Inteligência artificial
CoreWeave: O Hiperscaler de IA na Nuvem
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Computação de IA como Serviço
A IA está se tornando cada vez mais importante em quase todos os negócios, com modelos progressivamente mais poderosos, incluindo opções muito eficientes, baratas e de código aberto como a DeepSeek.
No entanto, essa necessidade de computação vinculada à IA pode ser altamente variável, tornando racional para a maioria dos usuários depender de serviços de nuvem para fornecê‑la em vez de possuir diretamente os chips e data centers necessários. O mesmo pode ser verdade para outras tarefas intensivas em computação, como a geração de efeitos especiais.
Uma solução para acessar esses serviços de nuvem é contar com os grandes provedores de nuvem, como a AWS da Amazon (AMZN ), o Google Cloud (GOOGL ), ou o Azure da Microsoft(MSFT ).
Outra opção é ir diretamente a um provedor de nuvem focado em IA, com infraestrutura totalmente dedicada ao tipo de hardware de computação exigido pelos cálculos de IA.
Na época da publicação original, a CoreWeave (CRWV ) se preparava para abrir o capital e cogitava levantar cerca de US$ 4 bilhões, com uma avaliação pretendida de aproximadamente US$ 35 bilhões. A oferta acabou ocorrendo em março de 2025 em condições diferentes das inicialmente discutidas.
Para investidores, a empresa oferece exposição à expansão da infraestrutura de IA, mas também envolve incertezas importantes sobre demanda computacional, endividamento, concentração de clientes, fornecimento de chips e intensidade de capital.
História da CoreWeave
A CoreWeave é uma empresa relativamente nova na computação em nuvem, fundada em 2017. No início, operava infraestrutura de GPUs (unidades de processamento gráfico) para mineração de criptomoedas.
As GPUs foram desenvolvidas originalmente para processamento gráfico, inclusive em videogames 3D. Sua arquitetura executa muitas operações em paralelo, ao contrário das CPUs, mais voltadas a fluxos de trabalho gerais e sequenciais.
Essa capacidade paralela tornou as GPUs adequadas tanto a parte da mineração de criptomoedas quanto ao treinamento e à inferência de redes neurais. A demanda resultante ajudou a Nvidia (NVDA ) a conquistar uma posição dominante no hardware de IA.
(Você pode ler mais sobre o caso de investimento na Nvidia em nosso relatório dedicado.)
Então, em 2019, a empresa passou a oferecer uma nuvem mais generalizada, ainda especializada em cálculo baseado em GPU.
A aquisição antecipada de grandes quantidades de GPUs ajudou a CoreWeave a atender startups de IA que buscavam capacidade adicional durante a escassez de aceleradores.
“No ano passado, as pessoas ainda conseguiam acesso a GPUs, mas, quando a oferta ficou extremamente apertada, de repente a pergunta passou a ser: onde vamos conseguir esses equipamentos?
As empresas de IA que usavam a CoreWeave recomendaram a companhia a investidores de capital de risco”, acrescentou. “Eles viram de repente uma mina de ouro e disseram: ‘Por que não estamos conversando com esse pessoal?’”
Brannin McBee – co‑fundador da CoreWeave & diretor de estratégia
Estar no lugar certo na hora certa deu à CoreWeave acesso a muito capital para crescimento, com múltiplas rodadas de financiamento, até US$ 1,1 bilhão em 2024.
“Acreditamos que a CoreWeave emergiu como uma das líderes na construção da infraestrutura crítica necessária para atender à demanda atual e futura por computação de alto desempenho em grande escala e sustentar a expansão da IA generativa.”
Visão Geral da CoreWeave
Até então, a empresa havia construído sua infraestrutura principalmente nos Estados Unidos. A América do Norte concentrava a maioria dos data centers, enquanto três instalações estavam na Europa.
Fonte: CoreWeave
Fonte: CoreWeave
A CoreWeave afirma monitorar continuamente a condição de seus equipamentos para identificar falhas potenciais e reduzir o risco de indisponibilidade ou desempenho abaixo do esperado. A eficácia dessa operação depende da execução e não elimina interrupções.
Além da capacidade computacional, a CoreWeave oferece controles e certificações de segurança para seus serviços. Segurança e privacidade são requisitos essenciais em cargas de IA, mas nenhum provedor elimina por completo riscos operacionais, cibernéticos ou de governança de dados.
Embora concorra com grandes empresas de tecnologia, a CoreWeave também fornece capacidade a algumas delas. A Microsoft era seu maior cliente no período, o que sustentava a receita, mas criava um risco elevado de concentração.
Em 2024, a CoreWeave registrou cerca de US$ 1,9 bilhão em receita e projetava um crescimento muito forte para 2025. A meta de aproximadamente US$ 8 bilhões citada à época era uma previsão, não receita garantida.
Fonte: CoreWeave
Um ponto central da nuvem de IA da CoreWeave é a possibilidade de aumentar ou reduzir a capacidade contratada conforme a necessidade do cliente. Ao combinar cargas de vários clientes, o provedor busca elevar a utilização de suas GPUs, embora contratos de longo prazo, picos simultâneos e capacidade reservada limitem essa flexibilidade.
“Dois meses atrás, uma empresa talvez nem existisse e agora pode ter US$ 500 milhões em financiamento de capital de risco. O mais importante para ela é garantir acesso à computação: não consegue lançar o produto nem o negócio antes de obtê-lo.”
Vantagens da CoreWeave
Vantagens de Custo
Em muitas indústrias, a especialização pode trazer conhecimento operacional e custos menores. Isso não significa, porém, que um fornecedor especializado seja sempre mais barato para toda configuração ou carga de trabalho.
A CoreWeave divulgou comparações segundo as quais seus serviços poderiam ser até 35 vezes mais rápidos e 80% mais baratos que alternativas legadas. Esses números dependem do hardware, do software, da carga e do concorrente escolhidos.
Comparações públicas indicavam preços competitivos em alguns tipos de GPU, mas não permitem concluir que a CoreWeave seja, de modo geral, mais barata que todo o setor.
Por exemplo, uma comparação citada pela Contrary Research listava a CoreWeave a US$ 0,35 por hora para acesso a uma GPU Quadro RTX 4000. Preços, disponibilidade e especificações mudam com o tempo e devem ser comparados em bases equivalentes.
Fonte: CoreWeave
Também parece que a CoreWeave pode competir em preço com a gigante Oracle (ORCL ), que tentou agressivamente reduzir os preços de GPU na nuvem para ganhar participação de mercado com startups.
(Leia mais sobre isso em nosso relatório dedicado “Oracle (ORCL): Gigante de Banco de Dados, Stargate e DeepSeek”.
O foco em infraestrutura de GPU pode ajudar a CoreWeave a elevar a utilização dos chips e reduzir o custo por unidade de computação, mas o resultado depende da demanda, do financiamento e da eficiência de cada data center.
“Quando as três grandes constroem uma região de nuvem, elas precisam atender às centenas de milhares ou milhões de casos de uso que eu chamaria de genéricos. Nessas regiões, talvez apenas uma pequena parte da capacidade seja separada para computação em GPU.”
A entrada antecipada na nuvem de GPU também deu escala à empresa para diluir despesas indiretas e custos de pesquisa e desenvolvimento. Essa vantagem pode diminuir à medida que concorrentes ampliem suas próprias frotas.
Expertise Técnica
Como especialista, a CoreWeave também oferece infraestrutura personalizada para empresas de IA. Isso pode ser útil para modelos com requisitos específicos, mas aumenta a complexidade de construção, financiamento e operação.
A experiência da empresa inclui o projeto de data centers voltados a GPUs, com atenção a mão de obra, energia e refrigeração. A economia efetiva depende da localização, do hardware e da utilização.
O serviço também permite que clientes deleguem parte da integração e do monitoramento do hardware e se concentrem no desenvolvimento de modelos e produtos.
Entre os clientes estava a Inflection AI, que anunciou uma rodada de financiamento de US$ 1,3 bilhão e um grande cluster de GPUs. O valor da rodada não era, por si só, o preço do cluster.
“Eles nos ligaram e disseram: ‘Pessoal, precisamos que vocês construam um dos supercomputadores de maior desempenho do planeta para apoiar nossa empresa de IA.
Eles nos dizem: ‘É isso que estamos procurando, vocês conseguem fazer?’ — e eu acho que temos dois dos cinco supercomputadores que estamos construindo agora em termos de FLOPS.”
Brannin McBee‑ co‑fundador da CoreWeave & diretor de estratégia
Simbiose com Nvidia
Embora ofereça alguns outros chips, a maior parte da capacidade da CoreWeave se baseia em hardware da Nvidia. A forte demanda durante os ciclos de criptomoedas e IA apertou a oferta de GPUs avançadas e a capacidade de fabricação de semicondutores.
A alocação de chips pela Nvidia pode influenciar quais provedores conseguem crescer mais rápido durante períodos de escassez. Isso lhe dá poder sobre o ritmo de expansão dos clientes, sem significar que possa escolher sozinha os vencedores da IA.
A CoreWeave recebeu acesso antecipado ou prioritário a alguns sistemas Nvidia, em comparação com certos concorrentes. Uma possível razão é que AWS e outros grandes provedores de nuvem desenvolvem aceleradores próprios para reduzir a dependência da Nvidia. Os termos exatos de alocação não são públicos.
A integração vertical dos grandes provedores pode reduzir, no longo prazo, parte da demanda por chips da Nvidia. Para a CoreWeave, não desenvolver chips próprios favorece o alinhamento comercial com a Nvidia, mas também aumenta a dependência de um único fornecedor, de sua plataforma CUDA e de suas condições de entrega.
“Certamente não é uma desvantagem não estarmos desenvolvendo nossos próprios chips. Imagino que isso nos ajude no esforço constante de obter mais GPUs da Nvidia em comparação com nossos pares.”
Brannin McBee‑ co‑fundador da CoreWeave & diretor de estratégia
Essa relação ajudou a CoreWeave a obter GPUs H100 e H200 e a atender projetos que encontravam restrições em outros provedores. Ainda assim, acesso a hardware não garante capacidade ilimitada, disponibilidade contínua ou cumprimento de toda projeção comercial.
Fonte: CoreWeave
A Era das Super GPUs
Mais recentemente, a CoreWeave anunciou ser a primeira nuvem a disponibilizar amplamente instâncias Nvidia GB200 NVL72. O GB200 NVL72 é um sistema em escala de rack que interliga 72 GPUs Blackwell para funcionar como um grande domínio computacional. As comparações de desempenho e eficiência com H100 são específicas da carga de trabalho e, em grande parte, baseadas em dados da Nvidia.
Fonte: Nvidia
A densidade crescente de potência torna insuficiente simplesmente adicionar mais GPUs a racks convencionais. Novas gerações exigem mudanças na distribuição elétrica, na rede e, muitas vezes, refrigeração líquida.
Futuro da CoreWeave
Quanto de Computação?
Uma das questões de maior valor econômico no setor de tecnologia é quanta infraestrutura de IA será necessária e com que rapidez.
A tecnologia avançou rapidamente e isso pode ampliar a demanda por provedores como a CoreWeave. Não há, entretanto, garantia de que a empresa crescerá no mesmo ritmo do setor, pois capacidade, capital, concorrência, eficiência dos modelos e preços também determinam sua trajetória.
Também não está claro quanta computação as aplicações de IA exigirão no longo prazo. O sucesso da DeepSeek chamou atenção para técnicas capazes de alcançar resultados competitivos com custos divulgados muito menores, embora comparações como “1/25 do preço” dependam do modelo, da tarefa e do que é incluído no cálculo.
Até então, muitos presumiam que modelos melhores exigiriam sempre mais computação. A energia tornou-se uma restrição real para novos data centers, e grandes empresas de tecnologia passaram a contratar ou apoiar novas fontes de eletricidade, inclusive nuclear.
A DeepSeek reforçou a possibilidade de ganhos relevantes de eficiência. Modelos menores e abertos podem reduzir a computação por tarefa, embora um uso muito mais amplo também possa elevar a demanda total.
Esse cenário aumentaria a pressão competitiva sobre empresas que dependem de uma vantagem de escala computacional, como a OpenAI. A magnitude do efeito continua incerta porque qualidade, distribuição, dados e produtos também criam diferenciação.
Para a CoreWeave, modelos mais baratos podem ampliar o número de clientes, mas também reduzir a capacidade necessária por cliente. Empresas podem preferir nuvem a hardware próprio, porém a CoreWeave ainda enfrenta a concorrência dos grandes provedores, que oferecem serviços integrados, escala global e chips próprios.
Quais GPUs?
Até então, a CoreWeave dependia principalmente dos chips da Nvidia, e a adoção do GB200 mantinha essa relação. Essa concentração é tanto uma vantagem comercial quanto um risco de fornecimento e de tecnologia.
No longo prazo, concorrentes podem desenvolver aceleradores capazes de disputar parte do mercado da Nvidia. A CoreWeave poderia adicionar novos fornecedores, mas migrar cargas não é automático por causa de software, redes, contratos e diferenças de hardware.
O mesmo vale para uma arquitetura radicalmente nova de IA. A escala e a base de clientes da CoreWeave poderiam ajudá-la a adotar a tecnologia, mas também seria necessário financiar, integrar e provar o novo sistema.
Não fabricar chips próprios hoje torna a CoreWeave uma parceira mais neutra para fornecedores de aceleradores. Isso não garante que sua estratégia permanecerá igual nem que ela conseguirá implantar toda nova tecnologia mais rápido que Google, Microsoft, Meta ou AWS.
(Você pode ler mais sobre os potenciais GPUs futuros para aplicações de IA em este artigo da DigitalOcean (DOCN ) )
Cripto
Outra possibilidade discutida no artigo original era a infraestrutura para criptomoedas, mercado no qual a empresa começou antes de migrar para IA. O potencial atual é limitado: Bitcoin usa principalmente ASICs especializados, e várias redes citadas operam por prova de participação, sem a mesma demanda por GPUs.
Em março de 2025, Donald Trump anunciou planos envolvendo uma reserva de Bitcoin e um estoque separado de outros ativos digitais. A política poderia aumentar a legitimidade do setor, mas não implicava, por si só, demanda relevante pelos serviços da CoreWeave.
Maior adoção institucional de ativos digitais pode elevar a demanda por infraestrutura segura, mas bolsas, custodiantes e redes blockchain precisam de serviços diferentes dos grandes clusters de treinamento de IA.
Assim, criptomoedas poderiam representar alguma oportunidade, mas não havia base suficiente para prever uma participação relevante no negócio futuro da empresa.
Conclusão
A CoreWeave não desenvolve principalmente modelos de IA; fornece infraestrutura a empresas do setor. Isso reduz a exposição direta à escolha de uma arquitetura de rede neural, mas aumenta a exposição à demanda por computação, aos preços de GPU, à energia, ao financiamento e à concentração de clientes e fornecedores.
Enquanto mantiver acesso a aceleradores avançados e operar de forma competitiva, a empresa poderá continuar atraindo startups de IA. Essa posição não é garantida diante de grandes concorrentes, chips alternativos e mudanças na eficiência dos modelos.
Modelos abertos e eficientes como os da DeepSeek podem ampliar o número de desenvolvedores com capacidade de criar produtos de IA. Ao mesmo tempo, podem reduzir a computação necessária por tarefa; o efeito líquido sobre a CoreWeave dependerá de quanto o uso total crescer.
Startups e grandes empresas podem preferir provedores de nuvem à construção de data centers próprios. Requisitos de privacidade também podem favorecer nuvens especializadas ou ambientes dedicados, mas grandes provedores oferecem controles semelhantes e alguns clientes optarão por infraestrutura própria.
Na época do texto original, a oferta pública pretendida era apresentada como uma possível maneira de investir na infraestrutura de IA. A CoreWeave abriu o capital em março de 2025; desde então, a ação oferece essa exposição, acompanhada de riscos substanciais de dívida, gasto de capital, concentração de clientes, dependência da Nvidia e oscilação da demanda.
