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Quando pensamos na infraestrutura necessária para a expansão da inteligência artificial, é comum que os primeiros elementos lembrados sejam chips, servidores e data centers. Mas, por trás desses equipamentos, existe uma cadeia de componentes menos conhecidos que também precisa acompanhar o avanço da tecnologia.
Um deles é o capacitor cerâmico multicamadas, conhecido pela sigla MLCC. Pequeno em tamanho, mas presente em praticamente todos os equipamentos eletrônicos, esse componente desempenha uma função importante no gerenciamento da energia que alimenta os sistemas de computação.
Segundo estimativa do Goldman Sachs Research de abril de 2026, reunida em estudo da Global X, a demanda por MLCCs destinados a servidores de inteligência artificial pode crescer 4,3 vezes entre 2025 e 2030. No mesmo período, a capacidade global de produção deve avançar entre 10% e 15% ao ano.
O que os MLCCs têm a ver com a IA?
Eles são responsáveis por armazenar e liberar carga elétrica, ajudar a estabilizar a tensão e filtrar ruídos nos circuitos. Em equipamentos convencionais, essas funções já são importantes. À medida que os sistemas de IA ganham capacidade de processamento, porém, a necessidade por esses componentes aumenta.
O motivo está no consumo de energia.
Um rack Nvidia GB300 NVL72 consome cerca de 142 quilowatts, aproximadamente 16 vezes mais do que um rack convencional. Quanto maior a capacidade de processamento, maior a demanda por energia e maior também a necessidade de controlar as variações de carga que ocorrem durante a operação.
É nesse ponto que os MLCCs entram. Os componentes são instalados próximos aos chips para ajudar a garantir que a energia seja entregue de forma estável. Com isso, o aumento da capacidade computacional também eleva a quantidade de MLCCs necessária em cada sistema.
A escala dos componentes
| Configuração | Quantidade aproximada de MLCCs |
|---|---|
| Placa de computação GB200 | 6.500 |
| Placa na arquitetura Rubin de próxima geração | Até cerca de 12 mil |
| Rack GB200 NVL72 completo | 300 mil a 400 mil |
| Rack Vera Rubin de próxima geração | Até cerca de 600 mil |
As quantidades se referem a configurações diferentes; os números das próximas gerações são estimativas.
Ou seja, quanto mais complexos os sistemas de IA se tornam, maior tende a ser a quantidade de componentes necessários para fazê-los funcionar.
Uma demanda que cresce mais rápido que a oferta
Esse movimento começa a aparecer também nos números do mercado.
O mercado global de MLCCs pode passar de US$ 15 bilhões em 2025 para mais de US$ 30 bilhões em 2030. Ao mesmo tempo, a oferta permanece concentrada em poucas empresas.
Murata, Samsung Electro-Mechanics, Taiyo Yuden, Yageo e TDK representam mais de 85% da oferta global. A expansão da capacidade produtiva também não acontece de forma imediata: novas linhas de produção podem levar cerca de dois anos para entrar em operação.
Os prazos de entrega ajudam a mostrar esse desequilíbrio. Segundo a TrendForce, o lead time de determinados MLCCs destinados a servidores de IA passou de cerca de oito para até 20 semanas. A Mirae Asset Securities classifica a restrição como emergente em 2026 e elevada a partir de 2027.
Esse cenário mostra um ponto importante da expansão da inteligência artificial: o crescimento da demanda não acontece apenas nos componentes que estão no centro das discussões.
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Como o ETF MLCC se conecta a essa cadeia
O Global X MLCC & Electronic Components ETF, negociado pelo ticker MLCC na Cboe BZX, nos Estados Unidos, reúne empresas de capacitores e outros componentes eletrônicos passivos. O fundo iniciou suas operações em 10 de setembro de 2026, tem gestão ativa e taxa total de despesas de 0,75% ao ano.
Na carteira de 15 de outubro, o ETF mantinha 15 ações, com 75,18% do patrimônio concentrado nas cinco maiores posições. São justamente as cinco fabricantes citadas entre as líderes da oferta mundial. A ligação entre a tese industrial e a carteira, portanto, é direta: o fundo concentra sua exposição nas empresas que fornecem parte dos componentes necessários à expansão dos sistemas eletrônicos.
| Empresa | Mercado de listagem | Peso no MLCC |
|---|---|---|
| Murata Manufacturing | Japão | 19,21% |
| Samsung Electro-Mechanics | Coreia do Sul | 17,61% |
| Yageo | Taiwan | 15,41% |
| TDK | Japão | 14,83% |
| Taiyo Yuden | Japão | 8,12% |
| Cinco maiores posições | 75,18% | |
Carteira de 15/10/2026. .
A concentração também aparece na distribuição geográfica: as ações listadas no Japão somavam 47,60%, as de Taiwan 31,89% e as da Coreia do Sul 20,36%. Além das grandes fabricantes, a carteira incluía companhias como Walsin Technology, Prosperity Dielectrics e Samwha Capacitor, ampliando o recorte dentro da cadeia de componentes.
O mecanismo econômico passa pelo volume vendido, pela composição dos produtos e pela capacidade de atender especificações mais exigentes. Capacitores de maior desempenho podem demandar processos mais complexos e abrir espaço para produtos de maior valor agregado. A concentração da oferta e o tempo de construção de novas linhas tornam a resposta produtiva mais lenta que uma simples decisão de elevar a fabricação.
Essa exposição também reúne riscos específicos. A expansão da IA não assegura valorização das ações: investimentos em capacidade, custos, concorrência, estoques e demanda de outros segmentos eletrônicos afetam os resultados das fabricantes. O número reduzido de posições e a concentração na Ásia tornam esses fatores especialmente relevantes para o ETF.
Onde estão os gargalos?
A corrida pela inteligência artificial envolve uma cadeia muito maior do que chips e data centers.
À medida que novos servidores são instalados e a capacidade computacional aumenta, cresce também a necessidade de energia, sistemas de resfriamento, equipamentos elétricos e uma série de componentes utilizados na construção dessa infraestrutura.
É justamente nesses pontos menos evidentes que podem surgir gargalos.
No caso dos MLCCs, a combinação entre aumento da demanda, concentração da oferta e tempo necessário para ampliar a capacidade produtiva cria uma dinâmica que merece ser acompanhada. Se a oferta não conseguir acompanhar o ritmo de expansão dos servidores de IA, a disponibilidade desses componentes pode se tornar um fator relevante para a cadeia.
Para o investidor, portanto, acompanhar a inteligência artificial significa olhar além das empresas mais conhecidas do setor. Chips, computação em nuvem e data centers continuam sendo partes centrais dessa transformação, mas fornecedores de componentes e equipamentos também participam da construção dessa infraestrutura.
A inteligência artificial pode estar no centro da transformação tecnológica, mas sua expansão depende de uma cadeia que vai muito além dos nomes mais conhecidos. Entender quais são os componentes necessários, onde estão os gargalos e como a oferta responde ao crescimento da demanda pode ajudar o investidor a enxergar essa tendência por uma perspectiva mais ampla.
Flávio ingressou na Global X ETFs em 2022 como Analista de Mercado de Capitais e atualmente é o Head de produtos do Brasil. Ele é responsável por comunicar a proposta de valor da Global X, detalhando os ETFs temáticos da empresa, além de outros produtos e serviços. Com mais de 7 anos de experiência no setor de investimentos, Flávio atuou anteriormente como Analista de Investimentos na Mirae Asset, onde trabalhou com ações, renda fixa e derivativos. Flávio é formado em Engenharia pela Universidade FEI e possui o certificado de Gestor de Portfólios (CGA-ANBIMA).
