Pontos-chave
A BlackRock prevê que contratos padronizados de poder computacional sejam negociados como futuros em bolsa, com direitos de capacidade dados em garantia e liquidados em infraestrutura programável
A projeção aparece em The Machine-Native Economy, estudo publicado na semana passada pela gestora
O relatório 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 projeta que poder computacional se torne um ativo financeiro negociado, com contratos futuros em bolsa, direitos de capacidade usados como colateral e liquidação em blockchain, segundo um estudo divulgado na semana passada pela maior gestora de ativos do mundo.
A projeção vai além de tudo o que qualquer grande instituição havia colocado publicamente sobre o tema “compute”.
No relatório, 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 engenharia de produto do que de incerteza sobre sua viabilidade.
Um mercado de commodity em tudo, menos no nome
O estudo traça um paralelo direto com o mercado de commodities. Grandes mercados de recursos físicos historicamente criaram infraestrutura de negociação à medida que escalaram, escrevem os autores, e “o poder computacional pode seguir trajetória semelhante à medida que a adoção de IA se amplia”.
A BlackRock espera o surgimento de “produtos padronizados, incluindo futuros de poder computacional negociados em bolsa, para oferecer formação de preço mais transparente e hedge mais eficiente tanto para provedores quanto para consumidores de capacidade de computação”. Esses contratos padronizados, diz o relatório, poderiam gerar direitos sobre capacidade que podem ser “representados, transferidos, dados em garantia e liquidados por meio de infraestrutura programável”.
A gestora reconhece, contudo, os obstáculos. As gerações de chips diferem em produtividade, os custos de energia variam significativamente por região e não há um padrão sobre como a capacidade contratada deve ser entregue ou liquidada financeiramente. O documento 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 citada no relatório é o acordo da Stripe para adquirir a OpenRouter, plataforma que roteia cargas de trabalho de IA por mais de 400 modelos de mais de 80 provedores.
Veículos de imprensa financeira reportaram, em agosto, um valor de compra superior a US$ 7 bilhões. A Stripe não divulgou os termos oficiais.
A BlackRock classifica a transação 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 revelador: uma empresa de pagamentos adquirindo uma “roteadora” de poder computacional está exatamente no ponto de interseção descrito no relatório.
Inferência é o gatilho
A mudança econômica decorre do tipo de tarefa ao qual os sistemas de IA dedicarão a maior parte de sua energia.
Com base em estimativas da McKinsey, o estudo afirma que a inferência — e não o treinamento — se tornará a principal fonte de demanda de capacidade até 2030, respondendo por 43% do consumo de energia de data centers no mundo, ante 28% destinados ao treinamento.
Compradores de capacidade de treinamento são poucos e altamente concentrados. Já os compradores de inferência são numerosos e fragmentados — condição típica para a formação de um mercado, em vez de simples contratos de fornecimento.
Estimativas de consenso citadas no documento projetam que a receita combinada dos grandes segmentos de nuvem dos hyperscalers atinja cerca de US$ 1,1 trilhão em 2030, o que implica taxa de crescimento anual composta de 29% a partir de 2025.
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