O novo petróleo? A tentativa de transformar poder computacional para IA em uma commodity negociável

Para gerenciar incertezas, empresas recorrem há décadas aos mercados futuros. Companhias aéreas fazem hedge dos custos de combustível. Agricultores protegem suas safras. Fabricantes fazem hedge de metais.

Agora, uma startup quer levar essa mesma estrutura financeira para a inteligência artificial.

A Silicon Data, empresa que monitora preços em provedores de nuvem e marketplaces de GPUs, firmou parceria com o CME Group para lançar o que pode se tornar o primeiro contrato futuro do mundo vinculado ao poder computacional necessário para executar IA. A proposta permitiria que empresas se protegessem contra oscilações nos custos de treinamento e operação de modelos de inteligência artificial. Os contratos ainda aguardam aprovação regulatória.

Os primeiros sinais indicam que o interesse dos investidores está surgindo rapidamente. Dias após o anúncio da parceria entre a Silicon Data e o CME Group, gestoras como ProShares e Rex Shares protocolaram pedidos para lançar fundos negociados em bolsa (ETFs) atrelados aos contratos propostos, incluindo produtos alavancados e inversos.

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A fundadora e CEO da Silicon Data, Carmen Li, acredita que o mercado pode, no futuro, rivalizar com alguns dos maiores mercados de commodities do mundo.

“Acho que será maior” do que o mercado futuro de petróleo, afirmou Li em entrevista, acrescentando que a demanda energética associada à inteligência artificial acabará superando todos os demais usos de energia combinados.

Como combustível de aviação

A ideia parte de uma observação simples: empresas de IA dependem cada vez mais de capacidade computacional da mesma forma que companhias aéreas dependem de combustível de aviação.

A maioria das empresas não possui as unidades de processamento gráfico (GPUs) de alto desempenho que alimentam os sistemas modernos de IA. Em vez disso, alugam acesso por meio de provedores de nuvem e de um ecossistema crescente de chamadas “neoclouds”. Com a demanda por infraestrutura de IA em alta, o custo dessa capacidade computacional pode oscilar significativamente, dificultando a previsão de despesas.

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“Estamos em um momento de grande incerteza”, disse Seoyoung Kim, professora de finanças da Universidade Santa Clara. “Muitas pessoas não sabem quanta capacidade computacional vão precisar no próximo ano, e muitos fornecedores dessa capacidade também não sabem quantas GPUs devem encomendar nem em qual escala. Os fabricantes, como a Nvidia, também não sabem quanto devem produzir.”

A Silicon Data criou uma série de índices de preços de GPUs que acompanham o custo horário de aluguel de chips específicos em diferentes provedores. A empresa espera que esses indicadores possam servir de base para um mercado futuro, assim como o petróleo bruto West Texas Intermediate serve de referência para derivativos de energia.

Como em qualquer mercado futuro, os contratos de computação precisarão de compradores e vendedores. Empresas preocupadas com o aumento dos custos de computação buscariam proteção contra preços mais altos, enquanto provedores com grande capacidade instalada poderiam se proteger do risco de queda dos preços.

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Os indicadores da Silicon Data já começaram a aparecer em documentos corporativos de destaque. A SpaceX, por exemplo, citou dados de aluguel de GPUs da empresa em seu prospecto de abertura de capital.

Entrada dos especuladores

Nem todos os participantes desse mercado estariam buscando proteção contra riscos. Assim como ocorre em outros mercados futuros, os contratos de computação também atrairiam especuladores – investidores sem necessidade direta de capacidade de GPU, mas com opiniões sobre a direção futura dos preços.

Os defensores argumentam que os especuladores desempenham papel importante na criação de liquidez e na descoberta de preços. Os críticos, por outro lado, afirmam que a especulação pode ampliar a volatilidade e desconectar os preços da demanda real.

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“Os especuladores também são uma parte muito importante do ecossistema”, afirmou Li. “Você precisa de agentes que façam hedge, precisa de formadores de mercado e precisa de especuladores. Eles têm opiniões e querem expressá-las, o que é perfeitamente normal.”

A executiva, formada em MBA por Harvard, afirmou que investidores que acreditam ter conhecimento sobre futuras dinâmicas de oferta e demanda devem poder expressar essas visões por meio do mercado, contribuindo para a formação de preços para toda a indústria.

Os pedidos de ETFs apresentados por ProShares e Rex Shares dependem da aprovação regulatória do mercado futuro. Ainda assim, sinalizam que alguns investidores já enxergam a computação para IA como uma classe de ativos potencialmente negociável, e não apenas como um insumo tecnológico.

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Padronizar o custo da IA

Diferentemente de um barril de petróleo, a capacidade computacional para IA não é uma commodity física padronizada. A Silicon Data afirma que existem mais de 50 configurações diferentes apenas do chip H100 da Nvidia, com preços variando de acordo com processadores, memória, redes, taxas de utilização e localização dos data centers.

Para que o mercado futuro funcione, os participantes precisam confiar que um único indicador consiga representar adequadamente todas essas variações.

“O que fazemos é normalizar diariamente os preços que chegam à nossa plataforma para um modelo-base do H100”, explicou Li. “É uma etapa de normalização muito complexa, mesmo antes do cálculo do índice.”

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Kim observou que a padronização sempre foi um desafio para mercados futuros. Os contratos futuros de milho, por exemplo, especificam exatamente o tipo e a qualidade do produto que pode ser entregue. Os mercados de computação enfrentam tarefa semelhante: definir com precisão o que compradores e vendedores estão negociando.

A Commodity Futures Trading Commission (CFTC) “vai querer saber exatamente qual é o produto”, afirmou Kim. Segundo ela, especificações dos contratos, procedimentos de liquidação e construção dos indicadores deverão passar por análise rigorosa antes que o mercado possa ser lançado.

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