32 GB ou 64 GB de RAM para desenvolvimento?

32 GB dão conta de quem mantém um ou dois projetos completos abertos ao mesmo tempo. A partir do terceiro, com bancos, filas e containers de cada um rodando em paralelo, 64 GB deixam de ser luxo e passam a ser o que mantém a pressão de memória no verde. E se a máquina não aceita upgrade, compre pensando na carga que você vai ter, não na que tem hoje.

Essa é a resposta. O resto deste artigo é como cheguei a ela, porque passei pelas duas configurações na mesma máquina, e o que me fez trocar não foi nenhum número de benchmark.

Com 32 GB, nunca faltou

Em 2022 montei um desktop com um Ryzen 5 5600G e dois pentes de 16 GB de DDR4 a 3200 MHz, que custaram R$ 350. Foram 32 GB, e durante um bom tempo eles bastaram.

Nunca fiquei sem memória com essa configuração. Não porque 32 GB sejam muito, mas porque o meu trabalho da época não pedia mais do que isso. Eram poucos projetos, e raramente mais de um com o ambiente inteiro no ar.

É o primeiro ponto que vale guardar: 32 GB não são pouca memória. Para uma parte grande de quem desenvolve, são a configuração certa.

O que mudou foi o número de projetos

A troca veio quando abri a minha empresa, a AppyLogic. O trabalho deixou de ser um projeto por vez e passou a ser vários em paralelo, cada um com o seu banco de dados, o seu Redis, a sua fila e os seus serviços rodando em Docker.

Não houve um dia em que a máquina travou. O que percebi foi o consumo de memória chegando ao limite com mais frequência, à medida que mais projetos ficavam abertos ao mesmo tempo. Comprei mais dois pentes de 16 GB, dessa vez por R$ 380, e o mesmo Ryzen passou a ter 64 GB.

Quando troquei de máquina, para um Intel Core i5-13600KF, já comprei os 64 GB de uma vez, em quatro pentes de 16 GB. A dúvida entre 32 e 64 já estava respondida pelo meu próprio uso.

O que os 64 GB fazem hoje

Com a carga de hoje, a máquina opera entre 80% e 85% da memória, com a pressão sempre no verde. Mais de 20 GB ficam reservados ao Docker, e ao lado dele ficam abertas duas ou mais janelas do VS Code e duas ou mais instâncias do Chrome.

Esse percentual alto não é sinal de aperto. Como expliquei em Quanto de RAM um desenvolvedor realmente precisa?, o sistema usa a memória livre como cache, e o que indica falta é a pressão, não a ocupação.

Com 32 GB, essa mesma carga não caberia. Não dá para reservar mais de 20 GB ao Docker e ainda manter IDE, navegador e sistema com folga no que sobra. Não medi isso — seria preciso tirar metade da memória da máquina para medir —, mas pela carga que tenho hoje, a pressão estaria no amarelo, no mínimo. É uma estimativa, e declaro como estimativa.

A régua: ambientes completos no ar ao mesmo tempo

Olhando para trás, o que decidiu a troca não foi o tamanho dos projetos nem a linguagem. Foi quantos deles ficavam com o ambiente inteiro rodando ao mesmo tempo.

Um projeto aberto na IDE pesa pouco. Um projeto com banco, cache, fila e serviços no ar pesa muito, e esse peso se soma a cada projeto novo. É por isso que a régua é essa, e não o número de repositórios na sua máquina.

• Um ou dois ambientes completos no ar: 32 GB. Foi o meu caso por um bom tempo, e nunca faltou.
• Três ou mais ambientes completos no ar: 64 GB. É o meu caso hoje, e a pressão fica no verde.

Antes de comprar, vale conferir se o problema é mesmo a máquina. Quem usa Docker Desktop no macOS ou no Windows tem um segundo teto, o da máquina virtual onde os containers rodam. Se o que morre são containers e o sistema está com folga, o limite a revisar é o do Docker, e isso não exige comprar nada.

Há cargas que mudam a conta por completo, como rodar modelos de IA localmente ou manter máquinas virtuais inteiras abertas. Não é o meu caso, e por isso não vou dimensionar essas cargas aqui. Elas pedem outro raciocínio, e ficam para outro artigo.

PC e Mac não são a mesma decisão

No PC, a escolha entre 32 e 64 GB não precisa ser definitiva. Foi o que fiz: comprei 32 GB em dois pentes, deixei dois slots livres na placa-mãe e completei os 64 GB quando o trabalho pediu. Para isso funcionar, a placa precisa ter slots sobrando, e o ideal é que os pentes novos sejam do mesmo tipo e da mesma velocidade dos que já estão lá.

Só que adiar a compra também é uma aposta, e ela pode sair cara. Os mesmos pentes de 16 GB que comprei aos pares por R$ 350 e R$ 380 custam hoje, em setembro de 2026, algo entre R$ 1.000 e R$ 2.000 o par. Eu completei a tempo. Quem deixar para completar agora paga pela segunda metade bem mais do que pagou pela primeira.

No Mac, não existe segunda metade. A memória dos Macs com Apple Silicon é soldada ao chip, e a quantidade escolhida na compra é a quantidade com que você vai trabalhar pelos próximos anos. Além disso, ela é unificada: processador e GPU dividem o mesmo conjunto de memória.

A minha percepção é que o macOS lida melhor com pressão de memória alta do que o Windows e o Linux. É uma percepção de uso, não um benchmark, e os três sistemas comprimem memória antes de recorrer ao disco. Mesmo que ela esteja certa, um sistema que sofre menos com a pressão alta não é motivo para comprar menos memória numa máquina que nunca vai poder receber mais.

A decisão

Se você mantém um ou dois ambientes completos no ar e não tem motivo concreto para achar que isso vai mudar, 32 GB bastam. Num PC com slots livres, ainda sobra a opção de completar depois, sabendo que o preço de amanhã pode não ser o de hoje.

Se você já passa de dois, ou se sabe que vai passar, 64 GB são o que mantém o trabalho do jeito que você quer fazê-lo, sem fechar o navegador para subir mais um ambiente.

E se a máquina não aceita upgrade, a pergunta muda. Não é quanto você usa hoje. É quanto vai usar no último ano em que ainda estiver trabalhando nela.