O que são os perpétuos de computação da Bitget? Uma nova forma de fazer trading de infraestrutura de IA

A inteligência artificial pode funcionar através de software, mas por detrás de cada modelo existe algo físico: capacidade computacional. O treino de grandes modelos de IA, o processamento de milhões de pedidos de inferência e a expansão dos centros de dados de IA dependem de GPU de alto desempenho, como as H100 e B200 da NVIDIA. À medida que a procura por estes chips aumenta, os respetivos preços de aluguer estão a tornar-se um sinal de mercado por direito próprio, refletindo a escassez ou abundância da capacidade computacional de IA em cada momento.

A Bitget disponibiliza este mercado diretamente aos traders através dos perpétuos de computação em pré-abertura H100USDT e B200USDT, permitindo aos utilizadores fazer trading das variações nos preços de aluguer de GPU sem comprar hardware nem celebrar contratos de serviços na nuvem. Isto cria uma nova forma de obter exposição ao crescimento da IA, não através de um token de IA ou de ações da NVIDIA, mas através do custo da própria infraestrutura que alimenta a IA.

Neste guia, explicaremos o que são os perpétuos de computação da Bitget, como funcionam os preços de aluguer das GPU H100 e B200, o que influencia os preços da capacidade computacional, como fazer trading destes produtos na Bitget e quais os principais riscos que os principiantes devem compreender antes de começar.

Principais conclusões

• Os perpétuos de computação da Bitget permitem aos utilizadores fazer trading diretamente dos preços de aluguer de GPU, transformando o custo da capacidade computacional de IA num mercado disponível para trading 24 horas por dia, 7 dias por semana.

• O H100USDT e o B200USDT acompanham os movimentos de preços relacionados com a capacidade computacional das GPU NVIDIA H100 e B200, sendo os preços de aluguer medidos em USD por hora de GPU.

• Traders não compram GPU nem alugam servidores na nuvem. Assumem posições long ou short consoante esperem que os preços de aluguer de GPU subam ou desçam.

• Os perpétuos de computação da Bitget são liquidados em USDT e são atualmente compatíveis com uma alavancagem de até 10x, tornando a infraestrutura de IA acessível através de um formato conhecido de perpétuos de criptomoedas.

• Os preços da capacidade computacional podem variar em função da procura por treino e inferência de IA, da oferta de GPU, da capacidade na nuvem, da expansão dos centros de dados e do lançamento de novos chips, enquanto a alavancagem, o financiamento, a liquidez e a volatilidade continuam a representar riscos importantes.

O que são os perpétuos de computação da Bitget?

Os perpétuos de computação da Bitget são contratos derivados que permitem aos traders assumir posições sobre as variações nos preços de aluguer de capacidade computacional de GPU. Em vez de acompanharem uma criptomoeda ou o preço das ações de uma empresa, estes contratos centram-se no custo de acesso à capacidade computacional de alto desempenho utilizada para treinar e executar modelos de IA.

Atualmente, a Bitget oferece 2 perpétuos de computação em pré-abertura:

• H100USDT: acompanha os movimentos de preços relacionados com a capacidade de aluguer das GPU NVIDIA H100.

• B200USDT: acompanha os movimentos de preços relacionados com a capacidade de aluguer das GPU NVIDIA Blackwell B200.

O ponto essencial é que os traders não estão a comprar uma GPU H100 ou B200. Também não estão a alugar capacidade computacional a um fornecedor de serviços na nuvem. Em vez disso, fazem trading de um contrato financeiro cujo preço está associado a índices de referência normalizados dos preços de aluguer de GPU.

Uma vez que os contratos são perpétuos, não têm o vencimento mensal fixo comum nos futuros tradicionais. Os traders podem assumir uma posição long quando esperam que os preços de aluguer de GPU subam ou uma posição short quando esperam que os preços desçam, o que lhes permite expressar diretamente uma perspetiva sobre a oferta e a procura de capacidade computacional de IA.

Para os utilizadores da Bitget, isto introduz um novo tipo de ativo subjacente num formato conhecido de trading de criptomoedas. Em vez de fazerem apenas trading de empresas e tokens associados à IA, os perpétuos de computação proporcionam exposição a algo mais próximo do recurso subjacente do setor: o próprio preço da capacidade computacional.

Compreender a capacidade computacional das GPU e os preços de aluguer

Antes de compreender os perpétuos de computação, é útil saber o que significa capacidade computacional de GPU. Uma GPU, ou unidade de processamento gráfico, é um chip informático concebido para realizar vários cálculos em simultâneo. Embora tenham sido originalmente desenvolvidas para gráficos, as GPU potentes, como as NVIDIA H100 e B200, são agora amplamente utilizadas para treinar modelos de IA e executar aplicações de IA.

A compra destas GPU de gama alta pode ser dispendiosa, pelo que muitas empresas optam por alugar capacidade computacional de GPU a fornecedores de serviços na nuvem e centros de dados. O montante pago pelo acesso a esta capacidade é conhecido como preço de aluguer da GPU.

Os preços de aluguer de GPU são geralmente cotados em USD por hora de GPU. Uma hora de GPU significa simplesmente utilizar 1 GPU durante 1 hora. Por exemplo, se uma H100 custar 2.50 $ por hora de GPU, utilizar 1 H100 durante 10 horas representará cerca de 25 $ em custos de aluguer de GPU, antes de outros encargos de serviço.

Tal como os bilhetes de avião, os preços de aluguer de GPU podem variar consoante a oferta e a procura. Alguns dos principais fatores incluem:

• Procura de IA: o aumento do treino e da inferência de IA pode fazer crescer a procura por capacidade de GPU.

• Disponibilidade de GPU: uma oferta limitada de H100 ou B200 pode fazer subir os preços de aluguer.

• Capacidade na nuvem: novos centros de dados e clusters de GPU podem aumentar a oferta e reduzir a escassez.

• Localização e condições de aluguer: os preços podem variar consoante os fornecedores, as regiões e a duração dos contratos.

• Novas gerações de GPU: os chips mais recentes podem desviar a procura dos modelos mais antigos e afetar os respetivos preços de aluguer.

Uma vez que os preços das GPU podem variar significativamente entre fornecedores, os índices de preços de aluguer de GPU agregam e normalizam os dados do mercado num índice de referência comum. Estes índices facilitam a avaliação da subida ou descida do custo global da capacidade computacional de IA e fornecem a referência de preços utilizada por produtos como os perpétuos de computação da Bitget.

O que acompanham os índices de preços de aluguer da H100 e da B200?

Os preços de aluguer de GPU podem variar significativamente consoante os fornecedores de serviços na nuvem, as regiões, as configurações de hardware e as condições contratuais. Para facilitar a comparação destes preços, o mercado utiliza índices normalizados de preços de aluguer de GPU como referências.

Os perpétuos de computação H100USDT e B200USDT da Bitget utilizam como referência índices de preços de aluguer publicados pela Silicon Data:

• Índice de preços de aluguer da H100: acompanha o custo horário normalizado do aluguer de capacidade computacional das GPU NVIDIA H100.

• Índice de preços de aluguer da B200: acompanha o custo horário normalizado do aluguer de capacidade computacional das GPU NVIDIA Blackwell B200.

A Silicon Data recolhe dados de preços de vários segmentos do mercado de aluguer de GPU e normaliza as observações para ter em conta diferenças em fatores como as especificações das GPU, as condições de aluguer, a localização geográfica e as configurações das máquinas. Este processo ajuda a converter um conjunto fragmentado de preços de mercado num índice de referência mais consistente.

Por conseguinte, os índices servem de referência para as variações no custo da capacidade computacional de IA. Uma subida do índice H100 sugere que os custos normalizados de aluguer da H100 estão a aumentar, enquanto uma descida indica que esses custos estão a diminuir.

Como funcionam os perpétuos de computação da Bitget?

Os perpétuos de computação da Bitget transformam os movimentos dos preços de aluguer de GPU num formato conhecido de trading de perpétuos. Em vez de comprarem hardware informático ou pagarem pela utilização de capacidade na nuvem, os traders abrem uma posição consoante esperem que o preço da capacidade computacional H100 ou B200 suba ou desça.

Os 2 perpétuos de computação em pré-abertura disponíveis são:

Os traders podem assumir uma posição long se esperarem que os preços de aluguer de GPU aumentem ou uma posição short se esperarem que diminuam. Por exemplo, um trader que preveja uma procura mais forte por capacidade computacional H100 pode abrir uma posição long em H100USDT. Se os preços de aluguer da H100 subirem, a posição poderá valorizar-se; se descerem, poderá perder valor.

Ao contrário dos contratos de futuros tradicionais com uma data de vencimento fixa, os contratos perpétuos são concebidos para permanecer abertos enquanto o trader mantiver margem suficiente e a posição não for fechada nem liquidada. Um mecanismo de financiamento ajuda a manter o mercado de perpétuos alinhado com o respetivo preço de referência subjacente.

A liquidação é financeira e não física. Os lucros e as perdas são liquidados em USDT, pelo que fazer trading de H100USDT ou B200USDT não resulta na propriedade, entrega ou acesso a uma GPU real. Isto permite aos traders obter exposição aos preços da capacidade computacional de IA através do mesmo tipo de interface e dos mecanismos de trading normalmente utilizados nos futuros perpétuos de criptomoedas.

Como fazer trading de perpétuos de computação da Bitget

Fazer trading de perpétuos de computação da Bitget segue um processo semelhante ao dos restantes futuros perpétuos na Bitget. A principal diferença é o mercado subjacente: em vez de fazerem trading do preço de uma criptomoeda, os utilizadores assumem uma posição sobre as variações nos preços de aluguer das GPU H100 ou B200.

Passo 1. Abra a secção TradFi

Abra a aplicação da Bitget e carregue em TradFi na barra de navegação inferior para aceder aos mercados TradFi disponíveis, incluindo os perpétuos de computação.

Passo 2. Escolha um perpétuo de computação

Selecione o mercado correspondente ao preço de aluguer da GPU que pretende negociar:

• H100USDT: exposição aos preços de aluguer das GPU NVIDIA H100.

• B200USDT: exposição aos preços de aluguer das GPU NVIDIA B200.

Antes de abrir uma posição, consulte o preço atual, as especificações do contrato, a taxa de financiamento e a liquidez disponível no mercado.

Passo 3. Decida se pretende assumir uma posição long ou short

A sua posição depende da sua perspetiva sobre o mercado de capacidade computacional subjacente.

• Assuma uma posição long se esperar que os preços de aluguer de GPU subam.

• Assuma uma posição short se esperar que os preços de aluguer de GPU desçam.

Por exemplo, um trader que espere um aumento da procura por treino de IA e uma disponibilidade limitada de H100 poderá considerar uma posição long em H100USDT. Se entrar nova capacidade de GPU no mercado e for prevista uma descida dos preços de aluguer, o trader poderá optar por uma posição short.

Passo 4. Escolha a alavancagem e a dimensão da posição

Atualmente, os perpétuos de computação da Bitget são compatíveis com uma alavancagem de até 10x. A alavancagem permite aos traders obter uma maior exposição ao mercado com uma margem inferior, mas também aumenta tanto os potenciais ganhos como as potenciais perdas.

Por conseguinte, escolher uma dimensão de posição adequada é tão importante como prever a direção do mercado.

Passo 5. Selecione um tipo de ordem

Escolha como pretende entrar no mercado. Os tipos de ordem comuns incluem:

• Ordem de mercado: é executada ao melhor preço de mercado disponível.

• Ordem limitada: é executada apenas ao preço selecionado ou a um preço melhor.

Introduza o montante que pretende negociar, reveja os detalhes da ordem e abra a posição.

Passo 6. Monitorize e faça a gestão da posição

Depois de abrir a transação, monitorize fatores como:

• Preço de entrada e preço de mercado atual

• Dimensão da posição e margem

• Lucro ou perda não realizado

• Preço de liquidação

• Taxa e custos de financiamento

• Variações na oferta de GPU e na procura por capacidade computacional de IA

Atualmente, os perpétuos de computação H100USDT e B200USDT da Bitget utilizam um intervalo de liquidação do financiamento de 8 horas. Por conseguinte, os traders que mantêm posições durante períodos mais longos devem considerar os custos de financiamento, além dos movimentos de preços.

Uma vez que os perpétuos de computação utilizam alavancagem e acompanham um mercado subjacente relativamente novo, a gestão de risco deve fazer parte de todas as transações. As ordens stop loss, uma dimensão moderada das posições e a utilização cuidadosa da alavancagem podem ajudar a limitar a exposição quando o mercado apresenta movimentos inesperados.

Exemplo de uma transação com perpétuos de computação

Suponha que um trader espera um aumento da procura por capacidade computacional NVIDIA H100 à medida que mais empresas de IA expandem o treino e a inferência de modelos. A capacidade computacional H100 tem atualmente um preço de 2.50 $ por hora de GPU e o trader acredita que os preços de aluguer irão subir.

O trader abre uma posição long em H100USDT na Bitget com 100 $ de margem e uma alavancagem de 5x, obtendo uma exposição ao mercado de 500 $.

• Preço de entrada: 2.50 $ por hora de GPU

• Posição: Long em H100USDT

• Margem: 100 $

• Alavancagem: 5x

• Valor da posição: 500 $

• O preço da H100 sobe para: 2.75 $ por hora de GPU

• Aumento do preço: 10%

• Lucro aproximado: 50 $, antes das taxas de trading e dos custos de financiamento

Como o preço subjacente aumentou 10%, a posição de 500 $ obteria um ganho aproximado de 50 $. Em relação à margem de 100 $ do trader, isto representa um ganho de 50% antes das taxas e do financiamento.

A mesma alavancagem também funciona no sentido oposto. Se o preço da capacidade computacional H100 descesse 10%, a posição perderia aproximadamente 50 $. É por este motivo que a alavancagem pode amplificar tanto os lucros como as perdas.

Os traders também podem assumir uma posição short em H100USDT quando esperam que os preços de aluguer da capacidade computacional desçam. Nesse caso, uma descida do preço subjacente poderá gerar lucro, enquanto uma subida resultará em perdas.

O trader nunca precisa de comprar nem alugar uma GPU H100 real. Os perpétuos de computação da Bitget permitem transformar uma perspetiva sobre os preços da capacidade computacional de IA numa posição de trading long ou short.

Perpétuos de computação vs. ações da NVIDIA e tokens de IA

Os perpétuos de computação proporcionam aos traders exposição a uma parte diferente do mercado de IA. As ações da NVIDIA refletem o desempenho e a avaliação da NVIDIA enquanto empresa, enquanto os tokens de IA são influenciados pelos fundamentos de cada projeto, pela tokenomics, pela liquidez das criptomoedas e pelo sentimento do mercado. Os perpétuos de computação concentram-se mais diretamente no preço da capacidade computacional das GPU.

Estes mercados podem estar relacionados, mas não se movimentam necessariamente em conjunto. Por exemplo, uma procura mais forte por IA poderá aumentar os preços de aluguer da H100 devido à escassez da capacidade computacional disponível. Ao mesmo tempo, as ações da NVIDIA poderão reagir às expectativas de resultados, às margens, à avaliação ou às condições gerais do mercado de ações.

O mesmo se aplica aos tokens de IA, que podem subir ou descer devido a notícias específicas de cada projeto ou ao sentimento do mercado de criptomoedas, mesmo que os preços de aluguer de GPU permaneçam inalterados.

É esta distinção que diferencia os perpétuos de computação da Bitget. Em vez de fazerem trading de uma empresa de IA ou de um criptoativo temático de IA, os traders podem assumir uma posição mais direta sobre o custo da infraestrutura computacional que alimenta a IA.

O que afeta os preços da capacidade computacional de GPU?

Os preços da capacidade computacional de GPU variam consoante o equilíbrio entre a procura por capacidade computacional de IA e a oferta de capacidade de GPU disponível. Quando a procura por GPU de alto desempenho cresce mais rapidamente do que a oferta disponível, os preços de aluguer podem subir. Quando entra nova capacidade no mercado ou a procura abranda, os preços podem descer.

Vários fatores podem influenciar este equilíbrio:

• Procura por treino de IA: o desenvolvimento de modelos de IA maiores e mais avançados exige uma capacidade computacional significativa, o que pode aumentar a procura por GPU como as H100 e B200.

• Procura por inferência de IA: a execução de aplicações de IA para milhões de utilizadores também exige capacidade computacional. À medida que os serviços de IA crescem, a inferência pode tornar-se uma importante fonte de procura por GPU.

• Oferta de GPU: a disponibilidade limitada de GPU de gama alta pode manter os preços de aluguer elevados, enquanto o aumento da produção e uma implementação mais ampla podem aumentar a oferta.

• Expansão da nuvem e dos centros de dados: novos clusters de GPU e centros de dados podem aumentar a capacidade computacional disponível e aliviar a escassez.

• Novas gerações de chips: a chegada de GPU mais recentes pode transferir a procura entre modelos. Por exemplo, uma adoção mais ampla das novas GPU Blackwell poderá afetar a procura pela capacidade H100 existente.

• Investimento de capital em IA: um maior investimento por parte de empresas tecnológicas, fornecedores de serviços na nuvem e laboratórios de IA pode aumentar a procura por infraestrutura computacional.

• Limitações da infraestrutura: a eletricidade, a refrigeração, as redes e o espaço disponível nos centros de dados podem limitar a rapidez com que a nova capacidade de GPU fica operacional.

Estes fatores podem atuar em conjunto. Uma forte procura por IA não significa automaticamente que os preços de aluguer irão subir se a oferta de GPU estiver a expandir-se à mesma velocidade. Da mesma forma, mesmo um crescimento moderado da procura pode fazer subir os preços quando a capacidade disponível é reduzida.

Para os traders, isto significa que compreender os perpétuos de computação exige analisar mais do que os gráficos de criptomoedas. A evolução dos modelos de IA, da infraestrutura na nuvem, da oferta de GPU e do investimento em centros de dados pode influenciar as expectativas relativas aos preços de aluguer da H100 e da B200.

Para que são utilizados os perpétuos de computação?

Os perpétuos de computação podem ter várias finalidades, consoante a perspetiva do trader sobre o mercado de infraestrutura de IA. A sua principal vantagem é proporcionarem uma forma de fazer trading das variações nos preços de aluguer de GPU sem possuir hardware nem celebrar um contrato de computação na nuvem.

Os casos de utilização comuns incluem:

• Fazer trading das tendências da capacidade computacional de IA: os traders podem assumir posições long quando esperam que a procura por capacidade computacional H100 ou B200 aumente, ou posições short quando esperam que os preços de aluguer desçam.

• Obter exposição direta à infraestrutura de IA: em vez de dependerem apenas das ações da NVIDIA ou de tokens relacionados com a IA, os traders podem assumir uma posição sobre o custo da capacidade computacional utilizada para executar a IA.

• Diversificar as oportunidades de trading: os preços de aluguer de GPU são impulsionados por fatores como as cargas de trabalho de IA, a disponibilidade de chips, a capacidade na nuvem e o investimento em centros de dados, proporcionando aos traders exposição a um conjunto diferente de fatores de mercado.

• Gerir o risco de preços relacionado com a capacidade computacional: as empresas de IA, os operadores de serviços de GPU na nuvem, os centros de dados e outros participantes do setor podem utilizar derivados associados à capacidade computacional para ajudar a gerir a exposição às variações nos custos ou nas receitas de aluguer de GPU.

• Explorar oportunidades de valor relativo: os traders profissionais podem comparar os movimentos dos preços de aluguer de GPU, das ações da NVIDIA, dos tokens de IA e de outros mercados relacionados com a IA para identificar diferenças na formação de preços e nas expectativas do mercado.

A Bitget disponibiliza este mercado emergente num formato conhecido e nativo do setor das criptomoedas, com liquidação em USDT, trading 24/7, posições long e short e alavancagem. Isto permite transformar uma perspetiva sobre a procura por infraestrutura de IA numa posição negociável sem participar diretamente no mercado físico de aluguer de GPU.

Riscos de fazer trading de perpétuos de computação

Os perpétuos de computação proporcionam uma nova forma de fazer trading de infraestrutura de IA, mas também implicam riscos diferentes dos mercados mais estabelecidos de criptomoedas, ações e commodities. Antes de abrirem uma posição, os traders devem compreender tanto o contrato perpétuo como o mercado subjacente de aluguer de GPU.

Os principais riscos incluem:

• Risco de alavancagem: atualmente, os perpétuos de computação da Bitget são compatíveis com uma alavancagem de até 10x. A alavancagem pode aumentar os potenciais retornos, mas também amplifica as perdas quando o mercado se move contra uma posição.

• Risco de liquidação: se as perdas reduzirem a margem de um trader para um valor inferior ao nível exigido, uma posição alavancada poderá ser liquidada.

• Custos de financiamento: os contratos perpétuos utilizam pagamentos de financiamento para ajudar a manter os preços de mercado alinhados com os respetivos preços de referência. Atualmente, o financiamento do H100USDT e do B200USDT é liquidado a cada 8 horas, o que pode afetar o custo de manutenção de uma posição.

• Risco de liquidez: a capacidade computacional de GPU continua a ser um mercado financeiro relativamente novo. A profundidade de trading pode ser inferior à de mercados consolidados, como os de Bitcoin, das principais ações ou de commodities, o que pode resultar em spreads mais amplos e numa maior volatilidade dos preços.

• Risco de índice e de preço: os preços reais de aluguer de GPU variam consoante os fornecedores, as regiões, as configurações de hardware e as condições contratuais. Os índices normalizados ajudam a criar uma referência comum, mas podem não representar perfeitamente cada mercado de aluguer individual.

• Volatilidade na pré-abertura: atualmente, o H100USDT e o B200USDT são disponibilizados como perpétuos de computação em pré-abertura. Os preços podem ser voláteis e a Bitget poderá ajustar os limites de alavancagem, os requisitos de margem ou outros parâmetros à medida que as condições do mercado mudam.

Os preços da capacidade computacional também podem reagir a desenvolvimentos exteriores aos mercados tradicionais de criptomoedas, incluindo a procura por IA, o lançamento de novas GPU, a capacidade na nuvem e o investimento em centros de dados. Por conseguinte, ao gerir uma posição, os traders devem monitorizar tanto o próprio contrato como o mercado de infraestrutura de IA em geral.

Conclusão

O trading de IA já não se limita aos tokens de IA ou às ações tecnológicas. Com os perpétuos de computação da Bitget, os traders podem agora assumir uma posição sobre algo mais próximo do motor da economia da IA: o custo da própria capacidade computacional. O H100USDT e o B200USDT transformam os movimentos dos preços de aluguer das GPU NVIDIA H100 e B200 em mercados disponíveis para trading 24/7, sem exigir que os utilizadores comprem GPU ou celebrem contratos de computação na nuvem.

Para os utilizadores da Bitget, isto cria uma nova forma de fazer trading do crescimento da infraestrutura de IA. Quer um trader espere que o aumento da procura por IA faça subir os preços da capacidade computacional, quer preveja que a expansão da oferta de GPU os faça descer, os perpétuos de computação oferecem a flexibilidade necessária para expressar essa perspetiva através de posições long ou short, liquidação em USDT e alavancagem de até 10x.

A capacidade computacional continua a ser uma classe de ativos emergente e o trading alavancado implica riscos significativos. No entanto, à medida que os preços das GPU se tornam cada vez mais importantes para a economia da IA, a Bitget disponibiliza este novo mercado diretamente aos traders de criptomoedas, transformando o custo da infraestrutura de IA numa oportunidade negociável.

A IA precisa de GPU e os preços das GPU variam. Adira à Bitget e transforme esse movimento numa oportunidade negociável com os perpétuos de computação.

Aviso legal: este artigo destina-se exclusivamente a fins informativos e não constitui aconselhamento financeiro. Os perpétuos de computação envolvem alavancagem e riscos significativos, que podem amplificar tanto os ganhos como as perdas. A disponibilidade dos produtos e as condições de trading podem variar consoante o mercado e a jurisdição. Consulte sempre as informações mais recentes da Bitget e faça trading de acordo com a sua própria tolerância ao risco.