AI infrastructure and data center demand: Os gastos com tokens aceleraram fortemente em setembro, mas o aluguel de GPU e os preços de memória sinalizaram um cenário mais misto para a infraestrutura de IA.

Visão geral

O JPMorgan acompanha a demanda por infraestrutura de IA por meio de indicadores mensais de atividade de tokens LLM, aluguéis de GPU fora dos hyperscalers e preços spot de memória. A leitura de setembro aponta para demanda por tokens forte e em aceleração, mas com suporte de preços menos uniforme nos mercados de aluguel de computação e memória.

Visões principais

O Data Center Watch do JPMorgan para setembro argumenta que os dados mais recentes de gastos com tokens continuam a sustentar uma demanda forte por infraestrutura de IA, embora as tendências de aluguel de GPU e preços spot de memória sejam mais mistas. O LLM Token Tracker do relatório usa uma amostra mensal de uma semana de dados de uso e preços de cerca de 300 modelos listados no OpenRouter. O relatório alerta que o conjunto de dados é voltado ao tráfego de desenvolvedores, startups e programação agêntica, além de excluir o volume de API de primeira parte de endpoints diretos da OpenAI, Anthropic e hyperscalers. O crescimento do volume de tokens acelerou materialmente em setembro. O volume total cresceu 71% m/m, contra 47% em agosto e 18% em julho, e atingiu crescimento de 30x y/y, contra 28x em agosto e 21x em julho. Modelos de pesos fechados representaram 27% do volume, ante 33% em agosto, e seu crescimento moderou para 39% m/m e 10x y/y. Em contraste, os volumes de modelos de pesos abertos aceleraram para 83% m/m e 101x y/y, contra 39% m/m e 56x y/y em agosto. O relatório identifica a maior contribuição dos modelos de pesos abertos como um fator-chave da aceleração agregada. Os preços se moveram em direções opostas conforme a métrica. O preço médio de tokens ponderado por volume caiu 25% m/m e 55% y/y, refletindo uma mudança de mix para modelos novos, mais baratos e de alto volume, além de compressão de preços nos mesmos modelos. DeepSeek V4.1 Flash e GLM 5.3 Flash adicionaram cerca de 41 trilhões de tokens, aproximadamente 30% do volume total, a preços abaixo da média anterior de modelos de pesos abertos; Kimi K3, GLM 5.3 e GPT-5.6 Sol também apresentaram compressão de preços. Entretanto, o preço médio simples de tokens subiu 4% m/m e 20% y/y em setembro, em parte porque modelos de imagem mais caros foram incluídos no catálogo. Essa diferença significa que o rápido crescimento do uso de modelos mais baratos pode reduzir o preço ponderado por volume mesmo quando o preço médio listado aumenta. A combinação de volume e preço fortaleceu os gastos com tokens: os gastos agregados cresceram 28% m/m, contra 7% tanto em agosto como em julho, e 14x y/y, contra 12x em agosto e 11x em julho. Os gastos com modelos de pesos fechados, que representaram 72% do total contra 78% em agosto, subiram 18% m/m e 10x y/y. Já os gastos com modelos de pesos abertos reaceleraram mais fortemente, aumentando 64% m/m e 132x y/y. A liderança em uso e em gastos também diferiu: os cinco maiores modelos por volume de tokens responderam por mais de 53% do volume total, enquanto os cinco maiores por gastos responderam por 50% dos gastos totais; apenas Tencent's Hy4 preview apareceu nos dois grupos. Os preços de aluguel de GPU Nvidia fora dos hyperscalers foram mistos. O aluguel de A100 teve média de $1.59 per GPU-hour em setembro, queda de 2.8% m/m, enquanto o H100 teve média de $2.64 per GPU-hour, queda de 2.6% m/m. Ainda assim, a relação de preço H100 para A100 subiu levemente para 1.66x, de 1.65x em agosto. O aluguel de B200 reagiu 1.3% m/m para $5.70 per GPU-hour após queda de 1.5% em agosto; seu prêmio de preço sobre o H100 subiu para 2.16x, de 2.08x. Assim, o preço do B200 mais novo se recuperou modestamente, enquanto as tarifas de aluguel de A100 e H100 enfraqueceram. O impulso dos preços spot de memória também desacelerou. A DRAM DDR5 16Gb caiu 1% m/m para $49.70 após cinco altas mensais consecutivas, mas ainda estava 614% acima do nível de um ano antes, de $6.96 em setembro de 2025. O preço de NAND 1Tb ficou praticamente estável, subindo 0.1% m/m para $30.54, após a primeira alta mensal depois de quatro quedas moderadas m/m; ainda estava 470% acima do nível de um ano antes, de $5.36 em setembro de 2025. Portanto, o relatório caracteriza a memória como não oferecendo mais o mesmo sinal de alta mensal de preços, apesar das comparações interanuais excepcionalmente elevadas.

Estrutura de análise

O relatório triangula as condições de infraestrutura de IA usando três rastreadores mensais: volume, gastos e preços de tokens do OpenRouter; índices Bloomberg de aluguel de GPU fora dos hyperscalers; e dados Bloomberg de preços spot de DRAM e NAND. Ele compara variações sequenciais e interanuais, separa modelos de pesos abertos e fechados e distingue preço médio de tokens de preço ponderado por volume para explicar como o mix de modelos afeta os gastos.

Notas metodológicas

• Marco de análise setorialDecomposição de volume e preço

  Análise de gastos com tokens baseada em volume e preços de tokens

  O relatório explica o crescimento dos gastos separando mudanças no uso de tokens e nos preços, incluindo o efeito de modelos mais baratos ganharem maior participação no volume.

• OutroOutro

  Amostra mensal de uso e preços do OpenRouter

  O rastreador usa uma semana mensal de dados de cerca de 300 modelos no OpenRouter, oferecendo uma visão direcional, e não uma medida de toda a atividade de API LLM de primeira parte.

Dados principais

• Crescimento total do volume de tokens+71% m/m; 30x y/yCrescimento de setembro, contra +47% m/m e 28x y/y em agosto
• Crescimento total dos gastos com tokens+28% m/m; 14x y/yContra +7% m/m e 12x y/y em agosto
• Preço de tokens ponderado por volume-25% m/m; -55% y/yCaiu devido à mudança de mix para modelos de menor preço e à compressão de preços nos mesmos modelos
• Preço de aluguel de A100$1.59 per GPU-hour; -2.8% m/mMédia de setembro fora dos hyperscalers
• Preço de aluguel de H100$2.64 per GPU-hour; -2.6% m/mA relação de preço H100 para A100 foi de 1.66x
• Preço de aluguel de B200$5.70 per GPU-hour; +1.3% m/mA relação de preço B200 para H100 subiu para 2.16x
• Preço spot de DDR5 16Gb$49.70; -1% m/m; +614% y/yPrimeira queda mensal após cinco altas mensais consecutivas
• Preço spot de NAND 1Tb$30.54; +0.1% m/m; +470% y/yPraticamente estável sequencialmente

Impacto e implicações

O relatório interpreta a aceleração no uso e nos gastos com tokens como evidência de que a demanda por infraestrutura de IA continua forte. Contudo, a queda nas tarifas de aluguel de A100 e H100 e a estagnação do crescimento dos preços de memória indicam que os sinais de preço ao longo da cadeia de infraestrutura não estão se fortalecendo de forma uniforme.