À medida que Muse e Astra iniciam a era da “força de trabalho digital”, Elon Musk foca no “fornecimento de poder computacional para IA”! SpaceX (SPCX.US) transforma rivais da competição de IA em grandes clientes.

De acordo com o aplicativo de notícias financeiras Zhitong, a liderança ambiciosa de Musk à frente da SpaceX (SPCX.US)—pioneira global em “IA + exploração espacial” com valor de mercado próximo a US$ 2 trilhões—parece estar expandindo seus horizontes: de disputar a liderança dos modelos de IA para fornecer ou alugar seu vastíssimo poder computacional de IA à indústria global de inteligência artificial. Segundo matéria publicada pelo The Information em 1º de outubro, informantes revelaram que o supercluster de IA antes dedicado ao Grok, agora evoluiu para tornar-se uma “nova nuvem” (Neocloud) operando sob modelo de aluguel ou venda de poder computacional para clientes de grande porte como a Anthropic, Google e outros desenvolvedores e consumidores corporativos da nuvem de IA.

Informações indicam que a SpaceX planeja implantar cerca de 420 mil GPUs Nvidia em novembro, expandir o campus Minihard em Memphis, além de preparar capacidade adicional para um novo contrato mensal de aproximadamente US$ 1,1 bilhão com início em dezembro; durante o verão, também houve conversas com a Microsoft sobre aluguel de poder computacional, mas o desfecho permanece incerto. A demanda criada pela competição em modelos segue em alta, e a SpaceX busca converter sua eficiência na construção de infraestrutura de IA, energia dedicada a sistemas de IA e expertise em operação de clusters num forte crescimento de receita—razão pela qual a avaliação da “natureza de infraestrutura de IA” da SpaceX tem recebido atenção extra do mercado, levando suas ações a dispararem cerca de 40% desde o início de agosto, aproximando o valor de mercado de US$ 2 trilhões.

A participação do Google, parte do grupo Alphabet, é especialmente significativa para a cadeia de valor da infraestrutura de IA: pelo contrato divulgado, recebeu cerca de 110 mil GPUs Nvidia, CPUs compatíveis, memórias DRAM/NAND e outras grandes capacidades de armazenamento de data center, comprometendo-se a pagar US$ 920 milhões mensais de outubro de 2026 até junho de 2029. Mesmo sendo um gigante da tecnologia com seu próprio TPU e enorme infraestrutura de nuvem, também é necessário adquirir capacidade externa—indicando que a corrida pelo poder computacional é, ao mesmo tempo, uma disputa por capacidade disponível e agilidade de entrega.

A mais recente divulgação de resultados do supergigante americano de chips de armazenamento, Micron—uma das três principais fabricantes globais do setor—coloca este ciclo sem precedentes de investimento em IA diretamente na tabela de lucros dos fornecedores de infraestrutura de IA: receita de US$ 54,23 bilhões no quarto trimestre fiscal de 2026, crescimento anual de 379% e lucro ajustado por ação de US$ 33,42; a previsão para o próximo trimestre é de US$ 61,5 bilhões ± US$ 1,5 bilhão. A receita trimestral com SSDs para data center quase alcançou US$ 10 bilhões, dez vezes maior que o mesmo período do ano anterior, e mais de 90% do fornecimento de HBM para 2027 já está comprometido, com preços significativamente mais altos que os do ano passado. A administração prevê que a oferta e demanda de armazenamento em 2027–2028 será ainda mais acirrada que o recorde atual, demonstrando que a crescente necessidade por poder computacional de IA está valorizando toda a cadeia, incluindo a camada de armazenamento.

O ponto chave da transformação da SpaceX é transformar recursos subutilizados em serviços comercializáveis. Matéria recente do The Information aponta que o Colossus tinha taxa de utilização abaixo de 40% no ano passado e permaneceu baixa na primavera deste ano; inicialmente, Musk se opôs a alugar capacidade, mas depois aceitou demandas da Anthropic, utilizando inclusive recursos H100 de menor eficiência para o treinamento do Grok. O The Information relata ainda que a SpaceX resolveu problemas de segurança para isolar clientes dentro do sistema. Entre a posse do chip e a receita de serviço em nuvem, existem obstáculos de engenharia como escalonamento, software, isolamento seguro e acesso do cliente; superando-os, recursos ociosos podem ser convertidos em oferta necessária ao setor.

Para acelerar as entregas, a empresa antecipou compras de turbinas a gás no valor de centenas de milhões de dólares, trouxe robôs ABB para organizar cabeamentos, e utilizou instalações modulares em obras simultâneas—uma estratégia de “antecipar energia, reduzir tempo de construção e garantir confiabilidade”—além de avançar rapidamente no data center de 500MW em colaboração com a Humain da Arábia Saudita. Ao mesmo tempo, problemas de drenagem e estrutura do Colossus II podem causar atrasos de ao menos duas a três semanas, levando a SpaceX a remanejar engenheiros, reforçar a gestão de projetos e a confiabilidade.

Em síntese, esses detalhes evidenciam que a chave para escalar a comercialização de poder computacional de IA está na capacidade total de entrega: da energia à construção e operação estável—justamente o diferencial de integração eficiente da SpaceX. Os clientes compram serviços computacionais de operação contínua, e a entrega precisa cobrir toda a cadeia, desde o fornecimento de energia até a estabilidade dos clusters. Empresas como Anthropic e Google, que foram as maiores concorrentes da xAI (fundada por Musk e agora adquirida pela SpaceX), agora são os maiores clientes corporativos da SpaceX em poder computacional, permitindo que a empresa capitalize o aumento na demanda da era dominada pela IA e amplie a utilização de seus clusters e a diversificação de suas receitas.

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Segundo dados financeiros divulgados no mais recente prospecto de IPO da Anthropic, líder em modelos de IA e aplicações globais, a explicação para a transformação da SpaceX parte do lado da demanda: a realocação de gastos em poder computacional. Um prospecto confidencial da IPO da Anthropic, revelado por veículos de mídia, aponta uma receita próxima a US$ 4,6 bilhões em 2025 e prejuízo operacional de US$ 8,06 bilhões, sendo US$ 7,33 bilhões relativos a gastos com computação e infraestrutura—quase três vezes mais que no ano anterior, representando 58% dos US$ 12,65 bilhões do total das despesas operacionais. Os dados atualizados mostram que, enquanto a comercialização de modelos avança, a receita cresce junto com o consumo de recursos computacionais, e os investimentos em treinamento, inferência e infraestrutura de IA continuam muito à frente do retorno de lucros.

O sinal de prazo mais longo é o compromisso da Anthropic de investir pelo menos US$ 518 bilhões em infraestrutura nos próximos dez anos, dos quais cerca de 80% não podem ser cancelados ou exigem pagamento independentemente do uso; já o contrato com a SpaceX/xAI até 2029, no valor máximo de US$ 84,5 bilhões, pode ser cancelado com aviso prévio de 90 dias. Vale notar que esses compromissos são obrigações futuras e devem ser vistos separadamente dos gastos realizados ou receitas já reconhecidas. Ainda assim, a evidência principal é que os principais laboratórios de IA apostam em compromissos de longo prazo para garantir capacidade, ao passo que a SpaceX busca consolidar sua posição de fornecedora veloz.

De acordo com fontes ouvidas pela mídia, a Anthropic assinou contrato para pagar até US$ 84,5 bilhões pelo uso do poder computacional da SpaceX até 2029, fundada e liderada por Musk na vanguarda de “IA + exploração espacial”. Isso significa que o valor dos pagamentos da Anthropic quase dobra as estimativas anteriores, destacando que a velocidade de comercialização de IA baseada em grandes modelos e agentes inteligentes valoriza clusters capazes de entregar desempenho imediato e estável.

Avanços recentes proporcionados por tecnologias como Muse, Astra e Anthropic Claude fomentam a expansão das aplicações de IA para diversos setores e sustentam o aumento exponencial de demanda por poder computacional—à medida que agentes inteligentes ampliam seu escopo, cresce a necessidade por GPUs/TPUs, CPUs de alta performance, memórias HBM/DRAM/NAND e dispositivos de interconexão óptica dentro dos data centers.

No ponto de vista da arquitetura de sistemas de IA, GPUs e aceleradores especializados executam modelos, CPUs traduzem resultados em ações práticas, e memórias e armazenamento registram e resgatam estados de tarefa. Contextos longos e múltiplas chamadas aumentam a necessidade por cálculo preditivo e caches KV; navegadores, sandboxes de código, busca e orquestração de tarefas sobrecarregam CPUs; arquivos, bancos de dados, memória persistente e armazenamento em camadas ampliam a demanda sobre DRAM, SSDs corporativos e redes velozes. A própria Nvidia já descreve a inferência de agentes de IA como uma imensa engenharia de sistemas integrando GPU HBM, CPU DRAM, NVMe local, armazenamento remoto e conexões óticas internas ultrarrápidas para transferência de dados.

Segundo a gestão da Anthropic, chips de armazenamento para servidores de data centers de IA, assim como GPUs de IA, continuam sendo os principais gargalos da cadeia de oferta. Pesquisa da TrendForce prevê aumentos acumulados de 270% nos preços de DRAM para servidores em 2026 e de 235% nos SSDs corporativos; contratos de HBM podem subir entre 70% e 140% em 2027. Esses números refletem o efeito combinado da expansão da demanda por poder computacional e o aumento nos preços dos chips. A TrendForce também estima que em 2027 as remessas de racks NVL72, com plataformas Blackwell e Vera Rubin, crescerão mais de 50% em relação ao ano anterior—e os gráficos de mercado mostram a produção de sistemas saltando de cerca de US$ 226 bilhões em 2026 para US$ 711 bilhões em 2027, alta de 214%.

A mudança central impulsionada por Muse e Astra é instituir a “força de trabalho digital” como principal consumidora de poder computacional. O Muse da Meta, alimentado pelo Muse Spark, opera uma máquina virtual dedicada na nuvem, capaz de executar tarefas mesmo quando o usuário está offline, auditada por um agente inteligente independente chamado Sentinel; o GPT-6 Astra da OpenAI concede a cada dot uma “máquina na nuvem”, navegador e ferramentas para processar trabalhos contínuos e delegar subtarefas. Assim, um comando do usuário se desdobra em etapas sucessivas de planejamento, busca, execução, validação e nova inferência.

O mecanismo de demanda geral por poder computacional pode ser resumido assim: carga total de inferência ≈ total de usuários ativos × frequência de tarefas por usuário × número de chamadas de modelo por tarefa × requisição computacional por chamada. O aumento de penetração atua no primeiro fator, enquanto automação de fluxos e colaboração de múltiplos agentes multiplicam os fatores intermediários. Relatórios da Anthropic sugerem que, em média, um agente consome cerca de 4 vezes mais tokens do que uma simples conversa de chat, e sistemas multiagente consomem aproximadamente 15 vezes mais; embora referente ao estudo da Anthropic, o dado ilustra claramente a mudança de recursos ao migrar de perguntar-responder para automação de trabalhos humanos complexos com eficiência.

A expansão da demanda é ainda sustentada pela queda do custo de cada tarefa finalizada: conforme Astra melhora eficiência e performance por token em avaliações abertas, a demanda pode subir mesmo sem que cada tarefa exija mais recursos—desde que o volume de novas tarefas supere a economia de recursos por tarefa. A disputa entre modelos abertos e fechados contribui ao ampliar qualidade, simplicidade de uso e novos cenários, expandindo o mercado de recursos computacionais de IA.

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A aceleração do uso e adoção de agentes de IA como Muse e Astra está reconfigurando a estrutura de recursos dos data centers. GPUs realizam os cálculos principais dos modelos; CPUs rodam navegadores, sandboxes, ferramentas e orquestram tarefas; contextos longos e alta concorrência ampliam a demanda por caches KV ativos, impulsionam upgrades de capacidade e banda HBM; DDR sustenta VMs, ferramentas e parte do cache, SSDs corporativos armazenam arquivos, memórias de longo prazo e dados contextuais em múltiplos níveis. Quando se adota pré-carregamento cross-node/decodificação separada, o cache KV precisa ser transferido por redes velozes, intensificando a procura por equipamentos e conexões óticas. A efetividade computacional depende da escalabilidade integrada do sistema.

Isto também explica por que o investimento agora mira CPUs, armazenamento e redes óticas internas dos data centers. Em 21 de setembro, a alta demanda gerada pelo “boom” do Muse levou AMD a subir cerca de 10%, Intel 12% e Arm 17%; estatísticas divulgadas pela Coreia do Sul em 1º de outubro confirmam pelo lado da manufatura de chips de armazenamento (o país abriga os dois maiores fabricantes globais do setor: SK Hynix e Samsung Electronics): exportação de semicondutores atingiu US$ 60,3 bilhões, alta anual de 262,8%; exportação de computadores foi a US$ 7 bilhões, alta de 435,3%; importação de equipamentos semicondutores em US$ 3,44 bilhões, expansão de 50,8%. O valor exportado reflete crescimento tanto em volume quanto em preço, e a alta na importação de equipamentos demonstra que a demanda por poder computacional está impulsionando uma ampliação global da capacidade de produção de semicondutores.

Analistas de Wall Street, com base nessa tendência, apresentam uma tese transversal à cadeia: a onda sem precedentes de adoção de IA pelas empresas globais forma uma “linha de corte da entrega de poder computacional de IA”—o patamar comercial agora depende da capacidade das empresas em entregar tarefas bem-sucedidas em escala, com custos, atrasos e confiabilidade otimizados. A SpaceX, ao assegurar energia, expandir clusters, garantir clientes e fortalecer estabilidade, disputa essa liderança de mercado. Para o mercado de capitais, métricas recalibradas tornam-se claras: energia disponível, capacidade entregue no prazo, taxa de utilização paga, throughput efetivo por megawatt e geração final de caixa.

Informações apontam que a TD Cowen, uma grande instituição financeira de Wall Street, iniciou cobertura sobre a SpaceX ao final de setembro com recomendação de compra e preço-alvo de US$ 200—35,1% acima dos US$ 148,07 do fechamento em 1º de outubro; o racional era que o aluguel de IA em terra será o maior motor de crescimento de curto prazo, projetando receita de US$ 66 bilhões em 2027 (cerca de 58% do total), contribuindo para mais de metade do faturamento já no primeiro trimestre do ano. Outras gigantes de Wall Street também avaliam positivamente: Goldman Sachs, recomendação de compra e preço-alvo de US$ 220 em 12 meses; Morgan Stanley, “overweight” com alvo de US$ 300; UBS, compra com alvo de US$ 210; Bank of America, compra com preço-alvo de US$ 235.

Segundo dados da S&P Global até 30 de setembro, dentre 37 analistas de Wall Street, a avaliação média foi de “compra” (a mais otimista) e o preço-alvo para 12 meses de US$ 226,04—52,7% acima dos US$ 148,07. Supondo as atuais 13,57 bilhões de ações em circulação, a capitalização implícita atinge US$ 3,07 trilhões, superior aos US$ 2,01 trilhões atuais. A principal aposta dos analistas para tal cenário de alta é justamente que a SpaceX, sob liderança de Musk, intensifique seu foco em transformar energia, velocidade de construção e operação de clusters em receita recorrente para múltiplos clientes de IA.