**Global AI computing power race heats up, startup Orion Compute develops "dual-track" energy solutions**

Os centros de dados na América do Norte e na Europa Ocidental estão a passar por uma "crise de energia". Com a explosão de aplicações de IA generativa, esses centros tradicionais enfrentam uma tripla pressão de saturação da rede elétrica, riscos de restrição de energia e aumento de custos. Nesse contexto, a Orion Compute, fundada por Nick Rose, um investidor early Bitcoin, identificou uma oportunidade negligenciada — implantar infraestrutura de computação em regiões com energia abundante e pouco explorada.

**Por que escolher mercados em desenvolvimento?**

A abordagem da Orion Compute é bastante direta: já que os custos de energia na América do Norte e na Europa Ocidental são elevados e a oferta é limitada, por que não construir em locais com excesso de energia, mas com baixa utilização? Isso pode reduzir significativamente os custos de eletricidade e evitar riscos de restrição de energia devido à congestão da rede. A empresa planeja lançar seu primeiro projeto no Texas, EUA, como demonstração, e, após a regulamentação e infraestrutura estarem em condições, expandir para economias em desenvolvimento.

**Iteração tecnológica por fases, redução do investimento inicial**

Curiosamente, a Orion Compute não investiu imediatamente em hardware de ponta. Adotaram uma estratégia de atualização gradual de hardware: inicialmente, usam GPUs Nvidia A100 de baixo custo para suportar tarefas de IA, controlando assim os gastos de capital e ao mesmo tempo aprimorando a gestão de energia e operações. Quando as condições estiverem mais maduras, farão upgrade para GPUs de maior desempenho, como a H100. Essa abordagem, pouco comum entre startups, reflete um profundo entendimento do controle de custos pela equipe.

**Modelo de mineração de IA e Bitcoin em sinergia**

Mais impressionante ainda, a Orion Compute está construindo uma infraestrutura multifuncional que suporta tanto computação de IA quanto mineração de Bitcoin. Através de uma parceria com o fornecedor de energia Terra Solis, a empresa introduziu uma solução de energia de baixo custo e flexível em termos de localização. Isso significa que, quando a demanda por computação de IA oscilar, os recursos ociosos podem ser direcionados para mineração, maximizando o uso dos ativos — e, dado o baixo custo de energia, esse modelo apresenta uma rentabilidade bastante atrativa.

Este caso indica que, no futuro, a competição por infraestrutura de computação pode não se limitar ao Vale do Silício e centros tecnológicos europeus, mas se deslocar para regiões com vantagens energéticas e regulamentares mais favoráveis.