Pontos principais
A BlackRock prevê que contratos padronizados de computação sejam negociados como futuros em bolsa, com direitos de capacidade usados como colateral e liquidados em infraestruturas programáveis
A projeção aparece em “The Machine-Native Economy”, relatório de pesquisa publicado na semana passada pela gestora
O documento aponta o acordo da Stripe para comprar a OpenRouter, avaliado em mais de US$ 7 bilhões em agosto, como o primeiro sinal estratégico dessa viragem
A BlackRock projeta que o poder computacional se torne um ativo financeiro negociável, com contratos futuros listados em bolsa, direitos de capacidade usados como garantia e liquidação em blockchains, de acordo com um estudo publicado na semana passada pela maior gestora de ativos do mundo.
A projeção vai além de tudo o que qualquer grande instituição havia declarado publicamente sobre o mercado de computação.
No relatório, a BlackRock argumenta que a capacidade de processamento está “a tornar‑se um recurso económico 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 sobretudo de trabalho de engenharia de produto — não de eliminar dúvidas quanto à sua viabilidade.
Um mercado de commodities em tudo, menos no nome
O estudo faz uma analogia direta com o mercado de commodities. À medida que crescem, grandes mercados de recursos tendem historicamente a construir infraestruturas de negociação, escrevem os autores, e a “computação poderá seguir um caminho semelhante à medida que a adoção de IA se generaliza”.
A gestora espera “produtos padronizados, incluindo futuros de computação negociados em bolsa, para permitir descobertas de preços mais transparentes e estratégias de hedge mais eficazes, tanto para fornecedores como para utilizadores de capacidade computacional”. Esses contratos padronizados, afirma o relatório, poderiam criar direitos sobre capacidade que podem ser “representados, transferidos, dados em garantia e liquidados através de infraestruturas programáveis”.
A BlackRock reconhece, porém, os obstáculos. As gerações de chips têm produtividades distintas, os custos de energia variam fortemente por região e ainda não há um padrão para como a capacidade contratada é entregue ou liquidada em dinheiro. O documento classifica estes pontos como “questões de desenho importantes, mas em última análise solucionáveis”.
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O sinal de US$ 7 bilhões da Stripe
A evidência mais concreta apresentada no relatório é o acordo da Stripe para adquirir a OpenRouter, plataforma que encaminha cargas de trabalho de IA por mais de 400 modelos de mais de 80 provedores.
Veículos especializados reportaram em agosto um valor de compra superior a US$ 7 bilhões. A Stripe não divulgou os termos.
A BlackRock descreve o negócio como “um sinal estratégico inicial de que o roteamento de modelos e a otimização do uso de computação estão a tornar‑se parte da infraestrutura financeira que rodeia a IA”. O perfil do comprador é revelador: uma empresa de pagamentos a adquirir um “roteador” de computação está exatamente no cruzamento descrito no relatório.
Inferência é o gatilho
A viragem económica decorre da forma como os sistemas de IA vão consumir a maior parte da energia computacional.
Citando estimativas da McKinsey, o documento indica que, até 2030, a inferência — e não o treino — passa a ser a principal carga de trabalho, respondendo por 43% da procura energética global de data centers, contra 28% atribuídos ao treino.
Compradores de capacidade para treino são poucos e concentrados. Já os compradores de inferência são numerosos e fragmentados — condição típica para o surgimento de um mercado líquido em vez de contratos pontuais de fornecimento.
Estimativas de consenso citadas no estudo apontam para receitas combinadas próximas de US$ 1,1 trilhão em 2030 nos principais segmentos de cloud dos grandes hyperscalers, o que implica uma taxa de crescimento anual composta de 29% a partir de 2025.
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