Nvidia e amigos injetam US$ 160 milhões na Applied Digital para manter as vendas de GPU em alta

A IA tornou as GPUs uma das commodities mais procuradas do planeta, gerando mais de US$ 30 bilhões em receitas para a Nvidia somente no Q2. Mas, sem datacenters, a potência dos chips e seus clientes não têm onde colocar toda essa tecnologia.

Com capacidade em oferta escassanão é de se admirar que tanto os VCs quanto os fabricantes de chips estejam injetando bilhões de dólares em data centers para impedir que o hype da IA ​​estagne.

O exemplo mais recente inclui um investimento de US$ 160 milhões pela Nvidia e parceiros da operadora de bit-barn Applied Digital, sediada em Dallas, Texas, que oferece uma variedade de serviços de data center e nuvem construídos em torno das GPUs da Nvidia. Como um jornal financeiro observado na quinta-feira, a operadora de DC usará a injeção de dinheiro para acelerar o desenvolvimento de um complexo de data center em Dakota do Norte e apoiar esquemas adicionais de financiamento de dívida para pagar os caros aceleradores.

Com GPUs de ponta custando tanto quanto um carro hoje em dia — de US$ 30.000 a US$ 40.000 cada, no caso do próximo da Nvidia Fichas Blackwell — muitos operadores de datacenters passaram a usá-los como garantia para garantir empréstimos massivos.

A Applied Digital nem é o maior exemplo ultimamente. Em julho, a empresa de datacenter de IA CyrusOne marcou outros US$ 7,9 bilhões em empréstimos para encher suas instalações com os mais recentes aceleradores. Isso se soma aos US$ 1,8 bilhão em capital que a empresa embolsou nesta primavera.

CyrusOne também não é um caso isolado. CoreWeave, sem dúvida o maior nome no negócio de aluguel de GPU, convenceu seus patrocinadores a uma rodada de financiamento série C de US$ 1,1 bilhão em maio. Apenas algumas semanas depois, CoreWeave tinha convencido eles desembolsassem outros US$ 7,5 bilhões em financiamento de dívida.

Embora empréstimos multimilionários possam ganhar as manchetes, a maioria não chega a esse nível. A novata em nuvem de IA Foundry, por exemplo, conseguiu escolher US$ 80 milhões em financiamento da série A e inicial antes do lançamento em agosto.

Até mesmo alguns fabricantes de chips têm disputado sua parte do financiamento enquanto ele dura. A Groq, que é única porque sua nuvem de inferência não é baseada em GPUs prontas para uso e, em vez disso, usa suas unidades de processamento de linguagem personalizadas (LPUs), arrecadou US$ 640 milhões para expandir sua oferta no mês passado.

Enquanto isso, a Lambda, uma das operadoras originais de GPU-cloud, começou o ano com uma rodada de financiamento de US$ 320 milhões. Junto com outros US$ 500 milhões em empréstimos garantidos nesta primavera, agora planos para adicionar dezenas de milhares de GPUs Nvidia aos seus clusters de computação.

Não é de surpreender que haja uma série de operadores de bit-barn procurando replicar essa estratégia. TensorWave é trabalhando para escalar clusters de computação baseados nos aceleradores MI300X da AMD, enquanto a Voltage Park está seguindo o exemplo da Lambda e de outras empresas e continuando com GPUs Nvidia.

Essas são apenas as que me vêm à mente, mas a conclusão aqui é que é um bom momento para estar no negócio de data center, especialmente se esses planos incluem alugar GPUs.

Junto com o elenco habitual de empresas de capital de risco, como BlackRock, Magnetar Capital e Coatue, a Nvidia também apoiou alguns desses empreendimentos, tendo anteriormente investido na CoreWeave.

A motivação da Nvidia em financiar esses projetos é óbvia. Ela só pode vender tantas GPUs quanto houver capacidade para elas. Uma vez implantados, cada um desses aceleradores também tem o potencial de gerar US$ 1/hora em receitas de assinatura se conseguir convencer os clientes de que seu pacote Enterprise AI vale a pena.

Um dólar por hora pode não parecer muito, mas, como já dissemos discutidoisso aumenta muito rápido quando falamos de clusters com 20.000 ou mais GPUs.

Também não é um mau negócio para os operadores de data centers ou seus financiadores, desde que suas receitas sejam suficientes para cobrir os pagamentos do empréstimo.

Isso não deve ser um grande problema, de acordo com nosso site irmão A próxima plataformaqual encontrado que um investimento de US$ 1,5 bilhão para construir, implantar e conectar em rede um cluster de aproximadamente 16.000 H100s hoje geraria aproximadamente US$ 5,27 bilhões em receitas dentro de quatro anos. ®