O CME Group, operador da Bolsa Mercantil de Chicago, decidiu transformar a capacidade computacional usada em inteligência artificial em uma commodity negociável. A bolsa anunciou em agosto a criação de contratos futuros que terão como referência o aluguel de chips da Nvidia, uma tentativa de dar previsibilidade de preços a um mercado que cresce em ritmo acelerado e que hoje pesa diretamente no custo de treinar e operar sistemas de IA.
A novidade importa porque o preço da capacidade computacional influencia cada vez mais o valor da infraestrutura de IA, a viabilidade econômica de empresas do setor e o tamanho do boom de investimentos que cerca a tecnologia. Um mercado de derivativos para esse insumo pode funcionar como termômetro para investidores, empresas de tecnologia e até para quem acompanha de fora o avanço da IA.
Como vai funcionar o contrato futuro de capacidade computacional?
Em parceria com a provedora de índices Silicon Data, o CME Group escolheu os chips H100 e B200, da Nvidia, como referência dos contratos. Segundo a Silicon Data, a capacidade de um B200 pode ser alugada por US$ 5,86 por hora, enquanto a de um H100, modelo mais antigo, custa US$ 2,77 por hora.
A bolsa planeja listar contratos que reflitam o valor futuro dessas tarifas de aluguel, com vencimentos de até 36 meses. Pete Keavey, executivo da CME, comparou o movimento à trajetória histórica do petróleo. “Assim como o petróleo abasteceu a economia do século 20 e evoluiu das negociações à vista para um mercado global de derivativos, nossos contratos futuros agora transformarão a capacidade computacional em uma commodity padronizada e negociável”, afirmou, quando o produto foi anunciado.
Larry Fink, CEO da BlackRock, também vê espaço para esse tipo de instrumento financeiro. Em maio, ele disse que uma nova classe de ativos deve comprar contratos futuros de capacidade computacional.
Por que o mercado de capacidade computacional é tão grande?
O Boston Consulting Group estima que o mercado de capacidade computacional para IA vai crescer de US$ 360 bilhões em 2025 para cerca de US$ 2,3 trilhões em 2030. Se o CME Group conseguir captar uma fatia desses fluxos, a bolsa ganha uma fonte relevante de receita.
No entanto, tamanho de mercado não garante sucesso de um contrato futuro. Pesquisas sobre a criação de mercados futuros mostram que entre dois terços e três quartos dos novos contratos não conseguem atrair volume de negociação suficiente para se sustentar.
Quais desafios o novo mercado de futuros enfrenta?
Para prosperar como os futuros de petróleo, os contratos de capacidade computacional precisam atender a algumas condições. A primeira é volatilidade: os preços do ativo precisam variar o bastante para justificar operações de proteção, também chamadas de hedge.
Nesse ponto, o cenário é favorável. Os longos prazos necessários para colocar nova capacidade em operação tornam os preços sujeitos a oscilações bruscas. O Project Jupiter, data center da Oracle com entrada em operação prevista para 2028, já enfrentou atrasos em um gasoduto planejado e contestações judiciais sobre licenças de uso da água e de qualidade do ar.
De forma mais ampla, quando os gargalos no fornecimento de chips atingiram o auge, no início de 2024, a tarifa de aluguel por hora de um chip H100 da Nvidia chegou a US$ 8, antes de cair para menos de US$ 2 no fim de 2025.
O segundo desafio é a padronização. Quando os futuros de petróleo foram lançados, em 1983, tiveram como referência o WTI (West Texas Intermediate), com ponto de entrega física definido em Cushing, no Oklahoma. Já os pioneiros da negociação de largura de banda, em 1999, não conseguiram criar um padrão comum, já que a qualidade e a confiabilidade dos serviços variavam demais. As tentativas de montar esse mercado desmoronaram junto com sua principal defensora, a empresa Enron.
No caso da capacidade computacional, nem mesmo uma hora de uso de GPU é totalmente padronizada. O desempenho muda conforme a configuração do cluster, a rede, o software e a localização. Além disso, a rápida obsolescência dos chips fragmenta o mercado, já que uma hora de H100 não é intercambiável com uma hora de B200, o que obriga o CME Group a criar contratos separados para cada modelo.
Outro obstáculo é a falta de consenso sobre como medir as tarifas de aluguel. A Ornn, outra provedora de índices, tem seu próprio indicador de referência, que nem sempre converge com o da Silicon Data. Enquanto esse consenso não se forma, o mercado de derivativos pode demorar a ganhar corpo.
Existe risco de concentração nesse mercado?
Um mercado de derivativos saudável depende de um grupo diversificado de compradores e vendedores. Em 1958, os futuros de cebola foram proibidos nos Estados Unidos depois que dois operadores conseguiram dominar as negociações.
É improvável que a capacidade computacional seja dominada exatamente da mesma forma, mas o setor já é bastante concentrado. A Nvidia controla a oferta de chips, os hiperescaladores detêm grande parte da capacidade disponível e um número pequeno de laboratórios de IA responde pela maior parte da demanda.
O que esperar daqui para frente?
Os futuros de capacidade computacional do CME Group devem atrair bastante atenção assim que começarem a ser negociados, justamente por tocarem em um ponto sensível da economia da IA: o custo de processamento. Há quem compare a iniciativa ao índice ABX, criado para hipotecas subprime, que deu visibilidade a um segmento até então opaco do mercado imobiliário e acabou se tornando um símbolo da crise que veio depois.
Seja para confirmar o otimismo em torno da IA, seja para expor fragilidades desse boom, os futuros de capacidade computacional tendem a funcionar, antes de tudo, como um indicador a ser observado de perto por investidores e empresas do setor.
Com informações de redir.folha.com.br.
