O Bitcoin começou no quarto. Inicialmente intrigados por uma curiosidade matemática, os primeiros mineradores usaram computação sobressalente em plataformas de jogos pessoais para desbloquear quantidades inúteis de moeda virtual.

Nos anos seguintes, no entanto, à medida que o custo da mineração crescia rapidamente e o valor da moeda crescia ainda mais rápido, ela logo saía de casa. Toda uma indústria caseira surgiu, consumindo tanta energia quanto nações, contando com silício personalizado para perseguir moedas digitais.

Esse crescimento refletiu uma construção explosiva semelhante no setor de data center tradicional, mas sempre foi visto como separado da infraestrutura da Internet - uma rede de data center sombra para um sistema financeiro paralelo.

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Agora, no entanto, os dois mundos estão convergindo. A rápida proliferação da inteligência artificial e suas dramáticas demandas de energia forçaram as empresas a reconsiderar o que aceitarão de um fornecedor de data center, permitindo que párias históricos sejam remodelados como novos titãs da indústria.

"Nossa empresa é um negócio de data center em seu âmago", diz o CEO da Core Scientific, Adam Sullivan. "Temos a maior pegada operacional da infraestrutura de mineração de Bitcoin, e isso exigiu pessoas tradicionais de data center para operá-la - porque ninguém havia operado quase um gigawatt de infraestrutura no passado, e você não poderia pegar operadores regulares de mineração de Bitcoin e colocá-los nessa função”.

A Core Scientific é apenas uma de um número crescente de empresas de mineração de criptomoedas que se adaptaram para atender negócios de IA generativa. Alguns, como a CoreWeave, abandonaram completamente suas raízes de mineração em busca de novas riquezas, enquanto outros ainda estão tentando abranger os dois mundos.

A Hive Digital Technologies, Northern Data, Applied Digital, Iris Energy, Mawson Infrastructure, Crusoe e outros são apenas um pequeno número daqueles que fizeram a mudança.

"Estamos nos movendo muito rapidamente para construir a infraestrutura que vai alimentar a onda de IA e temos um grande pipeline de oportunidades que reunimos", disse o cofundador, presidente e COO da Crusoe, Cully Cavness, à DCD, acrescentando que a empresa pretende fornecer "gigawatts de nova capacidade de data center".

A empresa foi lançada em 2018 como uma criptomineradora, implementando data centers em contêineres em poços de petróleo para aproveitar o gás natural que, de outra forma, seria "queimado" e desperdiçado.

Ao contrário das cargas de trabalho sensíveis à latência ou sujeitas à regulamentação, a criptomoeda não se importa onde é extraída. Isso significava que o setor ignorou a maioria dos outros fatores de localização, dando primazia ao poder - concentrando-se simplesmente no custo e no acesso.

Os clusters de treinamento de IA não são muito diferentes e, como resultado, o setor de data center agora está buscando energia. Os data centers de inferência são mais sensíveis à latência, mas o setor ainda priorizará o acesso à energia acima de tudo, localizando data centers em locais abaixo do ideal simplesmente porque é o único lugar com capacidade de rede local disponível em tempo hábil.

"Estamos realmente fazendo isso de uma maneira que prioriza a energia, indo para lugares que têm muita energia superdesenvolvida ou em excesso, de outra forma reduzida", diz Cavness. "E às vezes eles estão em áreas remotas”.

"Estamos levando esse mesmo ethos para o espaço de desenvolvimento de IA, indo para alguns lugares que podem ter reduzido a energia eólica, hídrica ou geotérmica. Ainda temos alguma capacidade de IA sendo alimentada por nossas operações de gás queimado - como em Montana, o campo de petróleo de Bakken - e realmente apenas nos movendo rapidamente para tentar trazer o máximo de capacidade possível.

A empresa, de forma bastante incomum, também possui sua própria infraestrutura de geração de energia. "Possuímos e operamos 230 MW de equipamentos de geração de energia movidos a gás natural, que incluem turbinas e motores alternativos", diz ele.

Cavness argumenta que a indústria em geral ainda está tentando chegar a um acordo com esse novo mundo. "A mineração de Bitcoin tem uma cadência de desenvolvimento bastante rápida, ágil e fragmentada, e minha sensação de como a indústria de infraestrutura de IA vai se mover mais em direção a esse tipo de desenvolvimento e implementação rápidos", diz ele.

A empresa em novembro de 2024 entrou com pedido na SEC para levantar 818 milhões de dólares (4,8 bilhões de reais), além de centenas de milhões em rodadas anteriores. No mês anterior, a Crusoe entrou em uma joint venture de 3,4 bilhões de dólares (20 bilhões de reais) com a gestora de ativos Blue Owl Capital para construir um enorme data center em Abilene, Texas.

Quando este artigo foi publicado pela primeira vez na revista em dezembro, o site de Abilene foi planejado para ser alugado para a Oracle, que o alugará para a Microsoft, para uso pela OpenAI. Agora, o site está definido para ser o coração da iniciativa Stargate da OpenAI, que planeja gastar 500 bilhões de dólares (3 trilhões de reais) em data centers de IA.

Esses elaborados negócios de bonecas aninhadas são uma função deste momento específico no tempo, onde a capacidade é tão restrita. A Microsoft há muito recorre a parceiros de colocation por atacado para complementar sua capacidade de data center, mas a demanda por IA e a escassez de GPUs Nvidia a forçaram a afrouxar ainda mais seu controle.

A gigante da hiperescala assinou dois acordos de grande sucesso no ano passado, com a Oracle e a CoreWeave, para acesso a data centers e infraestrutura de GPU. "O acordo com a Oracle foi grande, tivemos que fazer com que Satya [Nadella, CEO da Microsoft] o assinasse", disse um executivo sênior da Microsoft à DCD sob condição de anonimato.

O investimento da Microsoft na OpenAI também veio com uma condição de exclusividade da nuvem, mas a empresa de IA generativa pressionou por mais computação e capacidade mais rápida, fazendo com que a Microsoft tivesse que recorrer a seus concorrentes para acompanhar - desde que seu nome esteja no final da rede de empresas. Com o Stargate, essa exclusividade com a OpenAI agora se transformou em primeiro direito de recusa para nova capacidade.

"É tão difícil especular para onde esse tipo de acordo vai", diz Sullivan, da Core Scientific.

"Por um lado, pessoas como a CoreWeave estão formando um negócio muito pegajoso. Eles estão fornecendo um serviço para esses hiperescalas que realmente não conseguem encontrar em nenhum outro lugar, mudando o capex para o opex enquanto são capazes de se mover a uma velocidade que muitas vezes é incomparável no data center.

"Mas do outro lado, em algum momento, haverá desintermediação? A Microsoft chegará a um ponto em que sua própria economia exigirá que eles comecem a ir direto para os desenvolvedores do data center, ou sua equipe interna do data center alcançará e será capaz de substituir toda essa infraestrutura?".

Essa infraestrutura, diz Sullivan, não é fácil de "erguer e mudar". Ele explica: "São centenas e centenas de megawatts de infraestrutura que foram construídos especificamente para seus casos de uso. Portanto, a grande questão é, dada a aderência, dada a quantidade de investimento em infraestrutura, dado que eles já têm a instalação e a conectividade, eles serão capazes de desinstalar no futuro?".

A Core Scientific faz parte dessa rede interconectada de infraestrutura. Ela opera suas próprias operações de criptografia e negócios de HPC/IA, mas também é um importante fornecedor de infraestrutura para a CoreWeave - uma parte tão grande, na verdade, que a última empresa tentou sem sucesso adquiri-la no início de 2024.

"Nós os hospedamos quando eles eram mineradores de Ethereum, em 2019-2022", lembra Sullivan. "A Core Scientific era uma das maiores hospedeiras de GPUs na América do Norte, então tínhamos um relacionamento próximo com eles. Eles conheciam nossas capacidades; eles conheciam nossos locais."

Essa parceria terminou abruptamente quando o Ethereum se tornou prova de participação, um tipo diferente de tecnologia Blockchain que requer muito menos GPUs. "Acho que eles estavam animados para voltar a alguns dos locais onde anteriormente tínhamos GPUs para eles", diz Sullivan. "Obviamente, a infraestrutura parece muito diferente para isso".

O quão diferente a infraestrutura precisa ser continua sendo um ponto de discórdia. Os sites de criptomoedas geralmente evitam grande parte da complexidade de um empreendimento empresarial, permitindo que sejam mais rápidos e baratos.

Paredes finas, baixa segurança, pouca redundância e fileiras de plataformas ASIC baratas costumam ser as marcas registradas de um data center criptográfico - com o resultado final mais próximo de um galpão do que da infraestrutura crítica.

As empresas que tinham as instalações mais precárias acharam mais difícil girar, enquanto as maiores empresas de criptomoedas que tinham mais com o que trabalhar se encontraram em uma posição melhor.

"Se você olhar para nossas instalações e der uma olhada nos data centers do Yahoo, eles são muito semelhantes", diz Sullivan, referindo-se ao design tradicional de 'galinheiro' que já foi a moda. "Então, essencialmente, retiramos o que era necessário para executar a mineração de Bitcoin a partir desse projeto. E agora temos várias coisas para adicionar de volta quando o convertermos em HPC. Mas do ponto de vista estrutural, é um design muito semelhante”.

"Adicionamos chillers, baterias, grupos geradores, sistemas UPS e toda a mistura de coisas que são necessárias para fazer uma conversão para HPC."

Embora isso ainda seja muito trabalho e custo, Sullivan argumenta que outros data centers também estão enfrentando um desafio de conversão nesse ponto de inflexão. "Muitos dos data centers tradicionais estão tendo problemas para converter os data centers existentes, pois precisam fazer conversões completas devido à densidade de energia e à natureza resfriada a água das GPUs de última geração", diz ele.

Os operadores de criptomoedas estão atualmente revisando suas pegadas existentes para ver quais fazem sentido para conversão - durante o qual eles perderiam, é claro, qualquer receita com a mineração. No final, eles ficarão com menos capacidade.

"Um site de criptomoedas com 55 MW em um terreno fixo não será 55 MW Tier III", diz Corey Needles, diretor administrativo da Ardent Data Centers da Northern Data. "Não, vai ser metade disso, se não menos, para toda a infraestrutura e nessa densidade que terei que colocar no solo".

A verdadeira questão, no entanto, é quanto dessa infraestrutura extra é necessária. A segurança não será negociável para a maioria dos clientes, enquanto a mudança de ASICs para servidores GPU que custam tanto quanto uma casa exigirá mais limpeza, cuidado e controle de temperatura.

"Você precisa ser muito mais respeitoso com o hardware de IA e HPC", diz o CTO da Applied Digital, Mike Maniscalco. Mas, ao mesmo tempo, ele argumenta que há lições a serem aprendidas com a abordagem da mineração ao uso e redundância de energia.

"Em questão de segundos a minutos, você pode pegar um minerador e ir do consumo total de energia para um gotejamento e, em seguida, retomar de onde paramos", diz ele. "E é lindo. Funciona muito bem onde há uma disponibilidade dinâmica de energia - às vezes a energia pode ser muito, muito barata, então faz sentido ir a todo vapor, mas outras vezes, pode ficar cara e pode fazer sentido diminuir.

Para execuções de treinamento, os custos de energia podem ser enormes, enquanto a adição de infraestrutura redundante é cara e demorada. "Quando você conversa com muitas empresas de IA sobre como elas projetam e projetam suas execuções de treinamento para resiliência, elas esperam algumas falhas, bugs, problemas de sistema operacional e problemas de hardware", diz Maniscalco.

"Então, o que eles tendem a fazer é fazer pontos de verificação sistematicamente durante as corridas de treinamento. Se o treinamento falhar devido a uma falha de hardware ou software, ele simplesmente será retomado no último ponto de verificação."

Isso, diz Maniscalco, "teoricamente lhe dá a capacidade de desligar a energia rapidamente e pegar a partir do último ponto de verificação assim que a energia for restaurada". Ele continua: "Tudo o que você perdeu é uma pequena quantidade de tempo de treinamento, em teoria. Nós realmente gostamos dessa mentalidade de como você pode mudar o fornecimento de energia e o design para reduzir custos para colocar as coisas no mercado mais rapidamente para economizar muito dinheiro na compra de geradores."

O mercado ainda está experimentando o caminho certo, "porque eles estão muito condicionados a ter redundância total", acrescenta Maniscalco. No entanto, em um lembrete gritante da importância da redundância, a própria Applied registrou prejuízo no início de 2024 depois que transformadores defeituosos causaram uma longa interrupção em seu data center em Dakota do Norte.

O mais provável, prevê Sullivan, da Core Scientific, é que o setor adote uma mistura de redundâncias.

"Estamos vendo muito mais multicamadas sendo desenvolvidas para clusters de GPU", diz ele. "Se você pegar o modelo tradicional de Nível III, poderá gastar de 10 a 12 milhões de dólares (59 a 70 milhões de reais) por megawatt. Você pode chegar a alguns milhões por megawatt abaixo desse número para padrões com os quais os clientes estão completamente bem.

"Eles entendem que há pontos no tempo em que, se for absolutamente necessário, eles podem voltar um ou dois minutos em termos de onde o modelo estava. Isso vale a pena".

Outra área em que ele vê convergência entre os dois setores é a IA "entrando no mundo dos ASICs", ou seja, hardware de IA especializado em vez das GPUs mais gerais. "Acho que vamos começar a ver uma computação muito mais comoditizada, semelhante ao que vimos na mineração de Bitcoin".

Acredita-se que a OpenAI tenha contratado a Broadcom para ajudá-la a construir seus próprios ASICs para 2026, mas não está claro se eles serão capazes de competir com GPUs (especialmente para treinamento).

Também não está claro o que o futuro reserva para criptomoedas e IA. O lançamento do ChatGPT em novembro de 2022 é geralmente visto como o início da atual corrida de IA generativa.

Na época, um único Bitcoin custava cerca de 17.000 dólares (100 mil reais). Durante a maior parte de 2024, girou em torno de 50-60.000 dólares (294 a 353 mil reais). A eleição de Donald Trump fez com que atingisse alturas recordes, no entanto, com a moeda virtual chegando a 100.000 dólares (589 mil reais) no momento da publicação.

Uma promessa de regulamentações mais frouxas, uma reserva nacional de Bitcoin e incerteza econômica parecem sugerir altas avaliações contínuas.

"Isso não mudou nossa filosofia em nada", diz Sullivan. "Mesmo com o aumento significativo mais recente no preço do Bitcoin, a economia de mineração ainda é muito desafiadora".

Os custos de energia continuam sendo uma restrição e não mostram sinais de melhora. Ao mesmo tempo, a capacidade de minerar criptomoedas se comoditizou, tornando mais difícil para os pioneiros permanecerem à frente. "E então essa vantagem que você tinha está sendo eliminada", disse Sullivan, embora a empresa planeje continuar seu negócio de criptomoedas à medida que sua IA é construída.

Outros com quem a DCD conversou apontaram para o desafio de atender a um setor com grandes oscilações de preços para criar uma moeda digital sem valor intrínseco. Coisas semelhantes podem ser ditas sobre a IA generativa, que ainda não provou um modelo de negócios sustentável e é construída com base na promessa de vastos avanços tecnológicos que ainda estão por vir.

"Você pode realmente mitigar esse risco por meio da qualidade de crédito dos inquilinos em torno dos quais estamos construindo", diz Cavness, da Crusoe. "Então, se estamos tomando um grande e longo prazo, que requer a construção de um data center e um local permanente, um investimento multibilionário, que precisa estar vinculado a um arrendamento de alta qualidade de crédito, que, em última análise, há uma garantia de que isso será pago".

Sullivan, da mesma forma, diz que a Core Scientific está "focada em contratos de longo prazo, alguns com mais de 12 anos".

O desafio é, no entanto, que, em uma corrida especulativa do ouro, apenas alguns dos que constroem data centers realmente têm um cliente âncora.

"A parte que me preocupa é a quantidade de pessoas que estão construindo puramente com base nas especificações agora que serão entregues daqui a quatro anos, como 2028", diz Sullivan.

"A indústria pode enfrentar alguns ventos contrários em que começamos a ver algumas rachaduras em termos de demanda, em termos de pessoas serem capazes de encontrar clientes, realmente preencher todo esse espaço, dada a quantidade de capital que está sendo colocada nessa indústria agora. Essa é uma grande preocupação. O nível de investimento vai corresponder nos locais em que a demanda cair?".

Uma preocupação inter-relacionada é "a quantidade de dívidas que está sendo assumida para comprar as GPUs, é provavelmente um dos aspectos mais preocupantes do crescimento dessa indústria", diz ele.

Para o setor de IA, isso pode ser a lição final e mais dolorosa a ser aprendida com os mineradores de criptomoedas: durante as quedas de preços do Bitcoin e do Ethereum, o mercado varreu aqueles que erraram o tempo e ficaram com dívidas quando a demanda evaporou.

À medida que ex-mineradores e ex-tradicionalistas perseguem as mesmas cargas de trabalho de IA, eles enfrentarão uma aposta precária, que pode terminar em riquezas ou desastres. Os operadores serão forçados a fazer a mesma pergunta que há muito atormenta o setor de Bitcoin: a fila pode continuar subindo?