Anthropic e OpenAI buscam contratos menores de data centers na corrida para ampliar capacidade de IA, dizem fontes à CNBC

A Anthropic e a OpenAI estão em busca de contratos menores para data centers de inteligência artificial, disseram fontes à CNBC, enquanto aumenta a corrida pelo acesso à infraestrutura necessária para implementar cargas de trabalho de IA.

As duas empresas fecharam grandes acordos para data centers de IA no último ano, envolvendo instalações com capacidade de centenas de megawatts e até gigawatts. Agora, porém, fontes afirmam que ambas também procuram contratos de capacidade computacional para instalações muito menores, de 20 a 30 MW.

A Anthropic sondou acordos nessa faixa no Reino Unido e nos países nórdicos, segundo quatro pessoas familiarizadas com as conversas, que pediram anonimato por se tratar de negociações comerciais privadas. A OpenAI também vinha explorando oportunidades para instalações de menor capacidade nos países nórdicos, disseram duas das fontes.

Uma das fontes afirmou ainda ter conhecimento de conversas envolvendo Anthropic e OpenAI sobre instalações de capacidade semelhante nos Estados Unidos.

As duas empresas anunciaram uma série de acordos de infraestrutura de IA no último ano, à medida que buscam treinar seus modelos e disponibilizá-los aos usuários finais. Contratos para garantir parcelas menores de capacidade computacional permitem que as empresas implementem cargas de trabalho mais rapidamente em meio ao avanço da inteligência artificial.

“Estamos construindo um portfólio diversificado de capacidade computacional para atender à crescente demanda por IA em todo o mundo”, disse um porta-voz da OpenAI à CNBC.

“Diferentes cargas de trabalho precisam de diferentes tipos de infraestrutura. Por isso, conversamos com uma série de parceiros e avaliamos oportunidades com base em nossas necessidades, desempenho, confiabilidade, prazo e custo”, acrescentou. “Não comentamos negociações comerciais específicas.”

A Anthropic não comentou quando procurada pela CNBC.

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“Velocidade para obter capacidade utilizável”

As duas empresas de IA normalmente alugam capacidade computacional de operadores de data centers e de empresas de infraestrutura conhecidas como neoclouds, e têm buscado contratos de grande escala e longo prazo.

Em agosto, a Anthropic fechou um acordo de aproximadamente US$ 45 bilhões com a Nscale, que fará com que a empresa de IA alugue cerca de 460 MW de capacidade computacional em um projeto de data center na Virgínia Ocidental, segundo duas pessoas familiarizadas com o assunto disseram à CNBC.

A OpenAI afirmou em abril que havia ultrapassado o compromisso inicial de 10 GW com seu projeto de infraestrutura de IA Stargate. Desde então, a empresa se comprometeu a desenvolver mais 3 GW na Geórgia e 8 GW em Ohio.

Grandes projetos de data centers nos Estados Unidos e em outras regiões estão enfrentando resistência crescente de comunidades locais. O setor também sofre pressão em grande parte da Europa, onde há escassez de terrenos disponíveis e de energia.

Contratos de menor capacidade costumam ser atrativos por causa da “velocidade para obter capacidade utilizável”, afirmou Jabez Tan, chefe de pesquisa da Structure Research, à CNBC.

“Garantir alguns megawatts em um local já existente e abastecido com energia pode ser mais prático do que esperar por um bloco muito maior em um único local”, disse. “Para cargas de trabalho que podem operar em diferentes instalações, uma combinação de implantações menores pode resultar em uma capacidade substancial.”

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Mudança para inferência

O treinamento de modelos de IA exige grandes quantidades de poder computacional para processar volumes enormes de dados. Já a operação desses sistemas no dia a dia — processo conhecido como inferência — pode ser realizada com clusters menores de chips.

“Treinar um modelo grande normalmente exige muitos chips trabalhando em conjunto”, disse Tan. “Muitas cargas de trabalho de inferência, por outro lado, podem processar solicitações separadas em vários clusters menores, abrindo espaço para mais localidades.”

Essa mudança ganha importância à medida que uma parcela maior da capacidade computacional de IA passa do treinamento dos modelos para sua operação em produção. Com isso, espera-se que aumente a quantidade de capacidade utilizada para inferência.

A parcela da capacidade total dos data centers destinada a cargas de trabalho de inferência deve superar a utilizada para treinamento em 2027, segundo um relatório da empresa imobiliária JLL. Em 2025, a inferência representava 9% das cargas de trabalho globais em data centers, contra 14% do treinamento, segundo o relatório. Até 2030, a projeção é de que a inferência responda por 37% dessa capacidade, enquanto o treinamento representaria apenas 13%.

Em fevereiro, foi anunciado que a Nvidia colaboraria com vários participantes do setor de data centers para estudar instalações menores projetadas para inferência distribuída.

A empresa americana Crusoe, que construiu um enorme complexo de data centers no Texas utilizado pela OpenAI, agora está investindo em instalações menores, informou o Wall Street Journal na quinta-feira. Segundo o jornal, essas estruturas serão mais rápidas e baratas de construir do que projetos maiores, que enfrentam atrasos em diferentes partes dos Estados Unidos. A Crusoe não respondeu a um pedido de comentário.

A Crusoe é uma das várias neoclouds que viram seus negócios crescerem em meio à expansão da infraestrutura de IA. A empresa anunciou na quinta-feira que levantou US$ 3,9 bilhões em uma rodada de financiamento, atingindo uma avaliação de US$ 30,9 bilhões após a operação.

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