O mercado financeiro que financia o poder de processamento de inteligência artificial está sendo criado no setor de criptomoedas

A infraestrutura de criptomoedas está criando uma nova camada financeira para a precificação, financiamento e comercialização do poder de processamento utilizado na execução de modelos de inteligência artificial. De acordo com um novo relatório publicado pela Galaxy Research, a capacidade de GPU está se tornando ativos cada vez mais financeirizados, incluindo serviços de extração de inteligência artificial e direitos de acesso a esses serviços.

No relatório elaborado pelo vice-presidente da Galaxy Research, Lucas Tcheyan, os "mercados de capital de extração" são definidos como redes, protocolos e instrumentos financeiros que se desenvolvem em torno da capacidade de processamento que permite que modelos de inteligência artificial gerem saídas a partir de novos dados.

Segundo o relatório, o centro de gravidade da demanda por GPUs no setor de inteligência artificial está se deslocando da formação de modelos para a execução diária, ou seja, para os processos de extração. Essa mudança aumenta a necessidade de novos mercados para empresas que desejam estabilizar o preço da capacidade de processamento, gerenciar custos futuros e financiar investimentos em hardware.

As previsões da Galaxy indicam que o investimento em infraestrutura de inteligência artificial pode atingir trilhões de dólares nos próximos anos. O Morgan Stanley prevê que cerca de 2,9 trilhões de dólares serão investidos em data centers até 2028, enquanto o McKinsey estima que o total de gastos de capital necessários até 2030 será de 6,7 trilhões de dólares. A previsão da Goldman Sachs para o período de 2026 a 2031 para a infraestrutura de inteligência artificial é de aproximadamente 7,6 trilhões de dólares.

O relatório indica que entre 55% e 67% desses investimentos podem ser alocados para poder de processamento e hardware. No entanto, como os preços das GPUs dependem de variáveis como modelo de chip, capacidade de memória, infraestrutura de conexão, região e duração do aluguel, não é fácil criar um mercado padrão. Empresas como Ornn e Silicon Data estão desenvolvendo índices de preços de GPU compilados a partir de transações reais para superar esse problema. Também é relatado que a empresa-mãe da Bolsa de Nova York, ICE, e a CME estão se preparando para listar contratos futuros de GPU.

De acordo com o relatório, os projetos de criptomoedas estão transformando não apenas a capacidade física de GPU, mas também o direito de acesso a serviços de inteligência artificial em ativos que podem ser negociados em blockchain. Os tokens VVV e DIEM da plataforma Venice são destacados como exemplos proeminentes desse modelo.

Usuários que bloqueiam tokens VVV podem gerar DIEM. Cada DIEM fornece ao seu proprietário um crédito de uso de inteligência artificial de 1 dólar por dia na Venice. Assim, os usuários podem manter, transferir ou vender o direito de uso futuro de inteligência artificial em vez de comprar uma assinatura. Segundo a Galaxy, essa estrutura é notável porque transforma a capacidade de processamento de inteligência artificial de um serviço alugado em um ativo que pode ser possuído.

No entanto, o relatório observa que a DIEM é mantida principalmente para fins especulativos, em vez de uso real. A taxa de utilização da capacidade de extração oferecida ficou abaixo de 50% semanalmente, e o valor do token depende da expectativa de que a Venice continue a oferecer serviços a longo prazo.

Projetos como Pearl e Ambient visam avaliar a capacidade de computação usada na mineração de blockchain para extração de inteligência artificial com uma abordagem de "prova de trabalho útil". A Pearl incorpora operações de multiplicação de matrizes usadas por modelos de inteligência artificial como parte da produção de blocos, enquanto a Ambient utiliza um sistema baseado em leilão onde os usuários definem preços e prazos para tarefas de inteligência artificial.

De acordo com a Galaxy, esses modelos podem oferecer serviços de inteligência artificial abaixo do preço de mercado devido aos incentivos de tokens. No entanto, existe o risco de que as redes fiquem saturadas com provedores de poder de processamento que desejam ganhar apenas recompensas em tokens, caso não haja demanda real dos clientes.

O relatório enfatiza que ainda não foi estabelecida uma conexão sustentável entre a demanda por tokens e o uso real de inteligência artificial.

O relatório destaca que o modelo mais viável é o financiamento de hardware de GPU através da blockchain. O protocolo USD.AI direciona depósitos de stablecoin como crédito para operadores de data centers pequenos e médios que compram GPUs. O pagamento dos empréstimos é coberto pelas receitas de aluguel de GPUs, enquanto os rendimentos dos juros são repassados aos depositantes.

A Galaxy observa que esse modelo se distingue de outros empreendimentos por depender de devedores reais e fluxo de caixa, em vez de incentivos especulativos de tokens. No entanto, há um alerta de que a queda nos preços de aluguel de GPUs, a rápida desvalorização do hardware ou a fraqueza na demanda por inteligência artificial podem aumentar o risco de inadimplência nos empréstimos.

De acordo com a Galaxy Research, os mercados de capital de extração ainda são bastante pequenos em comparação com o tamanho do setor de inteligência artificial. No entanto, quando considerados juntos, índices de GPU, contratos futuros, direitos de uso tokenizados e créditos de hardware estão lançando as bases para uma nova classe de ativos que pode valer trilhões de dólares. O relatório conclui que a vantagem do setor de criptomoedas não é oferecer serviços mais baratos do que as empresas de inteligência artificial centralizadas, mas sim criar capital em áreas onde as finanças tradicionais são lentas ou inadequadas, tornar os ativos divisíveis e fornecer uma infraestrutura de pagamento programável.

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