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Quando o fundador da Vultr, David Aninowsky, começou a construir seus próprios data centers em 2014, os clientes se importavam apenas com computação em nuvem e os processadores que a suportavam. Unidades de processamento gráfico (GPUs) eram assunto de fóruns de gamers, não de salas de reunião corporativas. Agora, esses chips são essenciais para o desenvolvimento de modelos de IA, e alugá-los catapultou a Vultr para uma avaliação de US$ 3,5 bilhões.

A startup, sediada na Flórida, arrecadou US$ 333 milhões do gigante de chips AMD e do fundo de hedge LuminArx Capital no início deste mês. A Vultr construiu mais de 30 data centers ao redor do mundo na última década, oferecendo um nível avançado de hospedagem, normalmente vendido pela AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure, e o aluguel de GPUs se tornou seu principal impulsionador de crescimento. “A IA é a parte que mais cresce no mercado de infraestrutura”, diz JJ Kardwell, CEO da Vultr, à Forbes.

E não é apenas a Vultr. Investidores aplicaram cerca de US$ 20 bilhões no último ano em 25 empresas que alugam acesso a GPUs, segundo uma análise da Forbes baseada em registros corporativos e dados do Pitchbook. Isso inclui US$ 8 bilhões em capital próprio e mais de US$ 12 bilhões em dívida, na forma de empréstimos de gigantes de Wall Street como BlackRock, Carlyle e Pimco.

É um setor em rápido crescimento, mas ninguém sabe exatamente como chamá-lo: “GPUs na nuvem”? “Fábricas de GPUs”? Dylan Patel, analista da SemiAnalysis, opta por outro termo. “Novos gigantes emergirão das Neoclouds”, diz à Forbes.

O maior vencedor até agora foi a Coreweave. A startup de Nova Jersey havia construído uma armada de GPUs para minerar criptomoedas, mas, após o mercado despencar em 2018, pivotou para alugá-las a startups trabalhando em projetos de IA. Só no último ano, levantou US$ 1,75 bilhão em capital próprio e US$ 8,1 bilhões em dívida, atingindo uma avaliação de US$ 23 bilhões.

O grupo de startups que tenta alcançar a Coreweave é bastante peculiar. Inclui “refugiados” do mercado de criptomoedas, como a Crusoe Energy, que começou minerando bitcoin com gás queimado da extração de petróleo, e a mineradora alemã Northern Data, listada na bolsa, que recebeu um resgate de US$ 1,1 bilhão da gigante de stablecoins Tether para se reinventar como uma potência de computação para IA.

O setor também inclui empresas de data centers mais antigas, como a Vultr e a francesa OVH, que pivotaram de computação em nuvem para computação em IA. Há ainda empresas como a Nebius, que emergiu dos escombros da Yandex, o “Google da Rússia”, com um data center na Finlândia, US$ 2 bilhões em caixa e uma listagem suspensa na Nasdaq. Suas ações voltaram a ser negociadas em outubro, e a empresa levantou US$ 700 milhões em uma colocação privada da Nvidia e do fundo de venture capital Accel no início deste mês para impulsionar seu novo negócio: alugar GPUs. Um longo rastro de players menores inclui a Runpod, que junta clusters menores de chips Nvidia, e a Fluidstack, que encontra compradores para data centers com chips ociosos.

Os investidores podem estar dispostos a ignorar as histórias incomuns dessas novas startups unicórnios por conta dos lucros gerados pelo aluguel de GPUs, geralmente por hora. “Antes, o retorno sobre a compra de uma GPU era de seis meses. Agora, é de alguns anos”, afirma Patel.

O boom das neoclouds não foi impulsionado apenas pela escassez de chips de IA, mas também por oferecer preços muito mais baixos do que gigantes como AWS e Oracle. A Coreweave vende acesso a chips de IA como o Nvidia A100 por US$ 2,21 por hora. A AWS cobra US$ 5,12 por hora, de acordo com uma análise de preços feita pela Paperspace, uma rival das neoclouds. Apesar disso, a AWS oferece grandes descontos para reservas de longo prazo. “Há um equívoco de que, porque a Amazon é o Walmart do e-commerce, ela também deve ser para computação em nuvem”, diz Kardwell. “Na verdade, eles são a Niemann Marcus.”

As neoclouds conseguem manter os preços mais baixos porque vendem GPUs “bare metal” (sem software integrado), ao contrário das soluções completas normalmente oferecidas por gigantes como AWS. Embora as grandes corporações possam apreciar uma experiência mais personalizada, as startups de IA geralmente buscam apenas o menor preço. “As fábricas de IA não estão investindo no software que AWS, Google e Microsoft desenvolvem para tornar essas nuvens utilizáveis para qualquer tipo de computação”, disse Karl Freund, analista de chips.

Esses desafiantes menores e mais enxutos também têm uma vantagem quando se trata de conseguir o principal recurso da IA: as próprias GPUs. A Nvidia tem apoiado a Coreweave e a Applied Digital, enquanto a rival AMD tem investido na Vultr. Essa pressão por chips ajudou a transformar gigantes da tecnologia, como Microsoft e Oracle, em alguns dos melhores clientes das neoclouds. A Microsoft alertou que “restrições de capacidade” em seus data centers sinalizavam um crescimento mais lento para seus negócios de IA em seu último balanço. Assim, recorreu à Coreweave.

Ironia do destino, os pontos fortes das neoclouds para os chamados hyperscalers, que constroem data centers do tamanho de aeroportos, podem ser sua capacidade de escalar. A Coreweave dobrou o número de seus data centers no último ano, de 14 para 28, e tem um contrato de US$ 10 bilhões com a Microsoft pelos próximos cinco anos. O CEO da Crusoe Energy, Chase Lochmiller, afirma que sua empresa conseguiu colocar um data center movido a energia renovável em operação em menos de um ano, enquanto um hyperscaler levaria pelo menos três anos. Além disso, a Oracle teria assinado um contrato de US$ 3,4 bilhões para alugar um data center de IA da Crusoe em Abilene, Texas.

Ainda assim, há desafios pela frente. Arrecadar fundos é um deles. Construir e operar data centers é outro, especialmente para equipes pequenas cuja experiência em mineração de bitcoin pode não se traduz em gerenciar GPUs complexas e dados sensíveis de clientes. “É como construir um armazém industrial versus um hotel cinco estrelas; são coisas muito diferentes”, alerta Lochmiller.

Há também indícios de que a demanda por chips de IA está diminuindo. Algumas startups cortaram os preços em até um terço desde setembro, enquanto outras começaram a publicar anúncios de “GPUs para alugar” na página de listagens em estilo Craigslist dos investidores de IA Nat Friedman e Daniel Gross.

Com uma nova safra de chips Nvidia chegando ao mercado, as neoclouds maiores e mais estabelecidas podem acabar levando vantagem. Isso é incerto para os players menores. Para eles, a combinação de expansão financiada por dívida e um possível excesso de chips, exacerbado pela expiração de contratos de vários anos em um momento em que chips mais eficientes estão se tornando comuns, pode ser um problema. “Acredito que uma boa parte dessas neoclouds vai à falência”, diz Patel.

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