Pontos-chave
A BlackRock projeta que contratos padronizados de computação serão negociados como futuros em bolsa, com direitos sobre capacidade usados como colateral e liquidados em infraestrutura programável
A previsão aparece em “The Machine-Native Economy”, relatório de pesquisa publicado na semana passada pela gestora
O estudo cita o acordo da Stripe para comprar a OpenRouter, avaliado em mais de US$ 7 bilhões em agosto, como o primeiro sinal estratégico dessa virada
A BlackRock estima que o poder computacional deve se tornar um ativo financeiro negociável, com contratos futuros listados em bolsa, direitos de capacidade dados em garantia e liquidação em blockchains, segundo relatório de pesquisa divulgado na semana passada pela maior gestora de ativos do mundo.
A projeção vai além de qualquer declaração pública anterior de grandes instituições financeiras sobre o tema computação.
No estudo, a BlackRock argumenta que capacidade de processamento está “se tornando um recurso econômico distinto, de grande escala e cada vez mais investível, capaz de sustentar uma nova classe de ativos digitais”, e que os contratos para negociá-la dependem mais de trabalho de desenho de mercado do que de incerteza sobre sua viabilidade.
Um mercado de commodities em tudo, menos no nome
O relatório faz um paralelo direto com o mercado de commodities. Historicamente, grandes mercados de recursos desenvolveram infraestrutura de negociação à medida que ganharam escala, escrevem os autores, e a “computação pode seguir um caminho semelhante conforme a adoção de IA se expande”.
A expectativa é de que “produtos padronizados, incluindo contratos futuros de computação negociados em bolsa, deem suporte a uma formação de preços mais transparente e a estratégias de hedge mais eficazes, tanto para fornecedores quanto para consumidores de capacidade computacional”. Esses contratos padronizados, diz o estudo, poderiam criar direitos sobre capacidade que podem ser “representados, transferidos, dados em garantia e liquidados por meio de infraestrutura programável”.
A BlackRock reconhece os obstáculos. Gerações de chips diferem em produtividade, custos de energia variam fortemente por região e não há padrão para a forma de entrega da capacidade contratada ou para sua liquidação financeira. A gestora classifica esses pontos como “questões de desenho importantes, porém em última instância solucionáveis”.
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O sinal de US$ 7 bilhões da Stripe
A evidência mais concreta apresentada pelo relatório é o acordo da Stripe para adquirir a OpenRouter, que direciona workloads de IA entre mais de 400 modelos de mais de 80 provedores.
Veículos de imprensa financeira noticiaram, em agosto, que a transação superaria US$ 7 bilhões. A Stripe não divulgou os termos.
A BlackRock classifica o negócio como “um sinal estratégico inicial de que o roteamento de modelos e a otimização do uso de computação estão se tornando parte da infraestrutura financeira em torno da IA”. O comprador é o indício central: uma empresa de pagamentos adquirindo um roteador de computação justamente no ponto de interseção que o relatório descreve.
Inferência é o gatilho da mudança
A economia do setor muda por causa da principal atividade para a qual os sistemas de IA vão consumir energia.
Citando estimativas da McKinsey, o documento afirma que, até 2030, a inferência — e não o treinamento — se tornará a maior carga de trabalho, respondendo por 43% da demanda global de energia de data centers, ante 28% do treinamento.
Compradores de capacidade para treinamento são poucos e altamente concentrados. Já os compradores de inferência são muitos e fragmentados — condição típica para a formação de um mercado, em vez de simples contratos de fornecimento sob medida.
Estimativas de consenso mencionadas no relatório projetam que a receita combinada dos principais segmentos de nuvem dos hyperscalers deve se aproximar de US$ 1,1 trilhão até 2030, o que implica uma taxa de crescimento anual composta de 29% a partir dos níveis de 2025.
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