O poder de negociação dos data centers está mudando: antes eram as empresas de nuvem que mandavam, agora empresas como a CoreWeave estão ficando mais “duras”.

Autor | Long Yue

      Editor | Duro IA

Os gigantes de computação em nuvem sempre foram o lado dominante nas negociações de aluguel de data centers de IA. No passado, empresas de nuvem como Microsoft e Google, com seu grande capital e classificação de crédito de alto nível, impunham condições aos novos provedores de serviços em nuvem e operadores de data center, como CoreWeave, Nebius e Nscale.

Mas, de acordo com o The Information, em 7 de setembro, à medida que empresas de nuvem como a Microsoft estão cada vez mais urgentes para colocar racks de servidores NVIDIA em operação o quanto antes, operadores de data center como a CoreWeave estão ganhando poder de barganha, e os termos dos contratos estão começando a favorecer o lado da oferta.

Essa mudança está remodelando todo o cenário de interesses na cadeia de infraestrutura de IA — desde a flexibilidade dos acordos de nível de serviço, passando pela precificação da compra de energia, até o envolvimento dos fabricantes de chips, as regras estão sendo refeitas.

Operadores de data centers ganham poder de barganha, e os termos de pagamento ficam mais rígidos

O SLA (Acordo de Nível de Serviço) é o principal campo de disputa.

No passado, o ponto de partida dos grandes provedores de nuvem era exigir quase 100% de tempo de operação para cada rack de servidor, além de impor padrões rigorosos de temperatura e umidade nos data centers.

Um executivo de data center revelou que já viu cláusulas desse tipo em contrato: Basta um rack ficar inativo devido a queda de energia, superaquecimento ou falha de switch para que a empresa de nuvem cancele seis meses de aluguel. Se as violações ao SLA se acumularem até certo ponto, a empresa de nuvem pode até rescindir diretamente o contrato de aluguel.

O executivo aponta que negociar um SLA é basicamente equilibrar "melhor preço" e "durabilidade do contrato" — quanto mais rígido o termo, maior o preço, mas também maior o risco. "Se conseguirmos obter um SLA com penalidades mais leves, mesmo que o preço seja um pouco mais baixo, já vale a pena."

Atualmente, com o aumento do poder de barganha das operadoras, essas cláusulas extremas estão sendo suavizadas gradualmente.

Não apenas o SLA, mas também os termos de pagamento estão favorecendo as operadoras.

De acordo com o relato de um executivo do setor de crédito, ele já viu casos em que: um cliente aluga apenas uma pequena parte de um grande data center, mas o contrato determina que se o pagamento não for feito em dia, o cliente terá de pagar o aluguel integral de toda a instalação por um período.

Sobre esse pedido, até mesmo o proprietário do data center admite rigidez: "Ele disse: 'Olha, sabemos que isso é absurdo... mas conseguimos impor mesmo assim.'"

NVIDIA, AMD entram em cena: fabricantes de chips se tornam garantidores de crédito

Outro fator que aumentou o poder das operadoras: a intervenção ativa dos fabricantes de chips.

Segundo outro executivo de data center, para garantir que data centers equipados com seus próprios chips sejam construídos sem problemas, NVIDIA e AMD às vezes competem pelos mesmos projetos, disputando quem pode oferecer garantias de crédito para os clientes.

"A NVIDIA é mais agressiva, porque seu balanço patrimonial é mais forte." disse essa fonte.

Esse tipo de acordo beneficia especialmente os desenvolvedores de data centers: NVIDIA e AMD estão dispostas a oferecer até 15 anos de garantias de crédito em contratos de aluguel, enquanto o período dos contratos divulgados anteriormente pela NVIDIA com alguns provedores emergentes de nuvem era de apenas 6 anos.

Custo da energia: variações de até 400% no mesmo mês

A energia elétrica é o maior componente do custo operacional dos data centers, às vezes superior a um quinto do custo total, às vezes muito mais que isso.

O executivo do setor de crédito acima menciona que já observou, em um mesmo mês, variações de preços de energia para diferentes clientes chegando a 400%.

O paradoxo é: todo cliente acha que conseguiu um bom preço, mas, na verdade, os maiores provedores de nuvem frequentemente pagam o maior valor por energia — simplesmente porque podem.

A pressão da escassez de energia continua crescendo. Segundo o The Information, Elon Musk prevê um grande déficit de energia para 2027 e está planejando construir sua própria fábrica de pás de turbina. Ao mesmo tempo, alguns desenvolvedores de data center estão comprando turbinas a gás de empresas sem grande reputação e pagando altos prêmios, o que eleva ainda mais os custos de seguro e financiamento.

Todos esses fatores combinados tornam bastante difícil prever os custos dos data centers.

Segundo o relato, nos últimos anos, o custo para construir um data center de 1 gigawatt já duplicou. Se os custos continuarem subindo, isso vai pressionar o sentimento dos investidores de muitas grandes empresas cotadas em bolsa no mundo todo.

Fragmentação da capacidade computacional: outro xadrez da NVIDIA

Diante da escassez de grandes data centers, o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, propôs outro caminho durante a conferência de clientes da Equinix.

"O poder computacional está se fragmentando", afirmou na conferência, "O mundo da IA será fundamentalmente descentralizado e altamente distribuído."

NVIDIA, Equinix e Together AI anunciaram no evento um plano conjunto: a Together AI vai comprar hardware da NVIDIA e instalá-lo nos data centers existentes da Equinix, oferecendo para pequenas e médias empresas serviços de inferência de modelos de IA de código aberto.

Huang detalhou essa arquitetura: a parte da tarefa de IA sensível à latência roda no data center Equinix mais próximo de cada usuário; já tarefas de memória e inferência podem ser realizadas em locais mais distantes.

Executivos do Google, Cisco e do provedor emergente Lambda Labs também compartilharam opiniões semelhantes na conferência: a inferência de IA será cada vez mais descentralizada, e uma rede distribuída composta por milhares de instalações menores pode virar o modelo predominante.