Mercado de Capital Computacional

A computação está sendo integrada a um mercado de capital abrangente, assim como a eletricidade na década de 1990.

Escrito por: Vaidik Mandloi
Compilado por: Block unicorn

O Google é um dos três principais provedores de serviços em nuvem do mundo, e atualmente compra recursos computacionais da SpaceX (uma empresa de foguetes) no valor de 920 milhões de dólares por mês.

Essa é a situação caótica do mercado de capacidade de GPU. Não há referência de preços, e os credores não conseguem se proteger contra os riscos de financiamento de hardware; tudo é baseado em alocação de capital cega. Mas essa situação está prestes a mudar, pois a Chicago Mercantile Exchange (CME) e a Intercontinental Exchange (ICE) anunciaram que lançarão contratos futuros de tempo de computação de GPU.

A computação está sendo integrada a um mercado de capital abrangente, assim como a eletricidade na década de 1990. Hoje, vou explorar como essa nova curva de liquidez impulsionada por liquidações em stablecoins pode transformar a maior construção de infraestrutura desde a ferrovia.

Tornando a Computação Negociável

Quando digo que a computação está seguindo o caminho de desenvolvimento da eletricidade para entrar no mercado de capital, quero dizer isso de forma muito específica; entender isso nos dirá como esse mercado está sendo construído.

No mercado de commodities, os traders fazem uma grande distinção entre produtos estocados e produtos líquidos. Por exemplo, o petróleo é uma commodity estocada, pois você pode armazená-lo em petroleiros até encontrar um comprador. Você pode acumular petróleo bruto quando os preços estão baixos e vendê-lo quando os preços disparam. Por outro lado, a capacidade de computação é uma commodity líquida, pois você aluga uma GPU por um período e paga por isso. Qualquer capacidade de computação não utilizada durante o período de aluguel desaparecerá permanentemente.

GPUs ociosas em prateleiras não são equivalentes a "computação armazenada", assim como usinas desconectadas não são equivalentes a "eletricidade armazenada", pois em ambos os casos, o produto valioso é o fluxo - horas de GPU ou quilowatts-hora, e não as máquinas físicas que geram esse fluxo.

Isso é crucial para a precificação, pois as commodities estocadas têm um estabilizador embutido, enquanto as commodities líquidas carecem desse estabilizador. Estoques podem ser liberados durante períodos de volatilidade de preços para compensar aumentos de preços. Commodities líquidas não têm esse amortecedor; é por isso que os preços à vista da computação frequentemente flutuam drasticamente.

No meio de 2025, devido ao lançamento do próximo chip Blackwell da NVIDIA, uma grande nova oferta inundou o mercado, resultando em uma queda na demanda por placas gráficas H100, e os preços à vista da computação despencaram 70% em 18 meses. Mas este ano, devido à produção em massa de chips HBM, a demanda disparou, e como não havia estoque no mercado para absorver, o preço das placas gráficas H100 subiu 48% em apenas quatro dias. Essa volatilidade, sem ferramentas de hedge, é uma questão de vida ou morte para empresas de inteligência artificial (cujo custo de operação de treinamento pode chegar a dezenas de milhões de dólares) e para instituições de crédito que fornecem mais de 120 bilhões de dólares em crédito para centros de dados para esse hardware.

Além disso, há um segundo problema. Um barril de petróleo é idêntico a qualquer outro barril de petróleo em qualquer lugar do mundo, e é por isso que ele pode ser negociado em bolsas sem inspeção física. Mas uma H100 localizada na Virgínia e uma H100 localizada na Islândia são produtos completamente diferentes, pois o chip, a configuração do cluster e as cargas de trabalho adjacentes afetam seu desempenho real.

Os testes de benchmark de fornecedores globais de GPU mostram que, mesmo com hardware nominalmente idêntico, as diferenças de desempenho podem chegar a 38%. A indústria elétrica da década de 1990 enfrentou o mesmo problema: a eletricidade da rede do Texas era completamente diferente da eletricidade da região do Atlântico Central, pois a transmissão e a demanda local criavam diferentes condições em cada nó da rede. A única solução na época era definir preços diferentes para cada nó e cotar com base na diferença de preços de referência. E essa referência é o que falta atualmente no mercado de computação.

A SF Compute construiu um livro de ordens em tempo real para tempo de GPU, onde compradores e vendedores podem negociar tempo, assim como em um mercado à vista para qualquer commodity. A lógica é que, uma vez que um mercado à vista líquido é estabelecido, a atividade de negociação pode ser usada para derivar preços de índice. E esse preço de índice pode ser usado para construir contratos futuros liquidados em dinheiro.

Uma vez que um data center pode vender contratos futuros e garantir sua receita meses à frente, ele pode se conectar com credores, mostrando que sua receita está protegida, resultando em taxas de juros mais baixas e expansão. Isso, por sua vez, pode reduzir o custo total de computação para todos.

Outra empresa, a Silicon Data, construiu um índice diário chamado SDH100RT, que foi lançado na Bloomberg Terminal desde maio do ano passado e já agregou 3,5 milhões de pontos de dados de fornecedores globais, formando uma única referência, com custo equivalente a uma hora de tempo de execução de GPU H100. Os novos contratos futuros anunciados pela Chicago Mercantile Exchange (CME) serão liquidadas com base nesse índice. Atualmente, várias empresas estão competindo para construir índices semelhantes, pois se tornar uma referência de preço significa que podem capturar uma pequena parte de cada transação no mercado, desde que o mercado exista.

O mercado de eletricidade também passou por fases semelhantes: em 1993, a Nord Pool abriu a primeira bolsa de futuros de eletricidade, seguida por mais de 200 novas empresas de comercialização de eletricidade. Os especialistas levaram uma década debatendo se a eletricidade, em termos legais, era uma commodity, mas hoje é um mercado com um valor anual de 6 trilhões de dólares. O mercado de computação também está passando por um processo semelhante.

Intermediários

Portanto, agora temos o que podemos chamar de um dos primeiros mercados à vista de computação a adotar alguma forma de índice de preços, e as bolsas já anunciaram suas intenções. No entanto, entre o preço do índice na Bloomberg Terminal e um mercado de capital funcionando bem, há um elo crucial que sustenta toda essa operação, e esse elo é muito diferente das formas tradicionais de negociação.

O funcionamento do mercado de futuros de computação é muito diferente das bolsas de ações, onde as transações são feitas entre compradores anônimos de ações padronizadas. O mercado de futuros de computação será dominado por comerciantes que atuam como pontes entre os proprietários de GPUs (que desejam garantir a receita) e as empresas de inteligência artificial (que desejam garantir os custos).

Por exemplo, suponha que um data center nos EUA tenha uma grande quantidade de servidores H200 disponíveis a partir de outubro. Uma startup precisa de 500 GPUs, mas está apenas interessada em saber se a interconexão é InfiniBand (um meio de comunicação de GPU) e não se preocupa com a localização específica dos servidores. Essa é uma demanda muito específica que requer alguém para lidar com esse pedido personalizado, enquanto se protege contra os riscos trazidos pelo índice padronizado.

Isso não é novidade; cada commodity no passado precisava de um elo como esse, permitindo que as partes envolvidas desvendassem as complexas interconexões dos produtos físicos e os transformassem em unidades intercambiáveis que poderiam ser negociadas em bolsas. O contrato H100 na prateleira é apenas um contrato personalizado, que outros não podem precificar. Ele só pode gerar receita para uma parte com base em um acordo privado, e outras partes do sistema financeiro não podem sequer tocá-lo. Mas se puder ser combinado com o preço do índice e uma camada de liquidação pública, ele pode se tornar uma commodity viva que pode ser usada por instituições de crédito para hedge.

Em 2023, a CoreWeave tomou emprestados 2,3 bilhões de dólares apenas com GPUs da NVIDIA como colateral, sendo essa a primeira vez que o hardware H100 obteve um empréstimo. Sua última rodada de financiamento recebeu uma classificação de grau de investimento da Moody's, com base na situação de crédito da Meta, e não na situação de crédito da CoreWeave, pois a Meta assinou um contrato de "pague sem contestação", que exige pagamento independentemente do uso real dos recursos computacionais.

É aqui que a trilha de criptomoedas desempenha um papel crucial. Compradores e vendedores de recursos computacionais estão espalhados pelo mundo, mas não conseguem obter aprovação da Commodity Futures Trading Commission (CFTC) para abrir contas em bolsas de commodities dos EUA. No entanto, carteiras de criptomoedas podem liquidar pagamentos em stablecoins, e qualquer carteira pode manter recursos computacionais tokenizados.

Os controles de exportação de GPUs já revelaram a estratificação geopolítica do acesso a recursos computacionais, como a NVIDIA não pode exportar chips de ponta para a China e outros dezenas de países. Um mercado de futuros de computação liquidado em stablecoins pode permitir que pesquisadores e startups fora das áreas de controle de exportação obtenham preços de recursos computacionais e se protejam contra custos por meio de infraestrutura que contorna as restrições, assim como as stablecoins já desempenham esse papel na Argentina e na Nigéria.

Curva de Liquidez a Termo

Atualmente, construir um cluster de GPU significa tomar empréstimos de milhões de dólares com receita não garantida como colateral, pois não existem ferramentas correspondentes nos mercados financeiros globais. Mas uma curva de liquidez forte permite que as empresas tomem empréstimos a taxas abaixo das posições não protegidas, usando receita já protegida como colateral. Isso significa que o custo por hora de computação é menor. Então, quem irá construir a camada de liquidação da curva a termo?

A única solução necessária atualmente é estabelecer uma camada de liquidação que permita que qualquer um verifique a garantia e torne a curva a termo um produto público. Atualmente, não conseguimos verificar o estado do hardware de colateral, se ele foi duplamente hipotecado, ou entender sua taxa de utilização real. Mas se as GPUs e seus fluxos de receita forem tokenizados como ativos on-chain, cada credor poderá verificar a garantia em tempo real, tornando a curva a termo visível publicamente, em vez de ficar presa em um pântano de negociações bilaterais.

Além disso, a próxima geração de agentes de inteligência artificial comprará recursos computacionais com base no número de chamadas de raciocínio, e eles não poderão abrir contas bancárias. As criptomoedas são o único gateway de pagamento capaz de realizar microtransações entre um agente em Tóquio e um rack de GPU na Virgínia em menos de um segundo.

Atualmente, existem alguns fatores de equilíbrio poderosos, pois a oferta de GPUs está altamente concentrada. Os principais operadores de data centers em larga escala no mercado controlam 78% do poder computacional de TI global. A NVIDIA detém mais de 80% do mercado de chips de IA de ponta, e seus planos de lançamento de produtos são suficientes para influenciar todo o mercado. A padronização é um gargalo, mas financiar uma classe de ativos durante um período de construção pode torná-la mais contagiosa.

Mais de 120 bilhões de dólares em dívida de infraestrutura de inteligência artificial foram transferidos de balanços patrimoniais para empresas de propósito específico (SPV) financiadas por Wall Street, a maior parte dos quais também entrou em fundos de títulos corporativos em produtos de aposentadoria de data alvo, enquanto os indivíduos que detêm esses títulos não têm ideia disso. Acredito que os modelos de financiamento usados para construir essa infraestrutura provavelmente contêm algumas suposições sobre o valor residual do hardware, e os dados existentes ainda não são suficientes para sustentar essas suposições.

O mercado de eletricidade não se limita a geradores, mas se estende por todo o sistema, até as tomadas de parede, e afeta os preços de todos os dispositivos que consomem eletricidade. O mercado de computação ainda tem muitas linhas a serem construídas!

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