A aposta de 500 mil milhões de dólares da Nvidia em infraestrutura de IA deixa a computação cripto ainda mais para trás

A fabricante de chips listada no Nasdaq, Nvidia (NVDA), a referência para tudo relacionado com IA, está a pressionar os bancos de Wall Street a tratar o seu poder computacional em IA como se fosse um ativo de infraestrutura investível, como imóveis comerciais, estradas com portagem ou centrais elétricas.

A Nvidia anunciou na segunda-feira que assinou memorandos de entendimento com seis pesos pesados de Wall Street - Apollo Global Management, Blackstone, BlackRock, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs e KKR - para estabelecer plataformas de financiamento que poderiam eventualmente mobilizar mais de 500 mil milhões de dólares em capital de terceiros.

O objetivo, segundo a fabricante de chips, é tratar a computação em IA como um ativo de infraestrutura bancável, em vez de uma despesa puramente tecnológica, incentivando os clientes a construir centros de dados em IA e a garantir a demanda pelo hardware da Nvidia.

"Esta é realmente a primeira vez que os chips tecnológicos se tornaram uma classe de ativos investíveis. Estes são ativos geradores de receita agora. São produtivos, têm longa duração, são fungíveis, são flexíveis", disse Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA.

"Fundamentalmente, o que é diferente nesta indústria e nesta forma de computação é que o computador agora faz parte da infraestrutura, como a eletricidade, como a internet, e por isso você tem que pensar nisso como se fosse infraestrutura", acrescentou.

O que é a computação em IA

A computação em IA refere-se ao poder de processamento bruto usado para treinar e executar modelos de inteligência artificial. Chips especializados, principalmente as GPUs de alto desempenho da Nvidia, realizam principalmente esse trabalho e compõem os grandes centros de dados que a Nvidia chama de "fábricas de IA".

Essas fábricas consomem eletricidade e dados para gerar sistemas inteligentes úteis, como aqueles que alimentam chatbots, geram imagens e vídeos, ajudam a desenhar novos medicamentos, conduzem robôs e executam inúmeras outras aplicações. Quanto mais avançada a IA, mais desse poder computacional especializado ela precisa.

A mudança que a Nvidia busca

Atualmente, a maioria das empresas vê a compra ou locação de poder computacional como uma despesa tecnológica simples que aparece no balanço e perde valor rapidamente à medida que novos chips chegam ao mercado. (Imagine seu iPhone ficando obsoleto com a chegada de novas versões no mercado)

Mas, segundo a Nvidia, essa visão está desatualizada, porque seus sistemas são amplamente adotados e podem ser usados por vários clientes, gerando uma fonte de receita ao longo dos anos. Portanto, a fábrica de IA deve ser tratada como um ativo investível a longo prazo.

Aqui está um exemplo da mudança que a Nvidia está promovendo.

Digamos que uma empresa precise de chips de IA poderosos agora. É muito provável que ela gaste milhões de dólares de seu próprio dinheiro ou contraia um empréstimo comercial regular de um banco para comprar um grande cluster de GPUs da Nvidia. Essa despesa agora aparece no balanço como equipamento, que os contadores depreciarão ao longo de alguns anos à medida que novos modelos chegarem. A aposta é que, antes que esses chips percam a maior parte de seu valor, o produto de IA construído com eles gerará receita suficiente para compensar mais do que o custo.

Agora, a mudança é que a mesma empresa ainda precisa dos chips, mas não está mais desembolsando o valor total do próprio bolso. Isso é feito por meio de uma plataforma de financiamento apoiada por grandes investidores institucionais. Em troca, eles esperam ganhar dinheiro com a receita de aluguel que os chips geram ao longo de muitos anos.

Essencialmente, a empresa acessou o poder de processamento nas fábricas de IA pagando aluguel. Os investidores institucionais estão dispostos a fazer isso porque os mesmos chips da Nvidia podem atender a muitos clientes e cargas de trabalho diferentes, gerando um fluxo constante de receita de aluguel.

Essa mudança está no cerne do anúncio de segunda-feira.

Sob os MoUs, os bancos de Wall Street avaliarão independentemente cada projeto quanto à demanda do cliente, utilização esperada e fluxo de caixa antes de implantar capital. Em alguns negócios, a Nvidia pode cobrir 25% do risco se os chips perderem valor, mas o ponto principal é que os credores ainda realizam suas próprias verificações e decidem sobre cada projeto por conta própria.

A iniciativa da Nvidia pode abrir um pool maior de capital a longo prazo em um momento em que os investidores começaram a questionar se os enormes gastos de capital das grandes empresas de tecnologia em IA trarão retornos.

"Toda revolução industrial foi construída sobre infraestrutura: eletricidade, transporte, comunicações e computação, com cada expansão possibilitada por financiamento externo. As fábricas de IA são a infraestrutura da era da inteligência", disse Huang.

Onde estão as redes de computação descentralizada

Enquanto a Nvidia se tornou uma potência centralizada em IA, redes como Akash e Render tentaram criar um mercado global para poder computacional gerido por pessoas comuns e coordenado por blockchain.

Elas cresceram, mas não conseguiram igualar a escala da Nvidia. Pesquisas destacam limites claros.

A Epoch AI descobre que as maiores redes de treinamento descentralizadas ativas ainda entregam apenas cerca de um em trezentos da capacidade dos centros de dados de fronteira, observando que "é improvável que os desenvolvedores descentralizados acumulem quantidades de computação de fronteira nesta década."

A baixa largura de banda da internet força as GPUs a passar a maior parte do tempo esperando por dados em vez de computar, enquanto a necessidade de verificação criptográfica de cada resultado impõe um custo extra pesado.

Análises da indústria também sinalizam a ausência de acordos de nível de serviço de qualidade corporativa e a dificuldade prática de mover grandes conjuntos de dados para máquinas dispersas como barreiras principais à adoção empresarial.

Essas limitações físicas, econômicas e operacionais explicam por que as redes descentralizadas ficam atrás de empresas como a Nvidia e a lacuna deve aumentar com o MoU da fabricante de chips com os bancos de Wall Street.

A CoinDesk entrou em contato com as principais redes de computação descentralizada, como Render e Akash, para um comentário sobre o assunto.

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