Executivo da Micron: A capacidade de armazenamento determina o limite da IA, aumento significativo de produção só após 2028

À medida que a onda de IA se espalha dos data centers para a borda e para o setor de robótica, executivos da Micron alertam que o armazenamento se tornou o principal gargalo que define o limite superior de desempenho da IA. Além disso, devido ao longo ciclo de construção de novas capacidades produtivas e à complexidade extrema dos processos de fabricação, o desequilíbrio entre oferta e demanda do setor só deverá ter um alívio substancial após 2028.

Em 15 de setembro, durante o fórum de semicondutores do Six Five Summit 2026, Sumit Sadana, consultor sênior do CEO da Micron, foi entrevistado pelo analista Patrick Moorhead, detalhando o panorama de oferta e demanda do setor de armazenamento na era da IA, planos de despesas de capital e mercados de crescimento futuro.

No último ano, todo o setor de tecnologia passou por uma reconstrução fundamental na percepção sobre o armazenamento. A raiz dessa mudança está no fato de que o poder computacional há muito deixou de ser o único critério para medir a capacidade de um sistema de IA. Sadana destacou de maneira objetiva a lógica subjacente ao hardware de IA: “Hoje, o desempenho de um sistema de inteligência artificial depende, em primeiro lugar, do desempenho do subsistema de memória e de sua capacidade. Esses dois fatores realmente determinam o nível de desempenho do subsistema de IA.”

Ele explica que, como os modelos de IA precisam ser armazenados em memória, e enormes volumes de dados são transferidos entre as memórias, a largura de banda entre o processador e a memória tornou-se o principal gargalo de desempenho. Ao mesmo tempo, o mercado de armazenamento enfrenta um desequilíbrio estrutural acumulado ao longo de décadas — no início dos anos 1990, havia mais de 20 empresas de DRAM, restando hoje apenas algumas poucas, enquanto já existem mais de 20 empresas atualmente desenvolvendo processadores. Esse formato de oferta em funil, “poucos para muitos”, deixa a cadeia de suprimentos de memória extremamente vulnerável diante das explosivas demandas da IA.

Disparada dos gastos de capital, aumento substancial da oferta só após 2028

Diante da grande lacuna entre oferta e demanda, o crescimento de bits proporcionado apenas pela transformação tecnológica já não satisfaz o apetite do mercado, forçando toda a indústria a entrar em um ciclo de expansão de ativos pesados com a construção de novas salas limpas e fábricas de wafers.

A Micron está iniciando um plano de gastos de capital sem precedentes. Sadana revela: “Apenas olhando para nosso plano de despesas de capital: no ano fiscal de 2025, nossos gastos serão pouco acima de 13 bilhões de dólares; em 2026, dobrarão; e em 2027 devem ultrapassar 45 bilhões de dólares. Recentemente, nos Estados Unidos, anunciamos o aumento dos investimentos de 200 bilhões para 250 bilhões de dólares — com um cronograma acelerado.” Além disso, a Micron está tocando cerca de 20 projetos de expansão em paralelo nos EUA (Idaho, Nova York), Taiwan, Japão e Singapura.

No entanto, água distante não apaga fogo perto. A construção de plantas de semicondutores é limitada pela infraestrutura, pela burocracia de autorização e, principalmente, pela escassez aguda de trabalhadores técnicos. Sadana apresenta um cronograma claro de expectativas: “Acreditamos que a oferta substancialmente efetiva começará a ser liberada apenas em 2028, e isso será apenas a fase inicial. O ritmo de crescimento da capacidade só deve realmente acelerar nos anos seguintes. Portanto, levará um tempo até que toda a indústria encontre um novo ponto de equilíbrio.”

Outro fator que retarda a liberação da capacidade é a complexidade astronômica da fabricação de memória. Pegue o HBM, que está em alta: Sadana diz que seu funcionamento normal “é quase um milagre”: “Imagine, são 12 camadas de chips DRAM empilhadas uma sobre a outra, com um chip base conectado à GPU. O sistema inteiro enfrenta enormes desafios de dissipação térmica e consumo... Existem cerca de 2.000 etapas de processamento na fábrica. Da produção do wafer até a entrega do produto ao cliente, o ciclo leva cerca de cinco meses.”

Adeus ao 'spot', contratos de longo prazo e customização profunda remodelam o modelo de negócios

A capacidade extremamente restrita está forçando uma transformação no modelo de negócio do setor de armazenamento, pondo fim à era dos chips genéricos negociados a pronto e aos padrões JEDEC convencionais.

“Estamos firmando contratos plurianuais, comprometendo-nos a fornecer aos clientes, que também se comprometem a nos passar previsões de demanda. Isso é muito diferente dos contratos anuais do passado — antes, se o cliente quisesse comprar e houvesse estoque, nós entregávamos.” Segundo Sadana, esse modelo chamado de “acordo estratégico com clientes” tem altíssimo retorno sobre investimento e sustenta os gastos de capital das fábricas por anos.

Ainda mais profunda é a amarração com a área de P&D. Para diferenciar produtos de IA em características como consumo e velocidade, clientes estão incorporando o design de armazenamento em seus roteiros de produto com até 5–7 anos de antecedência. Sadana destaca: “Esse modelo transforma a relação em algo similar ao desenvolvimento de chips ASIC — o cliente tem mais autonomia de design, e a parceria é de longo prazo.”

IA caminha para a borda, humanoides serão o maior mercado incremental

O mercado geralmente foca na demanda de IA por data centers, mas a Micron acredita que esse é só o começo. À medida que a IA se infiltra em smartphones, PCs (como o Mac mini com arquitetura de memória unificada) e veículos autônomos, a demanda por armazenamento estará em toda parte.

Quando imagina o futuro, Sadana aposta no setor de robótica como a próxima grande onda de demanda depois dos data centers.

“Pense em robôs humanoides, eles serão um dos maiores mercados de produtos da história.” Ao projetar o mercado para a década de 2030, Sadana enfatiza o consumo monstruoso de memória na borda: “O mais empolgante na robótica é que cada dispositivo precisará armazenar dados em volumes imensos — cada humanoide terá centenas de GB de DRAM e vários TB de NAND. Por isso, impulsionarão muito a demanda de DRAM e NAND... O robô precisa ser autônomo, não pode enviar dados para o servidor a cada ação.”

A seguir, o conteúdo integral da entrevista:

Sumit Sadana 00:00

Hoje, o desempenho de sistemas de inteligência artificial depende, antes de tudo, do desempenho e da capacidade do subsistema de memória. São esses dois fatores que determinam realmente o nível de desempenho da IA. Bem-vindos de volta ao Summit de 2026.

Patrick Moorhead 00:22

A era da inteligência artificial já começou. A importância e o valor estratégico da memória são impressionantes. Sempre achei a memória importante, mas na era da IA o que ela nos permite fazer é incrível — para ser franco, sem memória suficiente, sem a adequada, todas essas maravilhas ao nosso redor seriam impossíveis.

Fico feliz em anunciar que a Micron está participando do Summit. É ótimo vê-lo de novo, obrigado pelo convite. Isto é fantástico. Trabalho há 35 anos nesse mercado, fui consumidor, parceiro de memória e, agora, analiso o mercado de memória e tudo ao redor. O que conquistamos é impressionante. Quando conversamos no ano passado, classifiquei memória como tecnologia estratégica — mérito meu, sim, mas você merece mais elogios, pois é quem faz de fato. Hoje essa visão é ainda mais óbvia, e cada vez mais gente fala nisso. O que mudou no último ano para a indústria valorizar ainda mais a memória?

Sumit Sadana 01:44

Por que a inteligência artificial acelerou essa mudança? Boa pergunta. Um ano se passou, mas em termos de transformações, pareceu muito mais. Do ponto de vista dos clientes, as mudanças foram drásticas. Hoje estamos numa situação de falta generalizada de memória em todos os mercados. Apesar de grandes esforços para aumentar a oferta, ainda não sabemos quando ela vai alcançar a demanda, pois esta não para de crescer. Os sinais dos clientes de todos os segmentos só aumentam a cada ano.

Os motivos para os clientes repensarem memória são vários. Primeiro, a enorme lacuna entre oferta e demanda; segundo, a necessidade de cada vez mais desempenho devido à IA. Ao analisar o que realmente faz o sistema performar, percebe-se que o processador não é o único fator. Hoje, o desempenho da memória, a largura de banda entre processador e memória e a própria capacidade da memória são cruciais. Como os modelos de IA devem ficar na memória, grandes volumes de dados são transferidos entre memórias, tornando a largura de banda um gargalo crítico. Assim, os clientes estão repensando roteiros de produtos e estratégias de uso de memória.

Sumit Sadana 03:44

O foco agora é como projetar memórias para obter vantagem competitiva, como fazer o sistema de cada cliente se destacar. Se usasse memória genérica, conforme o padrão JEDEC, como há alguns anos, seria difícil diferenciar. Agora, trabalhamos junto aos clientes para incluir o design de memória em seus roteiros plurianuais. Querem saber como se diferenciar e transformar o jogo. Isso significa repensar memória e, junto à Micron, projetar funcionalidades que agreguem valor e possam ser alavancadas.

Sumit Sadana 04:31

Por exemplo, nossa parceria com NVIDIA em DRAM de baixo consumo (LPDRAM) para data centers é emblemática. Fomos os primeiros a levar essa tecnologia a data centers, com exclusividade por anos, e agora ela começa a ser adotada por outras empresas. Cada vez mais clientes percebem seus benefícios — mais densidade, menor tamanho, melhor desempenho e um consumo muito menor, algo crucial para data centers. Este é apenas um dos exemplos.

Patrick Moorhead 05:07

Olhando para os próximos cinco anos, essas tecnologias estão amadurecendo. Para explicar o interesse crescente por memória, lembro de uma aula na faculdade, no final dos anos 80 — a ideia básica era que ao limitar operações à memória, você tem mais desempenho. Claro, hoje as coisas mudaram um pouco. Quanto mais memória, melhor o resultado, e quanto mais perto do processamento ela estiver, mais eficiente, pois ao sair da memória, tudo desacelera. Na era da IA, esse é um desafio enorme.

É interessante. Passei por nove ciclos de memória na carreira. Trabalhei numa OEM, numa empresa de chips, e há 15 anos estou em uma empresa de análise. A memória sempre foi muito cíclica; sei que outros setores também têm ciclos, mas memória também é vista como commodity. Você já comentou sobre isso na primeira pergunta, mas...

Sumit Sadana 06:17

Por que a IA está mudando isso fundamentalmente? Boa pergunta. Nos anos 90, havia mais de 20 empresas de DRAM, mas passou por forte consolidação. Na época, poucas faziam processadores, hoje já são mais de 20. Se contar todas as que projetam processadores, vê como o número cresceu. Mas de DRAM, sobraram muito poucas empresas.

Então, ao pensar em design de IA e subsistemas de IA, não se limita a data centers — aliás, é preciso separar cargas de treino de inferência, e a própria inferência está se fragmentando em subtipos. Uma pequena parte pode ser feita com SRAM, mas a maior depende muito de DRAM. Temos projetado o máximo de capacidade de DRAM possível nesses sistemas. Isso chega inclusive a carros autônomos, sistemas industriais, e veja o sucesso de Mac mini, PCs, smartphones com arquitetura de memória unificada — tudo isso impulsionado por IA.

Sumit Sadana 07:50

Hoje, o desempenho do sistema depende primordialmente do subsistema de memória. Quando memória vira centro do design, é preciso pensá-la de forma diferente. E surge a questão: como lançar rápido produtos únicos? Para mim, o futuro da memória será muito diferente do passado e está conectado à ideia seguinte...

Sumit Sadana 08:36

A indústria toda chegou à necessidade de construir novas capacidades, o que surpreende, dado o crescimento puxado pela IA. Só a evolução tecnológica não basta mais, embora antes o avanço dos bits já resolvesse o aumento da demanda. Agora, o setor precisa produzir muito mais wafers, o que passa pela construção de limpas. Quando as limpas existentes esgotam, como é o caso da maioria das empresas hoje, é preciso expandir em novos locais, e isso leva tempo.

É um processo demorado e sujeito a vários fatores, como velocidade de construção em diferentes países e a eficiência nas autorizações. Como erguer, do zero, toda a infraestrutura — energia, água, tratamento, fornecimento de químicos e tudo que um wafer fab precisa. Isso leva tempo, e é o que o setor enfrenta hoje.

Sumit Sadana 10:01

Então, mesmo com todos os esforços internos e de outros players do setor, ainda é difícil atender à demanda de mercado. A oferta leva muito tempo para alcançar a demanda, o que também muda o comportamento dos clientes.

Sumit Sadana 10:27 Esses são os acordos estratégicos de clientes de que falamos. Eles mudam a fundo nosso modelo de negócios e operações. São contratos plurianuais, compromisso nosso de suprir e do cliente de prever demanda. Isso difere muito do acordo anual — antes, bastava ter produto disponível. Agora, com esse compromisso, o retorno é alto e podemos planejar investimentos plurianuais.

Claro, isso nem toca ainda na IA de agentes, próximo estágio do desenvolvimento de IA. Depois chegará a IA física, a próxima grande onda de demanda. Essas ondas se complementam e estimulam, não se substituem — e o desafio é como transferir essa capacidade de oferta física massiva para o online.

Patrick Moorhead 11:39

Nesse contexto, vejo que a iniciativa dos contratos de longo prazo prova o caráter estratégico da memória. Pode-se dizer: “precisamos de contratos para travar capacidade futura” — isso é importante —, mas também envolve planejar em conjunto.

Do lado técnico, acho fascinante ver IA na borda. Seja com Open Claw, novos designs em computação cliente — como memórias acopladas de CPU e GPU para ampliar largura de banda —, mas raramente vemos mudanças na arquitetura de PCs, que é estável há décadas. Agora, sobre data centers de hyperscale, já discutimos; há grandes CAPEX, inovações em modelos e aplicações. Estou curioso sobre carros autônomos, PCs, robôs, edge inteligente...

Sumit Sadana 13:00

A demanda por memória está mudando nessas áreas? Sim, boa pergunta. Tudo começou em data centers, mas olhando para frente, a IA não ficará limitada a eles. Essa onda inteligente avançará para a borda e, no fim, a inteligência estará em todos os dispositivos. Assim, abrange eletrônicos de consumo, automóveis, e, claro, a nova revolução industrial com inteligência distribuída globalmente.

Sumit Sadana 13:43

Seus dispositivos pessoais, seja no trabalho, em casa, PCs, smartphones — e até novos tipos de aparelhos sendo idealizados —, podem ter formato completamente diferente dos PCs ou smartphones tradicionais, com design inovador. Ao pensar em um dispositivo nativo de IA, as possibilidades fogem ao convencional. Volta-se à questão de maximizar eficiência energética, por exemplo, para gadgets alimentados por bateria. Como maximizar desempenho e rodar modelos úteis e pequenos direto no aparelho, sem enviar nada à nuvem — esse é o novo fronte da IA.

Essa jornada evolutiva continuará. Modelos pequenos e capazes de rodar em computador ou smartphone melhorarão com o tempo. E, com isso, vantagens de privacidade e sigilo ficarão evidentes. Consumidores valorizam isso, e empresas que transmitirem segurança ao usuário — que tudo fica no dispositivo — vão gerar aplicações inéditas de alto valor.

Sumit Sadana 15:30

E a condução autônoma evolui rapidamente, impulsionada por avanços de IA; e o próximo grande marco será a robótica.Pense em robôs humanoides, eles serão um dos maiores mercados da história. Isso levará tempo, mas o ponto de inflexão está chegando — logo você vai interagir com um humanoide como com outra pessoa, com capacidades cognitivas quase indistinguíveis. Com o passar dos anos, suas capacidades físicas evoluirão, será revolucionário.

No início, estarão em fábricas para tarefas específicas, pouca liberdade. Quando avançarem para ambientes mais complexos, como residências — que são desestruturadas —, acredita-se que nos anos 2030 a robótica impulsionará enorme crescimento. O mais interessante é a necessidade de memória: cada humanoide terá centenas de GB de DRAM e vários TB de NAND. Isso fará disparar a demanda por DRAM e NAND. Muitos subestimam: robôs precisam operar de forma autônoma, sem enviar dados a servidores a todo momento. Isso é fato.

Patrick Moorhead 17:25

E, ouvindo sua explicação, percebo que a Micron está promovendo o salto até a escala de gigawatts. Só de inventar essa tecnologia, já é espantoso. E acho que a marca Micron deveria ser sempre lembrada por isso.

Com a era da IA, a visão estratégica se torna mais importante — seja para novas tecnologias ainda nem inventadas, ou para data centers em escala de gigawatts com acesso direto à IA e modelos de grande porte.

Já ouvi sobre esse conceito de cocriação, e em conversas com parceiros de vocês, soube de ideias nesse sentido. Antes, mudanças de arquitetura ocorriam via algum padrão JEDEC, por exemplo. Agora, estamos falando de codesign profundo. Pode falar sobre como vêm mudando essas relações de codesign com parceiros?

Sumit Sadana 18:45

Claro. Nossos parceiros também querem vantagem em seus mercados e superar concorrentes. O subsistema de memória e processador é uma engrenagem crucial da IA porque define diversos parâmetros essenciais: consumo de energia do sistema, os tipos de modelos rodáveis, tamanho e a velocidade de execução.

Com tantos avanços em LLMs de vários tamanhos e tipos, para diferenciar projetos de memória e processador, é preciso parceria estreita com clientes de cada segmento. Não se trata mais de peças plug and play padrão JEDEC validadas depois. Há esse mercado, mas clientes cada vez mais precisam pensar: como diferenciar? Que funções especiais não há nas ofertas de prateleira? Portanto, temos de cocriar roteiros de P&D junto a eles ao longo de 5–7 anos. Estamos no roadmap de vários clientes, ouvindo ideias inovadoras — algumas factíveis agora, outras só mais adiante, quando houver as inovações disruptivas necessárias.

Sumit Sadana 20:28

Estamos animados com a diversidade de ideias. Como disse, abrangem sistemas dos mais diversos — alguns de baixíssimo consumo (apenas bateria) a data centers de gigawatts. Já vemos resultados inovadores em segmentos e entre clientes de liderança; continuaremos contribuindo para esses avanços.

Em várias iniciativas empolgantes, ampliamos capacidades e entregamos designs inovadores desejados pelos clientes. Eles não conseguem se aprofundar com várias empresas, então, o codesign geralmente ocorre com apenas uma ou duas, deixando os outros anos atrás. O modelo permite laços fortíssimos, você pode se tornar fornecedor único, ao menos por um tempo. Essa relação passa a se parecer ao de ASICs: cliente tem mais autonomia sobre o projeto, e a parceria é de longo prazo. Porque realmente é uma relação especial tipo ASIC, e não a de chips padrão de anos atrás. Outro ponto importante é a possibilidade de aplicar isso em grande escala.

Patrick Moorhead 22:27

Exato. Isso gera volumes tão altos e viabiliza investimentos para ambos. E o ponto-chave é sempre a diferenciação — seja em eficiência, seja no TCO, todos querem ser únicos.

Quero considerar os investimentos para o futuro. Você comentou sobre investimento em capacidades. Alguns esperam que fábricas de memória nasçam tão rápido quanto escrever código. Mas, veja, já trabalhei numa empresa com fábrica de chips, e mesmo hoje, é um enorme desafio que só traz retorno depois de três ou quatro anos. Pode detalhar investimentos que consolidam a Micron em tecnologias de próxima geração — seja IA, tecnologias relacionadas ou algum outro derivado de inteligência artificial? Esses projetos tomam muito tempo, você deixou isso bem claro.

Sumit Sadana 23:57

Você tem toda razão. Aliás, se alguém souber como construir uma fábrica de DRAM rapidamente, por favor, nos conte — facilitaria demais nosso trabalho. Nossos clientes querem produto o quanto antes, estamos nos esforçando ao máximo.

Estamos fazendo tudo para acelerar esses investimentos. Olhe só para nosso plano de despesas de capital: no ano fiscal de 2025 vamos gastar pouco mais de US$13 bilhões; em 2026 dobramos; em 2027 passamos de US$45 bilhões. E o número só cresce com o tempo. Recentemente, nos EUA, aumentamos o investimento planejado de US$200 bilhões para US$250 bilhões e aceleramos a agenda: até o fim do ano que vem, serão US$50,2 bilhões.

Esses investimentos cobrem tudo. Estamos investindo na fábrica número 1 (ID1) de Idaho, que iniciará as primeiras linhas; no meio do ano que vem, entra em operação a ID2, e em 2028 deve sair a primeira leva de wafers. Na fábrica comprada em Taiwan, produziremos wafers em 2027 e ampliaremos ainda mais. Também expandimos atividades no Japão e Singapura. Ao todo, são cerca de 20 projetos globais, de diferentes portes, para ampliar capacidades front-end e back-end.

Sumit Sadana 26:06

Tudo isso leva tempo. Cada nova fábrica é assim. Em Nova York, temos um cluster de quatro fábricas previsto, e a primeira começa a operar em 2030. Em janeiro passado começou a obra, e a concretagem já superou o cronograma.

Sumit Sadana 26:22

Há muitos projetos similares no mundo, todos exigindo inúmeras licenças e construção de toda a infraestrutura paralela. A escassez de talentos em construção é gravíssima — pense em quantos projetos acontecem ao mesmo tempo nos EUA e no mundo.

Há data centers sendo erguidos em todo lugar, demandando geração de energia (então fazem usinas); também semicondutores, com plantas front-end e back-end. Assim, a falta de técnicos especializados é crítica — para obras tão complexas, o número de profissionais está muito aquém do necessário.

Sumit Sadana 27:15

Estamos investindo em comunidades e pessoas — para garantir mão de obra em quantidade suficiente, o que sustenta todos esses projetos e fortalece o ecossistema. São investimentos em formação, colleges comunitários, parcerias com cidades e comunidades onde atuamos. Trata-se de uma missão de longo prazo.

Esperamos aumentar continuamente o porte das instalações, já que essas plantas funcionam em clusters; não basta construir uma só. Você precisa de escala, atingir o ponto de curva de custos, então continua investindo — e isso ao longo de pelo menos dez anos, provavelmente mais. É um plano de longo prazo. Prevemos que o aumento efetivo da oferta só comece a ser liberado em 2028, e só vai ganhar ritmo nos anos seguintes. Até lá, o setor vai buscar um novo equilíbrio, mas não sabemos exatamente quando o atingirá.

Patrick Moorhead 28:54

Seu exemplo é ótimo e suas informações sobre investimento são super detalhadas. Mas há um ponto em que alguns se confundem, que é a complexidade dos chips de memória. Todos sabem que fazer chips lógicos é difícil. Mas fale sobre a complexidade da memória — ela é uma das tecnologias de semicondutores mais complexas que existe.

Sumit Sadana 29:19

Muitas vezes se diz que circuitos lógicos estão na ponta da tecnologia, mas memória definitivamente também está. Usamos máquinas de litografia EUV, que são enormes. Ao todo, são cerca de 2.000 etapas de processamento por wafer. Da fabricação ao cliente, são cerca de cinco meses. Poucos imaginam isso. Só o ciclo fabril leva três e meio até quase quatro meses, depois mais um mês a um mês e meio de montagem, encapsulamento e testes.

Sumit Sadana 30:04

Produtos mais complexos, como os HBM, têm complexidade ainda mais visível. Muitos chamam isso de um milagre: funciona, o que espanta. Pense: 12 camadas de DRAM empilhadas, base conectada à GPU. O sistema enfrenta grandes desafios de dissipação (calor) e consumo — operar tanta banda, transferir dados entre processadores, lidar com calor. Só a tecnologia de encapsulamento é tão complexa quanto uma sala limpa, bem diferente do flip-chip de lógica tradicional; seja no encapsulamento ou no avanço dos nodos de frontend (tipo EUV), cada nodo DRAM está mais difícil de evoluir.

Sumit Sadana 31:18

Com NAND é igual. Empilhamos camadas: 200, 300, 400, produzimos dispositivos com complexidade digna de astronomia. E, ainda assim, um SSD já armazena 245 TB. Essa capacidade concentrada num espaço minúsculo é o milagre que engenheiros e equipes de manufatura realizam todos os dias. É uma complexidade absurda, e nos próximos anos temos de continuar avançando, reduzindo os espaços e tornando essa tecnologia massiva — e isso, de novo, será um milagre.

Patrick Moorhead 32:23

Tudo isso exige tempo, esforço e inovação técnica. Fico abismado com o nível de complexidade, e saber que vocês atendem a faixas de consumo tão amplas me impressiona ainda mais. Não sei quantas empresas mundo afora fariam isso.

É curioso — sempre ouvimos “nunca vou me satisfazer”, porque todos querem cada vez mais e mais coisas incríveis. Então, começam a discutir preço e tal. Mas vejo como investimento — a Micron e as outras do setor de memória precisam investir, ou o ciclo inovador para. Estou ansioso para ver o que a Micron vai alcançar com esses investimentos, não só nas fábricas, mas nas tecnologias. Acredito que a robótica pode trazer crescimento de dez vezes, talvez se torne um grande motor de expansão — um fator extra que nem modelamos totalmente. Mas precisaremos de mais evidências para ver quando isso se concretizará.

Agradeço imensamente essa conversa. Incrível pensar que há um ano já discutíamos tudo isso — e veja o quanto mudou de lá pra cá.