{"id":1608,"date":"2026-07-19T00:04:39","date_gmt":"2026-07-19T00:04:39","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1608"},"modified":"2026-07-19T00:04:39","modified_gmt":"2026-07-19T00:04:39","slug":"nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/pt\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/","title":{"rendered":"Nvidia \u00e9 o primeiro cliente da HBM4, conforme relat\u00f3rio sobre estoques de mem\u00f3ria indica reserva de 70%"},"content":{"rendered":"<p>A NVIDIA ser\u00e1 a <strong>primeira cliente da HBM4<\/strong>, afirmou o diretor executivo Jensen Huang, segundo relatos do Yahoo Finance e do The Motley Fool \u2014 e uma \u00fanica empresa fornecedora de mem\u00f3ria para IA teria reservado cerca de 70% desses pedidos de mem\u00f3ria de nova gera\u00e7\u00e3o. A alega\u00e7\u00e3o refor\u00e7a um tema apresentado por Huang na CES 2026, quando ele afirmou ao p\u00fablico que a mem\u00f3ria se tornou o maior gargalo na IA. Desde ent\u00e3o, observa o Yahoo Finance, especialistas em mem\u00f3ria como Micron e SanDisk superaram as pr\u00f3prias a\u00e7\u00f5es da NVIDIA \u2014 uma invers\u00e3o not\u00e1vel num mercado que historicamente tratava o fabricante de GPUs como a aposta padr\u00e3o em IA.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Principais conclus\u00f5es<\/h3>\n<ul>\n<li>Jensen Huang afirmou que a NVIDIA ser\u00e1 a primeira cliente da HBM4, segundo o Yahoo Finance e o The Motley Fool.<\/li>\n<li>Relatos indicam que um fornecedor de mem\u00f3ria para IA teria reservado cerca de 70% dos pedidos da NVIDIA para HBM4 \u2014 nenhum volume, pre\u00e7o ou data foi divulgado no material analisado.<\/li>\n<li>Huang afirmou na CES 2026 que a mem\u00f3ria \u00e9 agora o maior gargalo na IA, segundo o Yahoo Finance.<\/li>\n<li>Micron e SanDisk superaram as a\u00e7\u00f5es da NVIDIA desde essas declara\u00e7\u00f5es na CES 2026, informa o Yahoo Finance.<\/li>\n<li>Como contexto setorial, a HBM4 \u00e9 a pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o da mem\u00f3ria de alta largura de banda padronizada pela JEDEC, dobrando a largura da interface por pilha em compara\u00e7\u00e3o com a HBM3E.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a67e76fc7d45\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 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o maior gargalo na IA, afirmou Huang na CES 2026<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#The_AI_memory_stock_reportedly_holding_70_of_Nvidias_HBM4_orders\" >O fornecedor de mem\u00f3ria para IA que supostamente det\u00e9m 70% dos pedidos da NVIDIA para HBM4<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#Micron_and_SanDisk_have_outperformed_Nvidia_stock_since_CES_2026\" >Micron e SanDisk superaram as a\u00e7\u00f5es da NVIDIA desde a CES 2026<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#What_HBM4_changes_for_next-generation_AI_accelerators\" >O que a HBM4 muda para aceleradores de IA de nova gera\u00e7\u00e3o<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#What_the_HBM4_supply_race_means_for_AI_builders_and_buyers\" >O que a corrida pelo fornecimento de HBM4 significa para desenvolvedores e compradores de IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#Frequently_asked_questions\" >Perguntas frequentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/nvidia-first-customer-hbm4-memory-orders\/#The_bottom_line\" >Resumo final<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Jensen_Huang_says_Nvidia_will_be_the_first_customer_for_HBM4\"><\/span>Jensen Huang afirma que a NVIDIA ser\u00e1 a primeira cliente da HBM4<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Tanto o Yahoo Finance quanto o The Motley Fool relatam que Huang afirmou que a NVIDIA ser\u00e1 a primeira cliente da HBM4, a pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria de alta largura de banda que alimentar\u00e1 os futuros aceleradores de IA da empresa. Esses relatos acompanham essa declara\u00e7\u00e3o com uma segunda alega\u00e7\u00e3o: um fornecedor de mem\u00f3ria para IA teria reservado cerca de 70% desses pedidos.<\/p>\n<p>O material analisado para este artigo n\u00e3o inclui volumes de pedidos, valores contratuais nem cronogramas de entrega, portanto a escala desse compromisso permanece n\u00e3o confirmada. Mesmo assim, a tend\u00eancia \u00e9 clara. A trajet\u00f3ria de aceleradores da NVIDIA est\u00e1 cada vez mais condicionada \u00e0 quantidade de largura de banda e capacidade de mem\u00f3ria que pode ser associada a cada GPU, e estar na frente da fila para a HBM4 representa uma declara\u00e7\u00e3o sobre onde a empresa acredita que obter\u00e1 sua pr\u00f3xima vantagem competitiva. Para uma empresa cujos produtos j\u00e1 despertam demanda extraordin\u00e1ria, garantir a nova gera\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria antes dos concorrentes \u00e9 t\u00e3o importante quanto qualquer melhoria arquitet\u00f4nica no pr\u00f3prio chip da GPU.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Memory_is_now_the_biggest_bottleneck_in_AI_Huang_told_CES_2026\"><\/span>A mem\u00f3ria \u00e9 agora o maior gargalo na IA, afirmou Huang na CES 2026<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Os coment\u00e1rios sobre a HBM4 ampliam a mensagem transmitida por Huang na CES 2026, quando \u2014 conforme relatado pelo Yahoo Finance \u2014 ele afirmou que a mem\u00f3ria se tornou o maior gargalo na IA. Essa formula\u00e7\u00e3o reflete o que engenheiros observam h\u00e1 anos: o poder computacional bruto escalou mais rapidamente do que a largura de banda necess\u00e1ria para aliment\u00e1-lo. Aceleradores modernos conseguem executar um n\u00famero enorme de opera\u00e7\u00f5es por segundo, mas apenas se os dados chegarem da mem\u00f3ria com rapidez suficiente \u2014 e, cada vez mais, isso n\u00e3o ocorre.<\/p>\n<p>Essa restri\u00e7\u00e3o atinge com maior intensidade a infer\u00eancia. Servir um modelo de linguagem de grande porte exige manter seus pesos, al\u00e9m de um cache crescente de pares chave-valor para cada conversa ativa, em mem\u00f3ria r\u00e1pida localizada pr\u00f3ximo ao processador. \u00c0 medida que as janelas de contexto se ampliam e os modelos acompanhados em nosso <a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/models\/\">Banco de dados de modelos de IA<\/a> continuam crescendo, \u00e9 a capacidade e a largura de banda \u2014 e n\u00e3o o desempenho computacional bruto \u2014 que determinam quantos usu\u00e1rios uma \u00fanica GPU consegue atender e com qual lat\u00eancia. Qualquer pessoa que j\u00e1 dimensionou uma implanta\u00e7\u00e3o local com uma <a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/llm-vram-calculator\/\">calculadora gratuita de VRAM<\/a> reconhecer\u00e1 esse padr\u00e3o: a mem\u00f3ria esgota-se muito antes do poder computacional. A observa\u00e7\u00e3o de Huang simplesmente elevou essa realidade de engenharia a uma tese de investimento.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_AI_memory_stock_reportedly_holding_70_of_Nvidias_HBM4_orders\"><\/span>O fornecedor de mem\u00f3ria para IA que supostamente det\u00e9m 70% dos pedidos da NVIDIA para HBM4<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nenhum dos dois relatos nomeia abertamente o fornecedor, e os materiais analisados aqui n\u00e3o citam nenhum valor al\u00e9m da participa\u00e7\u00e3o aproximada de 70%. Como contexto setorial \u2014 e n\u00e3o como alega\u00e7\u00e3o extra\u00edda diretamente dos relatos \u2014 a descri\u00e7\u00e3o corresponde mais de perto \u00e0 SK hynix. O fabricante sul-coreano tem sido o principal parceiro da NVIDIA em mem\u00f3ria de alta largura de banda nas gera\u00e7\u00f5es HBM3 e HBM3E, sendo amplamente considerado o favorito para fornecer a primeira leva de HBM4.<\/p>\n<p>O mercado global de HBM \u00e9, na pr\u00e1tica, uma disputa entre tr\u00eas empresas: SK hynix, Samsung e Micron \u2014 os \u00fanicos fabricantes de DRAM com a expertise em empilhamento e embalagem exigida por essa tecnologia. \u00c9 essa concentra\u00e7\u00e3o que torna t\u00e3o significativa uma participa\u00e7\u00e3o relatada de 70% nos pedidos iniciais do cliente principal. A HBM \u00e9 projetada e qualificada em conjunto com o pacote da GPU ao qual se conecta, de modo que mudar de fornecedor no meio de uma gera\u00e7\u00e3o \u00e9 lento e caro; aloca\u00e7\u00f5es iniciais tendem a persistir durante todo o ciclo de vida do produto. Quem dominar os primeiros embarques de HBM4 para a NVIDIA estar\u00e1 bem posicionado para liderar toda a gera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>Investidores devem, contudo, tratar a cifra de 70% como informa\u00e7\u00e3o reportada, e n\u00e3o confirmada. At\u00e9 que as empresas envolvidas divulguem acordos de fornecimento ou volumes, a divis\u00e3o exata permanece uma estimativa setorial circulando pela m\u00eddia financeira.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Micron_and_SanDisk_have_outperformed_Nvidia_stock_since_CES_2026\"><\/span>Micron e SanDisk superaram as a\u00e7\u00f5es da NVIDIA desde a CES 2026<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>O Yahoo Finance relata que tanto Micron quanto SanDisk superaram as a\u00e7\u00f5es da NVIDIA desde os coment\u00e1rios de Huang na CES 2026. O relato n\u00e3o quantifica a diferen\u00e7a, e o desempenho passado n\u00e3o \u00e9 garantia do que vir\u00e1 a seguir, mas essa mudan\u00e7a de tend\u00eancia \u00e9 reveladora. As a\u00e7\u00f5es da NVIDIA foram a express\u00e3o padr\u00e3o do entusiasmo pelo setor de IA no mercado h\u00e1 tr\u00eas anos; o fato de fornecedores de mem\u00f3ria terem liderado desde janeiro sugere que os investidores agora veem a escassez \u2014 e, portanto, o poder de precifica\u00e7\u00e3o \u2014 migrando para baixo da cadeia de suprimentos, do design das GPUs para os componentes que as alimentam.<\/p>\n<p>Os dois fornecedores que superaram o desempenho est\u00e3o em segmentos distintos do mercado de mem\u00f3ria, o que refor\u00e7a a amplitude dessa tend\u00eancia. A Micron \u00e9 um dos tr\u00eas fabricantes de DRAM capazes de produzir HBM, enquanto a SanDisk especializa-se em armazenamento NAND flash. Em outras palavras, a expans\u00e3o da IA est\u00e1 sobrecarregando diversas categorias de mem\u00f3ria simultaneamente: as pilhas de alta largura de banda ligadas diretamente aos aceleradores, a DRAM convencional nos servidores e as camadas de armazenamento que guardam os dados de treinamento e os pontos de verifica\u00e7\u00e3o (checkpoints) dos modelos.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_HBM4_changes_for_next-generation_AI_accelerators\"><\/span>O que a HBM4 muda para aceleradores de IA de nova gera\u00e7\u00e3o<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A mem\u00f3ria de alta largura de banda empilha dies de DRAM verticalmente e os conecta ao processador por meio de uma interface excepcionalmente larga, oferecendo muito mais largura de banda do que m\u00f3dulos de mem\u00f3ria convencionais. Como contexto geral setorial \u2014 esses n\u00fameros v\u00eam das normas publicadas pela JEDEC, e n\u00e3o dos relatos citados \u2014 a HBM4 duplica a largura da interface por pilha para 2.048 bits, comparada aos 1.024 bits da HBM3 e da HBM3E. Uma interface mais larga significa largura de banda substancialmente maior por pilha, o que se traduz diretamente em etapas de treinamento mais r\u00e1pidas e maior taxa de infer\u00eancia.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Gera\u00e7\u00e3o<\/th>\n<th>Interface por pilha (JEDEC)<\/th>\n<th>Posi\u00e7\u00e3o no hardware de IA<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>HBM3<\/td>\n<td>1.024 bits<\/td>\n<td>Gera\u00e7\u00f5es anteriores de aceleradores de IA para data centers<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>HBM3E<\/td>\n<td>1.024 bits, com velocidades de pinos mais altas<\/td>\n<td>GPUs de IA flagships atuais<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>HBM4<\/td>\n<td>2.048 bits<\/td>\n<td>Aceleradores de nova gera\u00e7\u00e3o; NVIDIA supostamente na frente da fila<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>A configura\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria j\u00e1 \u00e9 o principal diferencial entre placas de aceleradores \u2014 \u00e9 a primeira especifica\u00e7\u00e3o que avaliamos em nosso guia para as <a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/best-gpus-for-ai-2026\/\">melhores GPUs para IA<\/a> \u2014 e a HBM4 ampliar\u00e1 ainda mais essa diferen\u00e7a. Se a mem\u00f3ria \u00e9 o gargalo, como argumenta Huang, ent\u00e3o os aceleradores que forem lan\u00e7ados com HBM4 primeiro ter\u00e3o uma vantagem pr\u00e1tica subestimada pelas compara\u00e7\u00f5es de poder computacional bruto.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_the_HBM4_supply_race_means_for_AI_builders_and_buyers\"><\/span>O que a corrida pelo fornecimento de HBM4 significa para desenvolvedores e compradores de IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Para desenvolvedores e compradores de infraestrutura, a implica\u00e7\u00e3o imediata diz respeito ao fornecimento, e n\u00e3o \u00e0s especifica\u00e7\u00f5es. Se um fornecedor realmente tiver reservado cerca de 70% dos pedidos iniciais do cliente principal, a capacidade de HBM4 ser\u00e1 limitada no lan\u00e7amento e precificada de forma correspondente, e esse custo de mem\u00f3ria ser\u00e1 repassado para os pre\u00e7os dos aceleradores e, em \u00faltima inst\u00e2ncia, para as tarifas de GPUs em nuvem. Essa din\u00e2mica afeta todos os que pagam por tokens ou alugam poder computacional \u2014 um fen\u00f4meno que nosso <a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/ai-price-performance-index-2026\/\">\u00cdndice de desempenho-pre\u00e7o em IA<\/a> acompanha entre provedores.<\/p>\n<p>Um fornecimento mais restrito de mem\u00f3ria tamb\u00e9m altera o c\u00e1lculo entre comprar e alugar para equipes que avaliam sua pr\u00f3pria infraestrutura de hardware, o trade-off capturado em nossa <a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calculadora de autohospedagem versus API<\/a>. Quando aceleradores de nova gera\u00e7\u00e3o s\u00e3o escassos, as listas de espera se alongam e os pre\u00e7os secund\u00e1rios sobem, fortalecendo o caso para alugar capacidade no curto prazo. Nenhum desses detalhes est\u00e1 confirmado \u2014 trata-se ainda de uma hist\u00f3ria reportada \u2014, mas a tend\u00eancia \u00e9 coerente com a pr\u00f3pria formula\u00e7\u00e3o de Huang: o recurso escasso na IA j\u00e1 n\u00e3o \u00e9 o processador, mas sim a mem\u00f3ria conectada a ele.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Perguntas frequentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>O que Jensen Huang disse sobre a HBM4?<\/strong> Segundo o Yahoo Finance e o The Motley Fool, Huang afirmou que a Nvidia ser\u00e1 a primeira cliente da HBM4, a pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria de alta largura de banda. Os relat\u00f3rios analisados n\u00e3o inclu\u00edram informa\u00e7\u00f5es sobre cronograma, volumes ou pre\u00e7os.<\/p>\n<p><strong>Qual empresa teria reservado 70% dos pedidos da Nvidia para HBM4?<\/strong> Os relat\u00f3rios concentram-se em uma \u00fanica a\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria voltada para IA, sem nome\u00e1-la nos t\u00edtulos analisados. Como contexto setorial, a descri\u00e7\u00e3o corresponde mais de perto \u00e0 SK hynix, parceira l\u00edder da Nvidia na produ\u00e7\u00e3o de HBM nas gera\u00e7\u00f5es HBM3 e HBM3E \u2014 embora o valor de 70% permane\u00e7a como informa\u00e7\u00e3o reportada, n\u00e3o confirmada.<\/p>\n<p><strong>Por que a mem\u00f3ria \u00e9 o maior gargalo na IA?<\/strong> O desempenho computacional escalou mais rapidamente do que a largura de banda e a capacidade de mem\u00f3ria. Servir modelos grandes exige manter os pesos e caches crescentes de chaves-valores em mem\u00f3ria r\u00e1pida; portanto, \u00e9 a mem\u00f3ria \u2014 e n\u00e3o o poder computacional bruto \u2014 que cada vez mais limita a vaz\u00e3o e a lat\u00eancia.<\/p>\n<p><strong>O que \u00e9 a HBM4?<\/strong> A HBM4 \u00e9 a pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria de alta largura de banda padronizada pela JEDEC. Ela duplica a largura da interface por empilhamento para 2.048 bits, comparada \u00e0 HBM3E, oferecendo significativamente mais largura de banda para aceleradores de IA.<\/p>\n<p><strong>As a\u00e7\u00f5es de fabricantes de mem\u00f3ria superaram as a\u00e7\u00f5es da Nvidia em 2026?<\/strong> O Yahoo Finance informa que Micron e SanDisk superaram as a\u00e7\u00f5es da Nvidia desde as declara\u00e7\u00f5es de Huang na CES 2026 sobre o gargalo de mem\u00f3ria. O relat\u00f3rio n\u00e3o quantificou essa diferen\u00e7a.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>Resumo final<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A hist\u00f3ria reportada \u00e9 direta: a Nvidia pretende ser a primeira cliente da HBM4, e um fornecedor de mem\u00f3ria teria capturado cerca de 70% desses pedidos. No entanto, sua relev\u00e2ncia vai al\u00e9m desses dois destaques. Huang dedicou grande parte de 2026 a argumentar que a mem\u00f3ria \u2014 e n\u00e3o o poder computacional \u2014 \u00e9 a principal restri\u00e7\u00e3o para a IA, e o mercado respondeu reavaliando positivamente as empresas produtoras desse componente, com Micron e SanDisk superando as a\u00e7\u00f5es da Nvidia desde a CES, segundo o Yahoo Finance. O que deve ser observado a seguir s\u00e3o confirma\u00e7\u00f5es: acordos formais de fornecimento, divulga\u00e7\u00f5es de capacidade nas chamadas de resultados e o lan\u00e7amento dos primeiros aceleradores equipados com HBM4 aos clientes. At\u00e9 l\u00e1, o n\u00famero de 70% deve ser entendido como informa\u00e7\u00e3o reportada, n\u00e3o consolidada \u2014 mas a mudan\u00e7a no ponto onde reside a escassez na IA parece cada vez mais real.<\/p>\n<p><em>Fontes: news.google.com. Relatado em 19 de julho de 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Jensen Huang says Nvidia will be the first customer for HBM4, and one AI memory stock has reportedly secured about 70% of those orders, according to Yahoo Finance and The Motley Fool.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1609,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[245],"tags":[933,929,934,930,932,778,931],"class_list":["post-1608","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-chips","tag-ai-memory","tag-hbm4","tag-high-bandwidth-memory","tag-jensen-huang","tag-micron","tag-nvidia","tag-sk-hynix"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1608","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1608"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1608\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1610,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1608\/revisions\/1610"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1609"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1608"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1608"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1608"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}