O mercado de futuros de capacidade computacional para IA – 05/10/2026 – IA

Financial Times
É possível negociar de tudo na Bolsa Mercantil de Chicago: soja, metais preciosos, suínos magros, petróleo bruto, taxas de juros —todos os produtos básicos que sustentam a economia mundial. Agora, o CME Group planeja acrescentar uma nova commodity à sua lista: capacidade computacional, que chama de “a nova moeda da economia da IA (inteligência artificial)”.

“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 Pete Keavey, executivo responsável da CME, quando o produto foi anunciado, em agosto.

Outros em Wall Street estão igualmente otimistas. “Uma nova classe de ativos comprará contratos futuros de capacidade computacional”, disse em maio Larry Fink, CEO da BlackRock.

Para uma Bolsa, faz sentido acrescentar novos produtos, e a capacidade computacional é um mercado potencialmente grande. O Boston Consulting Group estima que o mercado de capacidade computacional para IA crescerá de US$ 360 bilhões em 2025 para cerca de US$ 2,3 trilhões em 2030. Se a CME conseguir captar até mesmo uma fração desses fluxos, acrescentará uma fonte lucrativa de receita.

Mas o simples fato de um mercado ser grande não significa que esteja pronto para ser negociado. Pesquisas sobre as origens dos mercados futuros mostram que entre dois terços e três quartos dos novos contratos não conseguem atrair e manter um volume de negociação suficiente para gerar lucro. Para que os derivativos de capacidade computacional prosperem como os de petróleo, precisarão atender a uma série de condições.

Em primeiro lugar, os preços dos ativos subjacentes precisam ser voláteis o suficiente para que valha a pena fazer hedge. Os especuladores podem fornecer liquidez a um mercado futuro, mas são os participantes comerciais que fazem hedge que lhe conferem finalidade econômica.

Nesse aspecto, o caso da capacidade computacional é bastante sólido. Os longos prazos necessários para colocar nova capacidade em operação podem tornar os preços bastante voláteis.

A construção do data center Project Jupiter, da Oracle, ilustra essa questão. A instalação deve entrar em operação em 2028, mas enfrentou contratempos, incluindo atrasos em um gasoduto planejado e contestações judiciais relacionadas a 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, as tarifas de aluguel por hora de um dos chips H100 da Nvidia dispararam para até US$ 8, antes de cair para menos de US$ 2 no fim de 2025. Esse tipo de variação é algo contra o qual os participantes podem querer se proteger.

Em segundo lugar, os participantes precisam chegar a um acordo sobre um contrato padronizado. Quando os futuros de petróleo foram lançados em bolsa, em 1983, eles foram concebidos tendo como referência o WTI (West Texas Intermediate), com Cushing, em Oklahoma, escolhida como ponto de entrega física.

Embora o WTI represente apenas uma pequena parcela da produção mundial de petróleo bruto, ele serve como referência de preços para o restante do mercado. Em contrapartida, os pioneiros da negociação de largura de banda, em 1999, tiveram dificuldades para chegar a um padrão comum. A confiabilidade, a qualidade e os serviços de largura de banda variavam demais, e as tentativas de criar um mercado ruíram junto com sua principal defensora, a Enron.

Em parceria com a provedora de índices Silicon Data, o CME Group escolheu os chips H100 e B200, da Nvidia, como referência para seus contratos. Segundo a Silicon Data, a capacidade de um B200 pode ser alugada por US$ 5,86 por hora; a de um H100, mais antigo, por US$ 2,77. A CME planeja listar contratos que reflitam o valor futuro dessas tarifas de aluguel, com vencimentos de até 36 meses.

Mas nem mesmo uma hora de uso de GPU é totalmente padronizada. O desempenho varia conforme a configuração do cluster, a rede, o software e a localização. A rápida obsolescência fragmenta ainda mais o mercado: uma hora de H100 não é intercambiável com uma hora de B200, razão pela qual a CME precisa de contratos separados para cada um.

Tampouco há consenso sobre como medir essas tarifas de aluguel. Outra provedora de índices, a Ornn, tem seu próprio indicador de referência, e os dois nem sempre convergem. Até que se forme um consenso, o mercado de derivativos poderá demorar a ganhar corpo.

Por fim, um mercado de derivativos dinâmico requer um grupo diversificado de compradores e vendedores. Os contratos futuros de cebola foram explicitamente proibidos nos Estados Unidos em 1958, depois que dois operadores encurralaram o mercado.

É improvável que a capacidade computacional seja dominada exatamente da mesma forma, mas ela já é altamente concentrada. A Nvidia domina a oferta de chips, os hiperescaladores controlam grande parte da capacidade disponível e um punhado de laboratórios de IA responde por boa parte da demanda.

Os futuros de capacidade computacional do CME Group atrairão muita atenção quando começarem a ser negociados. O preço da capacidade computacional influencia cada vez mais a viabilidade econômica da IA, o valor de sua infraestrutura e o vasto boom de investimentos que a cerca. Isso dá aos investidores bons motivos para querer um indicador de referência.

Os pessimistas talvez se lembrem do índice ABX de hipotecas subprime, que lançou luz sobre um segmento até então opaco do financiamento imobiliário —e se tornou um ponto focal da reversão que veio depois. Quer validem o boom, quer o esvaziem, os futuros de capacidade computacional talvez acabem sendo mais importantes como sinal do que como mercado.