Durante os últimos anos, o mercado tratou OpenAI e Anthropic como candidatas naturais a liderar a economia da inteligência artificial. A premissa era simples: quem construísse o melhor modelo controlaria a nova plataforma tecnológica.
Essa premissa está perdendo força. DeepSeek, Qwen, GLM e outros modelos ainda apresentam diferenças técnicas em relação a GPT e Claude, mas, para uma parcela crescente das aplicações empresariais, estão se tornando suficientemente bons e progressivamente intercambiáveis.
O modelo deixou de ser o recurso escasso. E, quando algo deixa de ser escasso, torna-se difícil sustentar margens extraordinárias apenas com sua propriedade.
A verdadeira escassez está migrando para baixo da pilha tecnológica. Inteligência artificial em escala exige GPUs, energia, data centers, refrigeração, redes, armazenamento, fábricas de semicondutores e wafers de silício. Modelos podem surgir em meses; infraestrutura dessa magnitude exige dezenas de bilhões de dólares e anos para ser construída.
É nesse contexto que a posição da Nvidia se torna particularmente poderosa.
Durante a primeira fase da IA generativa, a Nvidia vendeu as “pás e picaretas” da corrida do ouro. OpenAI, Anthropic, Google, Meta ou DeepSeek poderiam vencer a disputa dos modelos: todos continuariam precisando de computação.
Agora, a Nvidia avança sobre outras camadas da cadeia. A Hugging Face representa distribuição de modelos, datasets, bibliotecas e ferramentas. A estratégia deixa de ser apenas vender GPUs e passa a envolver hardware, software, sistemas completos e distribuição.
A Nvidia começou vendendo as pás. Agora quer controlar também as estradas.
Existe ainda uma camada mais fundamental: os data centers. Modelos são software e podem ser substituídos. Data centers são capital físico. Energia, GPUs, fibra óptica e capacidade computacional em escala não podem ser reproduzidas rapidamente.
Nesse cenário, o problema estratégico de OpenAI e Anthropic passa a ser outro: qual recurso realmente escasso elas controlam?
E, principalmente: onde permanecerá a escassez quando os modelos forem abundantes?
Hoje, a resposta parece estar em semicondutores, energia, data centers, redes, distribuição e acesso ao cliente.
A IA pode estar migrando de uma economia baseada na propriedade intelectual dos modelos para uma economia baseada no controle da infraestrutura. Empresas capazes de controlar capacidade computacional, energia e fabricação de semicondutores passam a ocupar posições cada vez mais estratégicas nessa cadeia.
Enquanto todos discutiam quem encontraria mais ouro, a Nvidia percebeu que poderia vender as pás para todos. Agora avança sobre as estradas, enquanto os grandes operadores de data centers disputam a terra.
E isso deixa uma pergunta incômoda para as empresas que até ontem pareciam destinadas a dominar a IA:
se os modelos estão se tornando abundantes e a infraestrutura permanece escassa, o que sobra para OpenAI e Anthropic?
Ou, colocando de forma menos elegante e mais provocativa:
o que sobra para os “betas”?