EXCLUSIVO: 'Diferença na Infraestrutura de Inferência Deve Aumentar' - Mudança da Cango, mineradora de Bitcoin, para IA sinaliza oportunidade de ETF

O ritmo da transição dos setores para a infraestrutura de inteligência artificial não é mais uma questão apenas de algoritmos e software, mas cada vez mais de eletricidade, hardware de computação e infraestrutura. Essa mudança voltou a ser destaque com os últimos desenvolvimentos nos planos da Cango Inc. (NYSE:CANG) de migrar da mineração de Bitcoin (BTC) para a computação distribuída de inferência de IA, o que pode fazer parte de uma mudança mais ampla na indústria.

Demanda por Computação de IA: Uma Lacuna Estrutural de Infraestrutura

Juliet Ye, chefe de comunicações da Cango, disse ao Benzinga que a empresa vê uma lacuna crescente entre a demanda por IA e recursos computacionais. "Acreditamos que o desequilíbrio entre oferta e demanda por capacidade de inferência de IA será um dos principais desafios de infraestrutura dos próximos três a cinco anos", afirmou.

Ela citou estimativas da MarketsandMarkets que sugerem que o mercado de inferência de IA pode chegar a aproximadamente US$ 255 bilhões até 2030, impulsionado por aplicações de IA em tempo real e necessidades de computação distribuída.

Para investidores de ETF, isso indica ventos favoráveis sustentados não apenas para empresas de software de IA, mas também para provedores de infraestrutura nos setores de semicondutores, utilidades e infraestrutura digital.

IA Distribuída: Complementando, Não Substituindo, os Hyperscalers

A Cango espera um modelo híbrido de infraestrutura de IA. "Os hyperscalers continuarão dominando o treinamento de modelos em larga escala... Vemos o futuro como híbrido: campi hyperscale alimentando o treinamento de ponta, complementados por redes distribuídas que fornecem inferência local, eficiente em energia e mais próxima da demanda."

Isso reforça o caso de investimento para ETFs de IA diversificados, como:

• Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (NASDAQ:AIQ)
• Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF (NASDAQ:BOTZ)

Esses fundos capturam uma ampla exposição ao ecossistema de IA, incluindo beneficiários de infraestrutura.

Eletricidade: A Verdadeira Moeda do Boom de IA

A disponibilidade de energia está se tornando um fator decisivo na competitividade em IA. "A energia se tornou a moeda forte da era da IA. Estimativas da indústria sugerem que a demanda por eletricidade em data centers nos EUA pode mais que dobrar até 2030, tornando o acesso imediato e confiável à capacidade energética um dos principais gargalos do setor", observou Ye.

Essa mudança está direcionando a atenção para utilidades, infraestrutura de rede e soluções de energia limpa. ETFs relevantes incluem:

• First Trust Clean Edge Smart Grid Infrastructure ETF (NASDAQ:GRID)
• Utilities Select Sector SPDR Fund (NYSE:XLU)

Esses fundos oferecem exposição a empresas que viabilizam a transmissão de eletricidade, modernização de redes e estabilidade energética, fatores cada vez mais essenciais para a implantação de IA.

ETFs de Semicondutores Ainda Centrais na Narrativa

A expansão da inferência de IA continua impulsionando a demanda por GPUs especializadas e hardware de servidores. "As cargas de trabalho de inferência exigem GPUs profissionais com alta VRAM, otimizadas para estabilidade 24/7... esperamos um crescimento sustentado na demanda por GPUs otimizadas para inferência", disse Ye.

Essa perspectiva reforça a relevância de ETFs de semicondutores, como:

• iShares Semiconductor ETF (NASDAQ:SOXX)
• VanEck Semiconductor ETF (NASDAQ:SMH)

Esses fundos detêm grandes fabricantes de chips como a Nvidia Corp (NASDAQ:NVDA), fornecendo aceleradores de IA, hardware de rede e processadores avançados.

Data Center e Infraestrutura Digital: Um Vencedor Silencioso

A estratégia da Cango depende em parte da reconfiguração de sites de mineração conectados à energia em hubs de computação de IA, à medida que a importância da infraestrutura digital continua crescendo.

ETFs alinhados com essa tendência incluem:

• Pacer Data and Digital Revolution ETF (NYSE:TRFK)

Esses fundos se beneficiam do aumento da construção de data centers, expansão da computação de borda e demanda por conectividade.

Mineradores de Cripto Migrando para IA — Uma Nova Narrativa de Investimento

A reorientação da Cango também reflete uma mudança mais ampla entre mineradores de cripto que buscam receitas estáveis além dos ciclos do Bitcoin. "O capital institucional está migrando para infraestrutura de IA devido a fluxos de receita previsíveis e recorrentes, em comparação com a volatilidade das commodities na mineração de cripto", observou Ye.

Investidores que acompanham essa transição frequentemente observam ETFs focados em blockchain, como:

• CoinShares Valkyrie Bitcoin Miners ETF (WGMI)
• Amplify Transformational Data Sharing ETF (NYSE:BLOK)

Esses fundos incluem empresas que exploram a diversificação da computação de IA.

A Infraestrutura Pode Ofuscar o Software na Narrativa de IA

Talvez o ponto mais relevante seja o reconhecimento crescente de que o crescimento da IA depende de restrições físicas. Segundo Ye, "Energia e infraestrutura são cada vez mais reconhecidas como fatores-chave de valor da IA, já que limites físicos de energia restringem a implantação de software."

Essa perspectiva está alinhada a uma mudança temática mais ampla:

• Chips viabilizam a IA
• Data centers hospedam a IA
• Redes elétricas sustentam a IA

E ETFs que abrangem essas três áreas podem cada vez mais se mover juntos à medida que o ciclo de IA amadurece.

Resumo para o Investidor

O boom da IA está evoluindo de uma história de software para uma expansão de infraestrutura. Mineradores de cripto migrando para computação de IA, aumento na demanda por eletricidade e investimentos contínuos em semicondutores apontam coletivamente para uma oportunidade multissetorial.

Para investidores de ETF, o emergente tema "rede elétrica da IA" sugere que uma exposição diversificada entre semicondutores, utilidades, infraestrutura digital e plataformas de IA pode ser mais resiliente do que apostas puras em software à medida que a inteligência artificial ganha escala globalmente.