Em 1901, prospectores encontraram petróleo em Spindletop, no leste do Texas, com tanta violência que levaram nove dias para conter o poço. Em um ano, mais de 200 empresas de petróleo haviam se instalado nas redondezas. Aventureiros, apostadores, gente que não tinha nada a ver com a indústria do petróleo, de repente, estava na indústria do petróleo. É assim que um mercado de recursos genuinamente aberto parece no seu nascimento: caótico, lotado e cheio de forasteiros.
A computação, o recurso que moldará o resto deste século da mesma forma que o petróleo moldou o último, não está tendo esse tipo de começo.
Na semana passada, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, chamou os chips de computação de uma “classe de ativo investível”, a primeira vez que a fabricante de chips mais valiosa do mundo falou sobre silício na linguagem normalmente reservada para imóveis, commodities ou ouro. A ocasião foi um acordo de financiamento de infraestrutura estimado em US$ 500 bilhões, o mais recente de uma série de megatransações que transformaram a capacidade de GPU em algo que bancos agora precificam, estruturam e negociam.
A comparação com o petróleo é tentadora, e as pessoas no topo da indústria estão apostando nela. Mas há uma diferença fundamental: o petróleo construiu uma economia aberta. A computação está construindo uma economia fechada.
A economia americana do século XX floresceu porque o petróleo era acessível. Centenas de produtores competiam, enquanto refinarias, distribuidoras, fabricantes de ferramentas e empresas de serviços cresciam ao redor dessa competição. O recurso era valioso, mas o mercado em torno dele era suficientemente aberto para que o valor se espalhasse, em vez de se concentrar em um punhado de empresas. O início do Vale do Silício funcionava com o mesmo princípio: os mesmos chips e componentes estavam disponíveis tanto para dois caras em uma garagem quanto para a IBM, e essa abertura permitiu que toda uma indústria crescesse a partir do nada.
Um mercado que só aluga para senhorios
A computação está indo na direção oposta. Microsoft, Google, Meta e Amazon garantiram a fatia esmagadora da alocação de GPUs de próxima geração até 2027, assegurada por meio de acordos de fornecimento plurianuais, participações diretas em empresas de chips e data centers e arranjos de financiamento que colocam construções inteiras de data centers em seus balanços antes mesmo de um único chip ser enviado. Elas estão pré-comprando capacidade que ainda não existe, reservando a computação de amanhã hoje.
Os laboratórios de IA então garantem seu próprio acesso por meio de parcerias exclusivas de nuvem com esses mesmos hyperscalers. Quando uma empresa de IA em fase de crescimento ou uma equipe de pesquisa ambiciosa vai em busca de tempo de GPU, a boa capacidade já está comprometida, o estoque restante está superfaturado e toda a alavancagem está do lado das Big Tech.
O resultado é um mercado curioso, sem verdadeira escassez de silício e com uma parcela significativa da capacidade global de GPU ociosa em data centers que não têm uma forma eficiente de agrupar ou revender essa capacidade. A oferta não é o problema. O que falta é acesso. Uma startup com capital e equipe ainda assim não consegue as GPUs de que precisa porque não tem relacionamento com o provedor de nuvem “certo”.
A cripto aprendeu essa lição da maneira difícil
Qualquer pessoa que esteja em cripto há tempo suficiente reconhecerá esse padrão. A promessa original do blockchain eram redes abertas em que a participação não exigia aprovação de um incumbente. Depois, a liquidez se concentrou em poucas corretoras, o desenvolvimento se consolidou em poucas cadeias e o ecossistema começou a se parecer muito com o sistema financeiro que deveria substituir.
Na pressa de descentralizar tudo, as pessoas esqueceram que descentralização é uma ferramenta, não o destino. Os projetos mais bem-sucedidos foram aqueles que continuaram perguntando se eram realmente úteis, se realmente funcionavam e se realmente davam acesso a mais pessoas do que antes. As stablecoins não venceram por serem maximamente descentralizadas. Elas venceram porque deram acesso a mais pessoas a transações denominadas em dólar do que o sistema bancário estava disposto a dar.
A computação está na mesma encruzilhada. Redes descentralizadas de computação já provaram que GPUs distribuídas pelo mundo podem ser organizadas em infraestrutura de IA utilizável. Mas, para resolver o problema de acesso que está travando a oferta global de IA, o movimento precisa ir além. Assim como jogadores de web3 não necessariamente se importam com o que acontece por baixo do capô, um fundador tentando treinar um modelo ou uma empresa executando inferência em escala só quer saber: consigo acesso confiável à computação de que preciso, a um preço sustentável, sem assinar um contrato de vários anos com uma das quatro empresas?
A camada que falta
Mercados bloqueados não permanecem bloqueados para sempre. Toda vez que um recurso é concentrado em poucas mãos, eventualmente aparece um intermediário que os incumbentes não se preocuparam em construir.
A computação em nuvem foi exatamente esse tipo de correção. Ela tirou os servidores dos porões corporativos e os transformou em algo que qualquer pessoa podia alugar por hora. Mas a nuvem desde então voltou a se concentrar, com um punhado de empresas controlando a maior parte da capacidade global de data centers e a alocação de GPUs dentro deles seguindo relacionamentos, e não licitação aberta.
O que está surgindo agora é uma nova camada de empresas sentadas entre os hyperscalers e as pessoas que realmente precisam construir. Seu trabalho é direto: encontrar a computação que já existe, mas está subutilizada — seja ociosa em um data center operando abaixo da capacidade, seja comprometida em um contrato que ninguém está usando totalmente — e direcioná-la ao mercado mais amplo sem exigir um aluguel plurianual para entrar pela porta.
As mais inteligentes estão aprendendo com a cripto. Em vez de tratar descentralização como identidade, tratam-na como uma entre várias fontes de oferta e a misturam com infraestrutura centralizada quando a confiabilidade assim exige. A questão não é a arquitetura. A questão é se mais pessoas conseguem acessar computação do que conseguiam antes.
O que se constrói quando o acesso se abre
O verdadeiro custo de um mercado de computação bloqueado é pago pelas empresas que nunca chegam a existir. Quando um fundador precisa planejar um roadmap em torno da computação que consegue garantir, e não da aposta técnica mais forte, a cautela vence. E cautela não constrói o próximo avanço em dobragem de proteínas ou sistemas autônomos.
Equipes de pesquisa desenham experimentos em torno das horas de GPU disponíveis, e não do que a ciência exige. Categorias inteiras de ideias ambiciosas e famintas por computação simplesmente nunca recebem financiamento, porque todo mundo na sala já sabe que os custos de computação estrangularão a empresa antes que o mercado tenha chance de fazê-la decolar.
Cada era anterior da computação é lembrada por quem ela deixou entrar. Mainframes deram lugar a minicomputadores, minicomputadores a PCs, PCs à nuvem. Cada transição ampliou quem podia construir. Se a camada de computação sob a IA se endurecer em uma hierarquia permanente de quatro proprietários e todo o resto como inquilinos, a próxima geração de empresas de IA realmente relevantes será limitada a quem teve a sorte de estar lá no começo.