A corrida pela infraestrutura que sustentará a próxima onda de Inteligência Artificial (IA) não se limita mais apenas às GPUs ou à memória HBM. A disputa agora se estende também ao armazenamento, e a Samsung e a NVIDIA estão dando passos importantes nesse campo. Embora não haja relatos de um anúncio comercial clássico ou da intenção da NVIDIA de fabricar memória NAND, uma colaboração real de pesquisa entre as duas empresas, juntamente com Georgia Tech, está em andamento para acelerar o desenvolvimento de memória NAND baseada em materiais ferroelétricos por meio de modelos de IA e computação acelerada.
Este detalhe é crucial, pois evita uma interpretação simplista do cenário. Atualmente, pode-se afirmar com segurança que a Samsung está trabalhando em novas arquiteturas de NAND com baixo consumo energético. Pesquisadores da Samsung Semiconductor Research, NVIDIA e Georgia Tech apresentaram um modelo conhecido como Physics-Informed Neural Operator (PINO), que é capaz de acelerar drasticamente a análise desse tipo de dispositivo. O estudo científico relacionado foi publicado recentemente e aponta para uma colaboração que promete maior amplitude, embora uma linha de produto comercial ainda não tenha sido oficialmente lançada.
A peça central dessa colaboração é o trabalho científico recente, publicado em 6 de março no arXiv, intitulado “Physics-informed AI Accelerated Retention Analysis of Ferroelectric Vertical NAND: From Day-Scale TCAD to Second-Scale Surrogate Model”. Este documento, que conta com a assinatura de pesquisadores de Samsung, NVIDIA, Georgia Tech e outras entidades, descreve como o modelo PINO pode analisar o comportamento de uma NAND vertical ferroelétrica com uma aceleração superior a 10.000 vezes em comparação com as simulações TCAD convencionais, mantendo a consistência física nos resultados.
Vale destacar que essa aceleração não implica que a memória será 10.000 vezes mais rápida; o que se acelera é a fase de simulação e análise em pesquisa e desenvolvimento. Com o uso da IA, o tempo necessário para explorar diversas combinações de parâmetros e estruturas pode ser reduzido de horas para segundos, permitindo que investigadores testem muitas mais variantes em um período de tempo menor. Dada a complexidade e o tempo necessários para o desenvolvimento de novas memórias, essa inovação pode encurtar significativamente os ciclos de desenvolvimento.
Samsung também vem se destacando no desenvolvimento de transistores ferroelétricos para memória NAND de baixo consumo, conforme um estudo publicado na revista Nature em novembro de 2025. Esse estudo sugere que a nova arquitetura pode reduzir o consumo energético em até 96% em operações a nível de string em comparação com abordagens convencionais, mantendo capacidades de armazenamento multicélula semelhantes às da NAND atual. Contudo, essa redução deve ser vista como um resultado experimental, sem promessas imediatas para produtos comerciais.
A crescente importância da NAND ferroelétrica na era da IA está diretamente ligada aos desafios enfrentados pela NAND tradicional, que continua essencial para SSDs e sistemas que suportam cargas de IA. À medida que a densidade e o número de camadas aumentam, o controle elétrico torna-se mais complicado, e a demanda por armazenamento mais eficiente é cada vez mais premente. As memórias ferroelétricas surgem como uma solução promissora, uma vez que prometem conservar estados elétricos com mais eficiência.
Embora a NVIDIA não pretenda se tornar fabricante de NAND, seu interesse direto nessa tecnologia é inegável. Com a crescente demanda por armazenamento rápido e eficiente para seus sistemas de IA e para os centros de dados de seus parceiros, a colaboração torna-se um passo estratégico para reforçar sua posição na cadeia de valor da tecnologia.
Para a Samsung, essa colaboração é igualmente importante. Como o maior fornecedor mundial de NAND flash, a empresa enfrenta a necessidade de inovar continuamente. Concorrentes como SK hynix/Solidigm, Kioxia e Micron estão sempre à espreita, buscando alcançar a próxima grande arquitetura de NAND. As potenciais memórias de 1.000 camadas, embora consideradas ambiciosas, foram citadas na mídia e não devem ser vistas como um objetivo alcançado ou com um calendário definido.
A relevância desse desenvolvimento não se limita a uma nova linha de produtos, mas indica uma mudança na abordagem: a inteligência artificial começa a desempenhar um papel central no design de memórias avançadas. Com isso, a batalha pela IA não envolve apenas o treinamento de modelos maiores, mas também envolve a construção de memórias e sistemas que atendam a essa nova demanda de maneira mais eficiente e sustentável. A colaboração entre Samsung e NVIDIA, até o momento, não resulta em um produto comercial, mas representa um importante avanço em pesquisa e desenvolvimento com potencial significativo para o futuro.
