principal escolha ligada ao crescimento de ASICs personalizados, conectividade e óptica

  Pontos fortes

  Possível melhora de visibilidade em projetos ASIC de grandes clientes e ganhos de participação em AEC, CPO e switches scale-up.

  Pontos fracos

  Permanece exposição cíclica a armazenamento legado, redes empresariais e mercados de operadoras.

  Comparação

  A BofA considera que a força em redes e o potencial de alta em ASIC compensam riscos cíclicos.

  Riscos

  Perda de visibilidade em projetos ASIC importantes e concorrência de fornecedores comerciais e da Broadcom.

• Lam Research (LRCX)

  Principal escolha posicionada para gastos em equipamentos de fabricação de wafers de memória e lógica

  Pontos fortes

  Liderança em etch e deposição, exposição ao ciclo de memória, ganhos de participação e crescente exposição a fundição/lógica.

  Pontos fracos

  Preocupações de curto prazo com inflação de custos e tarifas.

  Comparação

  A BofA espera potencial de ganho de participação em memória e lógica.

  Riscos

  Capex mais lento, atraso em adições de capacidade de memória, perda de participação, consolidação de clientes e exposição à China.

Dados principais

• TAM de sistemas de data center de AI~$2.2tn by CY30EElevado de $1.8tn; CAGR de 40% desde CY26E contra 33% anteriormente.
• TAM de aceleradores de AI~$1.5tn by CY30EMaior componente dos gastos projetados em sistemas de data center de AI.
• Capex de nuvem e neocloud~$1.0tn in 2026E; ~$1.4tn in 2027ECerca de 2x ano a ano em 2026E e +37% em 2027E.
• Capacidade global de data centers de AI/nuvem~41GW in CY25 to ~219GW by CY30EEstimativa baseada em operadores; as adições anuais alcançam cerca de 45GW em CY30E.
• TAM de CPUs para servidores~$210bn by CY30EDe cerca de $61bn em CY26E, implicando CAGR de 36%; CPUs de AI chegam a aproximadamente $180bn.
• Vendas totais de semicondutores$3.4tn by 2030Previsão atualizada da BofA, ante $3.2tn anteriormente; CAGR CY26-30E de 19%.

Impacto e implicações

A BofA acredita que a AI agêntica estende o ciclo de infraestrutura além dos clusters de treinamento ao aumentar inferência, processamento de tokens e demanda por CPUs. Sua estrutura favorece gastos contínuos em aceleradores, memória, redes, óptica e equipamentos de semicondutores, tratando backlog de nuvem, monetização de laboratórios de fronteira e implantação de capacidade como evidências de que o capex elevado pode persistir nos próximos anos.

Riscos

• A BofA identifica riscos de execução em disponibilidade de energia, construção de data centers, financiamento e oferta de componentes.
• O capex elevado de nuvem deve deixar as margens de fluxo de caixa livre negativas até 2028E antes da melhora esperada posteriormente.
• O crescimento dos laboratórios de fronteira sustenta a demanda, mas margens menores e maior queima de caixa continuam sendo desafios de rentabilidade.
• O relatório aponta fraqueza contínua em PCs, smartphones e mercados finais de consumo, compensando a força em AI, memória e data centers.

Pontos a observar

• Trajetória do capex de nuvem e neocloud, especialmente se a implantação anual alcança a faixa de 35-50GW do relatório.
• Crescimento de receita dos laboratórios de fronteira, compromissos de computação e adoção de cargas agênticas intensivas em tokens.
• Conversão de RPO e backlog de hiperescaladores, incluindo divulgações de Alphabet, Microsoft, Amazon e Oracle.
• Tendências de participação de aceleradores de AI, ramps de programas de CPU e a transição de CPUs de head node para racks autônomos de CPU agêntica.
• Restrições de energia, construção, financiamento e oferta de componentes que possam afetar o calendário de implantação de data centers.