Embora não seja incomum que consumidores comuns pensem na aquisição de GPUs como investimentos, a startup Fluidstack colocou essa ideia em prática para conquistar um grande empréstimo. Especializada em inteligência artificial, a empresa usou a grande quantidade de placas da NVIDIA que possui como garantia de que vai conseguir devolver US$ 10 bilhões.
O valor foi investido por companhias como a Macquarie, e repete uma estratégia de mercado que vem ganhando espaço. A CoreWeave foi uma pioneira do modelo, usando seus fundos para investir na compra de hardwares diversos. Para pagar seus empréstimos, a companhia “empresta” sua estrutura para empresas como a OpenIA, que demandam muito poder de hardware para funcionar.
Fundada em 2017, a Fluidstack registrou US$ 65 milhões em receita em 2024, e espera ampliar esse valor para US$ 400 milhões este ano. Ela espera aumentar ainda mais esse valor ao oferecer suas estruturas de GPUs da NVIDIA para uso da francesa Mistral IA e para a alemã Black Forest Labs.
O maior risco que a companhia enfrenta no momento vem do fato de que hardwares do tipo podem não funcionar durante muito tempo quando são expostos a condições de uso extremas. Assim, ela vai ter que balancear custos de substituição com sua capacidade de gerar receitas e pagar seus credores.
NVIDIA é quem mais vai lucrar com a situação
Segundo a CoreWeave, a vida estimada de uma GPU dentro da estrutura de um servidor de IA é de aproximadamente 6 anos. No entanto, alguns fatores podem contribuir para que esse tempo diminua, tornando as apostas da empresa e da Fluidstack mais arriscadas para seus investidores.
Entre eles está o fato de que a NVIDIA tem lançado produtos especializados em IA em ritmo cada vez maior, e muitos deles chegam com vidas-úteis mais curtas. Isso também contribui para diminuir o valor de hardwares já adquiridos, os tornando menos atraentes para companhias que buscam revendê-los para reaver seus investimentos.
Enquanto a fabricante é quem mais deve lucrar com a situação, algumas startups já estão buscando alternativas. Companhias como a TensorWaves já estão trabalhando com acordos semelhantes envolvendo GPUs da AMD — que, embora não sejam tão eficientes quanto as da concorrente, apresentam custos mais atraentes.
Fonte: PC Gamer
