A semana passada foi enorme para o tema AI Utility. Todos os ganhos do hiperescalador apontaram para uma coisa: a demanda está à frente de energia, racks e chips, o que configura diretamente a próxima etapa para provedores independentes de computação de IA. $AMZN mostraram que a AWS acelerou novamente para um crescimento de 20% em uma taxa de execução de US$ 132 bilhões com carteira de pedidos perto de US$ 200 bilhões. Eles adicionaram 3,8 gigawatts de energia no ano passado e esperam dobrar novamente até 2027. Cada megawatt que não é entregue pela AWS no prazo é preenchido por uma infraestrutura de GPU de terceiros. $MSFT disse que a capacidade de IA crescerá 80% este ano e toda a pegada do data center dobrará em dois anos. Eles têm capacidade limitada até o ano fiscal de 26, mesmo depois de gastar US$ 35 bilhões em CapEx no último trimestre, o que significa que a demanda está se espalhando para provedores de computação não hiperescaladores que podem implantar mais rápido ou mais barato. $GOOGL backlog de nuvem atingiu $155B, um aumento de 40% sequencialmente e a administração disse que eles permanecem limitados pela oferta até 2026. Isso é uma admissão de que a construção da IA está superando a velocidade com que os centros de energia, silício e dados podem ficar online. $META elevou o CapEx para US$ 71 bilhões em 2025 e disse que 2026 será "notavelmente maior". Eles estão alugando capacidade de GPU externa enquanto constroem a sua própria, o que valida a economia de provedores independentes de GPU que podem oferecer computação para os próprios hiperescaladores. Este é o momento em que os players especializados em infraestrutura ganham participação: • $CRWV nuvem de GPU de alta densidade criada para treinamento de IA em escala • $CIFR proprietário de data center com vantagem de energia para inquilinos de IA • $WULF computação de carga de base nas regiões de energia de menor custo • $APLD campi modulares implantados mais rapidamente do que as construções tradicionais • $IREN energia renovável de menor custo gerando o custo mais barato por hora de GPU • $NBIS clusters de GPU corporativos que oferecem computação sem bloqueio de hiperescalador A próxima fase da infraestrutura de IA pertence a quem pode implantar a computação mais rápida e eficiente por megawatt.