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 petrolíferas haviam se instalado nas proximidades. Aventureiros, oportunistas, gente que não tinha nada a ver com a indústria do petróleo de repente estavam na indústria do petróleo. É assim que um mercado de recursos genuinamente aberto se parece em seu nascimento: bagunçado, 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 chips de computação de “classe de ativos investível”, a primeira vez que a fabricante de chips mais valiosa do mundo falou sobre silício na linguagem geralmente reservada para imóveis, commodities ou ouro. A ocasião foi um acordo de financiamento de infraestrutura de US$ 500 bilhões, o mais recente de uma série de megacontratos que transformaram 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 se apoiando 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 surgiam em torno dessa competição. O recurso era valioso, mas o mercado ao seu redor 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 para dois caras em uma garagem e para a IBM, e essa abertura é o que permitiu que toda uma indústria crescesse 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 de vários anos, participações diretas em chips e data centers e arranjos de financiamento que colocam construções inteiras de data centers em seus balanços antes de um único chip ser entregue. Elas estão pré-comprando capacidade que ainda não existe, reservando a computação de amanhã hoje.
Laboratórios de IA então garantem seu próprio acesso por meio de parcerias exclusivas de nuvem com esses mesmos hiperescaladores. Quando uma empresa de IA em estágio de crescimento ou uma equipe de pesquisa ambiciosa sai em busca de tempo de GPU, a boa capacidade já está comprometida, o estoque restante está supervalorizado, e todo o poder de barganha 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. 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 pior maneira
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 chains, e o ecossistema começou a se parecer muito com o sistema financeiro que pretendia substituir.
Na pressa de descentralizar tudo, as pessoas esqueceram que descentralização é ferramenta, não destino. Os projetos mais bem-sucedidos foram os que continuaram perguntando se eram de fato úteis, de fato funcionais e de fato estavam dando acesso a mais gente do que antes. Stablecoins não venceram por serem maximamente descentralizadas. Elas venceram porque deram a mais pessoas acesso a transações denominadas em dólar do que o sistema bancário estava disposto a dar.
A computação está na mesma encruzilhada. Redes de computação descentralizada 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 gamers de web3 não necessariamente se importam com o que acontece por baixo do capô, uma fundadora tentando treinar um modelo ou uma empresa rodando inferência em larga 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 de quatro empresas?
A camada que falta
Mercados travados não ficam travados para sempre. Sempre que um recurso se concentra em poucas mãos, acaba surgindo um intermediário que os incumbentes não se preocuparam em construir.
A computação em nuvem foi exatamente esse tipo de correção. Ela tirou servidores de 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 leilões abertos.
O que está surgindo agora é uma nova camada de empresas sentadas entre os hiperescaladores e as pessoas que realmente precisam construir. Seu trabalho é simples: 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 por completo — e encaminhá-la ao mercado mais amplo sem exigir um contrato de locação de vários anos para entrar pela porta.
As mais inteligentes estão aprendendo com a cripto. Em vez de tratar a descentralização como identidade, tratam-na como uma fonte de oferta entre várias, e a misturam com infraestrutura centralizada quando a confiabilidade 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 travado é pago pelas empresas que nunca chegam a começar. Quando uma fundadora precisa planejar um roadmap em torno da computação que consegue garantir, em vez da aposta técnica mais forte, a cautela vence. E cautela não constrói a próxima descoberta em dobramento 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 solidificar em uma hierarquia permanente de quatro proprietários e todo o resto como inquilinos, a próxima geração de empresas de IA realmente consequentes ficará limitada a quem teve a sorte de estar lá no começo.