CoreWeave CEO Michael Intrator durante a conferência NVIDIA GTC concedeu uma entrevista ao All-in Podcast, partilhando a sua trajetória de transformação de uma hedge fund de computação para um fornecedor de infraestrutura profissional, analisando como começou a alavancar GPU com financiamento, a mudança para desenvolvimento de modelos de IA avançados, e os desafios atuais de energia na evolução da inteligência artificial, bem como o futuro da IA sob o efeito de capital.
Por que a CoreWeave mudou de mineradora para fornecedor de infraestrutura profissional?
A origem da CoreWeave não foi um serviço de nuvem tradicional, mas uma hedge fund focada em gás natural, que inicialmente utilizava GPU para minerar Bitcoin e Ethereum. Após o inverno das criptomoedas, a empresa gradualmente se virou para fornecer infraestrutura de GPU, desenvolvendo projetos de modelos de renderização CGI para ajudar quem tenta criar animações a renderizar imagens, evoluindo para computação em larga escala. Entre 2020 e 2021, começaram a explorar seriamente como usar GPU para desenvolver modelos de redes neurais.
Intrator afirma que a vantagem competitiva da empresa está em oferecer soluções especializadas, situando-se entre o hardware NVIDIA GPU e os modelos de inteligência artificial. Em comparação com centros de dados de grande escala como a AWS, a CoreWeave opta por não competir diretamente, focando em fornecer recursos de computação eficientes e dedicados para atender às demandas de hardware de desenvolvedores de IA.
Como inovar no financiamento para lidar com altos custos de capital?
Diante do alto custo de aquisição de hardware, a CoreWeave inovou ao criar um modelo de empréstimo garantido por GPU, vinculando a estrutura de dívida a contratos de longo prazo com clientes. Intrator explica que esse mecanismo garante que o fluxo de caixa seja priorizado para cobrir custos operacionais do data center, eletricidade e juros, com o restante retornando à empresa. Essa estratégia inovadora permitiu à CoreWeave levantar cerca de 350 milhões de dólares em 18 meses, demonstrando forte capacidade de gestão de recursos.
Como a CoreWeave enfrenta a escassez de GPUs?
A empresa aproveita sua posição como parceiro estratégico de longo prazo da NVIDIA para antecipar a escassez de GPUs, podendo rapidamente colocar em produção em larga escala as últimas arquiteturas, como H100, H200 e GB200. Além disso, firmou contratos de longo prazo e criou mecanismos de financiamento específicos, permitindo adquirir hardware com uma velocidade sem precedentes.
O consumo de energia das GPUs tornou-se uma limitação principal na expansão da IA
Intrator observa que a maior restrição na expansão da infraestrutura de IA atualmente não é a capacidade de chips, mas o fornecimento de energia. GPUs de alta performance aumentaram significativamente o consumo energético dos data centers. A CoreWeave reporta um consumo de energia de 4,5 gigawatts, equivalente ao consumo anual de toda a área da Baía de São Francisco. Como os clusters de GPU requerem alta densidade de energia, as infraestruturas tradicionais têm dificuldades de suportar essa carga, levando a uma busca por novas soluções energéticas. Para sustentar o crescimento, os data centers do futuro tendem a ser construídos próximos a fontes de energia limpa, como nuclear, para atender à crescente demanda de energia da IA e da robótica.
O efeito de capital na IA aponta para um futuro promissor
Intrator afirma que a IA reduziu a barreira de capital para as empresas, exemplificando com tokens: quando lançados, custavam pouco mais de 32 dólares por milhão, e agora custam apenas 9 centavos. Com uma ideia brilhante, é possível abrir um modelo, usar código para simulá-lo, fazer várias tarefas diferentes e criar coisas que antes eram impossíveis. A IA abriu um novo campo, rompendo limites do que era possível fazer anteriormente.
Este artigo, onde o CEO da CoreWeave compartilha estratégias de alavancagem com GPU e o futuro promissor da IA sob o efeito de capital, foi originalmente publicado na Chain News ABMedia.
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