A corrida para construir a infraestrutura financeira da era da inteligência artificial está oficialmente aberta. O prêmio é o mercado futuro de 'compute' — a combinação de chips e eletricidade que alimenta os modelos de IA —, que rapidamente se torna a commodity mais estratégica do século 21. De um lado, a startup de mercados de previsão Kalshi tenta se antecipar. Do outro, gigantes como o CME Group e a Intercontinental, dona da NYSE, já sinalizaram sua entrada no jogo.

Para Tarek Mansour, CEO da Kalshi, o 'compute' vai eclipsar o petróleo como a commodity mais valiosa do mundo. Em uma entrevista recente, ele projetou que a indústria de 'compute' atingirá US$ 10 trilhões até 2030 e que seu mercado de derivativos poderá chegar a US$ 100 trilhões. A tese é que, assim como companhias aéreas usam derivativos para se proteger da volatilidade do combustível, empresas de tecnologia precisarão de um mecanismo de hedge para os custos computacionais. A questão é quem conseguirá construir esse mercado, um desafio que se mostra tão complexo quanto a oportunidade é gigantesca.

O desafio de padronizar o 'novo petróleo'

A necessidade de um mercado futuro para 'compute' é evidente. Empresas que dependem de poder computacional intensivo enfrentam uma volatilidade de preços que, segundo a firma de pesquisa Allium, pode chegar a 137% ao longo de um ano. A situação espelha a crise do petróleo nos anos 1970, que deu origem ao moderno mercado de futuros de energia. A diferença é que o desafio de padronização é muito maior. Demorou anos para que o mercado financeiro convergisse em benchmarks como o petróleo Brent e o WTI. Com o 'compute', a tarefa é ainda mais árdua.

Segundo Nicole Kagan, diretora de pesquisa da Kalshi, o principal obstáculo é a opacidade. Os preços são definidos em contratos B2B confidenciais entre fornecedores como a Nvidia e grandes corporações, dificultando a formação de um preço de referência público. Além disso, diferente do ouro ou do trigo, o 'compute' não é uma commodity estática. A eficiência dos chips melhora a cada geração, uma variável de performance que complica qualquer tentativa de precificação futura. Como criar um contrato futuro para um ativo cujo poder dobra a cada 18 meses?

Kalshi contra os titãs do mercado

A abordagem da Kalshi é usar seus mercados de previsão como um laboratório de precificação. A plataforma já lista contratos sobre o custo médio de aluguel de chips como o H200 da Nvidia, usando dados de uma empresa chamada Ornn para determinar os resultados. A ideia é usar o volume de apostas para gerar 'curvas a termo' que possam sinalizar preços futuros. No entanto, os volumes ainda são incipientes — cerca de US$ 4,4 milhões negociados em julho, segundo a Allium — e seu poder preditivo ainda é limitado.

É aqui que os céticos, como o professor de finanças de Stanford, Darrell Duffie, apontam a vantagem dos incumbentes. Para ele, bolsas como a CME e a Intercontinental estão mais bem posicionadas para atrair o capital e a liquidez necessários para um mercado de futuros robusto, tanto no varejo quanto no mercado de balcão (OTC) para clientes institucionais. “Kalshi não tem a infraestrutura e o capital dos participantes necessários para lidar com a transferência de risco de alto volume para o compute”, afirmou Duffie à Fortune. A startup, por sua vez, argumenta que está apenas no primeiro estágio de seu plano e que sua agilidade em criar novos mercados lhe confere uma vantagem de dados.

A criação de um mercado de derivativos para 'compute' parece inevitável. A escala da indústria de IA exige mecanismos sofisticados de gerenciamento de risco. A questão central, no entanto, permanece em aberto: quem vai dominar essa nova fronteira financeira? A resposta determinará não apenas o vencedor de uma disputa multibilionária, mas a própria arquitetura de como o poder da inteligência artificial será negociado e precificado na economia global.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · Fortune