Pontos-chave
A BlackRock projeta que contratos padronizados de computação serão negociados como futuros em bolsa, com direitos de capacidade usados como garantia e liquidados em infraestrutura programável
A projeção está 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 mudança
A BlackRock prevê que o poder de computação deve se tornar um ativo financeiro negociado em mercados organizados, com contratos futuros listados, direitos de capacidade usados como colateral e liquidação em blockchains, segundo relatório de pesquisa divulgado na semana passada pela maior gestora de recursos do mundo.
A visão vai além de tudo o que instituições tradicionais já haviam colocado publicamente sobre o tema “compute”.
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 desenho de mercado do que de incerteza sobre sua viabilidade.
Um mercado de commodities em tudo, menos no nome
O relatório faz o paralelo direto com o mercado de commodities. À medida que setores intensivos em recursos crescem, historicamente constroem infraestrutura de negociação, escrevem os autores, e a “computação pode seguir caminho semelhante à medida que a adoção de IA escala”.
A expectativa é que “produtos padronizados, incluindo futuros de computação negociados em bolsa, deem suporte a uma descoberta de preços mais transparente e a mecanismos de hedge mais eficientes, tanto para provedores quanto para consumidores de capacidade de computação”. Esses contratos padronizados, diz o texto, podem gerar direitos sobre capacidade que podem ser “representados, transferidos, dados em garantia e liquidados por meio de infraestrutura programável”.
A BlackRock reconhece, porém, os obstáculos. Gerações de chips diferem muito em produtividade, custos de energia variam drasticamente entre regiões, e ainda não há padrão para entrega da capacidade contratada ou para liquidação financeira. O estudo classifica esses pontos como “questões de design importantes, porém em última instância solucionáveis”.
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O sinal de US$ 7 bilhões da Stripe
A evidência mais concreta citada pelo relatório é o acordo da Stripe para adquirir a OpenRouter, plataforma que roteia tarefas de IA por mais de 400 modelos de mais de 80 provedores.
Veículos financeiros reportaram, em agosto, que o valor do negócio superaria US$ 7 bilhões. A Stripe não divulgou os termos.
Para a BlackRock, o acordo é “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 que chama a atenção: uma empresa de meios de pagamento comprando uma “roteadora” de computação se posiciona exatamente no cruzamento descrito pelo estudo.
Inferência é o gatilho
A inflexão na economia da computação vem do que os sistemas de IA gastarão a maior parte de sua energia fazendo.
Citando estimativas da McKinsey, o relatório afirma que, até 2030, a inferência — e não o treinamento — passa a ser a principal carga de trabalho, respondendo por 43% da demanda de energia de data centers globais, ante 28% do treinamento.
Compradores de capacidade para treinamento são poucos e concentrados. Já os compradores de inferência são muitos e fragmentados — exatamente o tipo de estrutura que tende a gerar um mercado organizado, e não apenas contratos bilaterais de fornecimento.
Estimativas de consenso citadas no estudo projetam que a receita combinada dos principais segmentos de nuvem dos grandes hyperscalers pode chegar perto de US$ 1,1 trilhão até 2030, o que implica taxa composta de crescimento anual de cerca de 29% a partir de 2025.
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