Como as GPUs viraram pá de ouro na mineração de criptomoedas

Como as GPUs viraram pá de ouro na mineração de criptomoedas

Imagine comprar uma placa de vídeo para jogar e descobrir que ela rende mais dinheiro trabalhando 24 horas por dia do que qualquer aplicação financeira convencional. Foi exatamente isso que aconteceu — e o fenômeno não só sacudiu o mercado de hardware como redefiniu permanentemente a relação entre processamento gráfico e dinheiro digital. A história de como as GPUs viraram a ferramenta favorita dos mineradores de criptomoedas é uma das mais fascinantes — e mais controversas — da tecnologia moderna.

O ponto de partida é surpreendente: tudo começou não com Bitcoin, não com ganância, mas com um estudante de doutorado tentando acelerar simulações científicas. E o caminho entre esse laboratório e as prateleiras vazias das lojas de hardware no mundo inteiro é uma aula magistral sobre como uma tecnologia pode ser capturada por um uso que seus criadores jamais previram.

Por que uma GPU consegue minerar melhor que uma CPU?

Para entender o fenômeno, é preciso entender a diferença fundamental entre os dois chips. Uma CPU (processador central) é projetada para ser um generalista brilhante: poucos núcleos extremamente poderosos, capazes de resolver tarefas complexas e variadas em sequência rapidíssima. Uma GPU (unidade de processamento gráfico), por outro lado, é uma especialista em paralelismo — ela tem centenas ou milhares de núcleos menores, todos trabalhando ao mesmo tempo em operações simples e repetitivas. Isso é perfeito para renderizar pixels, mas também é perfeito para o trabalho que sustenta o Bitcoin: o hashing.

Minerar Bitcoin significa, na prática, fazer trilhões de tentativas por segundo de encontrar um número (o nonce) que, quando combinado com dados do bloco e passado pelo algoritmo SHA-256, produza um resultado dentro de um critério específico. É força bruta pura — sem criatividade, sem lógica elaborada, só repetição massiva. Uma CPU de alto desempenho de 2009 conseguia fazer cerca de 10 a 50 MH/s (megahashes por segundo). Uma GPU de geração equivalente, como a Radeon HD 5870, alcançava mais de 400 MH/s. A vantagem era de 10 a 40 vezes, com custo por hash dramaticamente menor.

Uma única Radeon HD 5870 de 2009 minerava Bitcoin com eficiência equivalente a dezenas de CPUs de alto desempenho rodando simultaneamente — e consumia proporcionalmente menos energia para isso.

O momento histórico: quando tudo mudou

O Bitcoin foi criado em 2009 por Satoshi Nakamoto (identidade ainda desconhecida em 2026). Nos primeiros meses, minerar com CPU era perfeitamente viável — a rede era pequena, a dificuldade era baixa e praticamente qualquer computador doméstico participava. O primeiro registro documentado de mineração com GPU veio em 2010, quando um usuário do fórum Bitcointalk com o apelido ArtForz anunciou ter construído uma “GPU farm” usando OpenCL, a linguagem de programação paralela que permitia usar a GPU para cálculos não gráficos. Ele não divulgou o código imediatamente — e durante semanas controlou uma fatia significativa do poder de mineração de toda a rede.

Logo depois, em outubro de 2010, o código para mineração via GPU foi tornado público. O que era vantagem de um virou corrida de todos. A dificuldade da rede Bitcoin — que se ajusta automaticamente para manter um bloco a cada 10 minutos — disparou. Quem ainda minerava com CPU ficou irrelevante em semanas. A era da GPU havia começado.

Farm de mineração com GPUs em funcionamento
Farm de mineração com GPUs em funcionamento

O papel da NVIDIA e da AMD — e o que elas sabiam

Há um detalhe irônico pouco comentado: tanto NVIDIA quanto AMD tinham conhecimento de que suas placas eram usadas para mineração muito antes de o tema virar manchete. A NVIDIA lançou a plataforma CUDA em 2007, permitindo que desenvolvedores usassem GPUs GeForce para computação geral — o que acidentalmente tornou suas placas ainda mais acessíveis para mineradores. A AMD, com sua arquitetura GCN (Graphics Core Next) lançada em 2012, produziu chips com desempenho particularmente alto em SHA-256 e, mais tarde, no algoritmo Ethash do Ethereum — o que tornaria as Radeons as favoritas absolutas dos mineradores de ETH por anos.

As duas empresas navegaram essa relação com ambiguidade calculada. Quando as vendas de GPUs para mineradores explodiram, as receitas subiram. Quando os gamers reclamavam de prateleiras vazias e preços absurdos, as fabricantes expressavam “preocupação”. A NVIDIA chegou a lançar linhas dedicadas de CMP (Cryptocurrency Mining Processors) em 2021 — chips sem saída de vídeo, otimizados para hash — em parte para tentar direcionar mineradores para produtos específicos e aliviar a demanda por GeForces. O experimento teve resultado misto.

Os ciclos de boom: 2013, 2017 e 2020-2021

A história da GPU na mineração tem picos bem definidos, cada um deixando cicatrizes no mercado de hardware:

  • 2013: Primeiro grande boom do Bitcoin. GPUs somem das prateleiras. Mineradores compram Radeon HD 7950 em quantidade industrial. O preço das placas dobra em semanas.
  • 2017: Ethereum explode em valor. O algoritmo Ethash é especialmente favorável a GPUs com muita memória VRAM. RX 470, RX 480 e GTX 1070 ficam indisponíveis no mundo inteiro. No Brasil, placas que custavam R$ 900 chegam a R$ 2.500 no mercado paralelo.
  • 2020-2021: O maior de todos. Pandemia + estímulos econômicos globais + bull run histórico de Bitcoin e Ethereum. RTX 3000 e RX 6000 mal chegam às lojas antes de serem compradas por scalpers e mineradores. Uma RTX 3080 com MSRP de US$ 699 chegou a ser revendida por mais de US$ 1.500 nos EUA. No Brasil, com câmbio desfavorável e impostos de importação, o absurdo foi ainda maior.
PeríodoCriptomoeda dominanteGPU mais cobiçadaImpacto no mercado
2010-2011BitcoinRadeon HD 5870Início da escassez de GPUs AMD
2013BitcoinRadeon HD 7950Primeiros preços inflacionados massivos
2017EthereumRX 470/480, GTX 1070Escassez global, mercado paralelo explode
2020-2021Ethereum + BitcoinRTX 3080, RX 6800 XTPior crise de disponibilidade da história

O Brasil no meio da tempestade

O consumidor brasileiro sentiu cada um desses ciclos com intensidade dobrada. Nossa estrutura tributária de importação — que historicamente adiciona entre 60% e 100% ao preço de produtos eletrônicos antes mesmo de chegarem à prateleira — transforma qualquer escassez global em catástrofe local. Durante o boom de 2020-2021, era comum ver GPUs de entrada sendo vendidas por preços que, antes da pandemia, comprariam modelos de geração anterior de topo de linha. Grupos de WhatsApp e Telegram dedicados a “avisar quando a placa chegou no estoque” viraram fenômeno cultural no nicho de hardware.

Curiosamente, o Brasil também teve sua cena de mineração doméstica. Com a energia elétrica subsidiada em certas regiões e o câmbio favorável em momentos específicos, alguns mineradores brasileiros chegaram a operar fazendas de médio porte — especialmente no interior de estados como Minas Gerais e São Paulo. Mas a conta raramente fechava para o pequeno investidor: a tarifa de energia no Brasil é uma das mais caras do mundo para consumo residencial, o que tornava o breakeven (ponto de equilíbrio) muito mais difícil de atingir que nos EUA, China ou Cazaquistão.

Rig de mineração doméstica com múltiplas GPUs
Rig de mineração doméstica com múltiplas GPUs

O fim de uma era: o “Merge” do Ethereum e o que sobrou

Em setembro de 2022, o Ethereum executou o que ficou conhecido como The Merge — a transição do mecanismo de consenso Proof of Work (prova de trabalho, que usa poder computacional) para Proof of Stake (prova de participação, que usa moedas depositadas como garantia). Da noite para o dia, toda a capacidade de mineração de ETH com GPU — estimada em dezenas de gigahashes por segundo distribuídos globalmente — ficou sem função para a rede Ethereum.

O efeito foi imediato e brutal para o mercado de GPUs usadas: uma enxurrada de placas de segunda mão inundou sites de revenda. RTX 3080 que custavam o dobro do preço de tabela meses antes podiam ser encontradas abaixo do MSRP original. Para quem queria montar um PC gamer naquele momento, foi uma das melhores janelas de compra da última década. Para quem tinha investido pesado em hardware de mineração, foi prejuízo na veia.

O legado inesperado: IA e computação acelerada

Há uma ironia deliciosa no fim dessa história. A pressão dos mineradores por GPUs cada vez mais potentes — com mais VRAM, maior largura de banda de memória e maior eficiência energética — acelerou o desenvolvimento de chips que hoje alimentam outra revolução: a inteligência artificial. As mesmas características que tornavam uma GPU boa para minerar Ethereum (paralelismo massivo, memória rápida, operações de ponto flutuante em escala) são exatamente o que redes neurais precisam para treinamento e inferência.

Não é exagero dizer que a corrida da mineração ajudou a financiar e a acelerar a pesquisa em arquiteturas de GPU que hoje sustentam modelos de linguagem, geração de imagens e toda a infraestrutura de IA que domina a tecnologia em 2026. A NVIDIA, em particular, saiu da era da mineração como a empresa mais valiosa do setor de semicondutores do mundo — em grande parte porque seus chips H100 e sucessores são os mesmos filhos arquiteturais das GeForces que mineradores compravam às pencas.

A mineração de criptomoedas não apenas consumiu GPUs — ela ajudou a moldá-las. O paralelismo extremo que os mineradores exigiam é o mesmo que hoje roda os maiores modelos de inteligência artificial do planeta.

Fatos rápidos que a maioria não sabe

  • O primeiro Bitcoin minerado com GPU foi em 2010 — apenas um ano após o lançamento da rede.
  • Os ASICs (chips dedicados à mineração) superaram as GPUs em eficiência para Bitcoin já em 2013, mas o Ethereum foi deliberadamente projetado com um algoritmo resistente a ASICs para manter GPUs competitivas — o que durou até o Merge de 2022.
  • Durante o pico de 2021, estima-se que mineradores de Ethereum consumiam mais eletricidade do que países como a Argentina.
  • A NVIDIA tentou limitar artificialmente o desempenho de mineração em algumas RTX 3000 via driver — os mineradores encontraram formas de contornar o bloqueio em menos de um mês.
  • No Brasil, a Receita Federal classificou criptomoedas como “ativos virtuais” e passou a exigir declaração no IR a partir de 2019 — o que não impediu a expansão da mineração doméstica.

A história das GPUs na mineração é, no fundo, uma história sobre consequências não planejadas da tecnologia. Engenheiros projetaram chips para renderizar mundos virtuais. Cypherpunks criaram dinheiro digital descentralizado. E no meio do caminho, os dois mundos colidiram de um jeito que ninguém previu — deixando prateleiras vazias, fortunas feitas e perdidas, e uma infraestrutura de processamento paralelo que está, agora, mudando o mundo de outras formas. A pá de ouro virou andaime.

Perguntas frequentes (FAQ)

Por que as GPUs eram melhores que as CPUs para minerar Bitcoin?

Porque mineração é força bruta pura: repetir bilhões de cálculos simples por segundo. GPUs têm centenas de núcleos paralelos feitos exatamente para isso. Uma Radeon HD 5870 de 2009 era até 40 vezes mais eficiente que uma CPU de alto desempenho da mesma época no algoritmo SHA-256 do Bitcoin.

Os ASICs substituíram as GPUs na mineração?

Para Bitcoin, sim — desde 2013 os ASICs (chips dedicados) são muito mais eficientes. Mas o Ethereum foi projetado com o algoritmo Ethash, resistente a ASICs, mantendo GPUs competitivas até setembro de 2022, quando o Merge encerrou a mineração de ETH com qualquer hardware.

O boom de mineração realmente afetou os preços de GPU no Brasil?

Drasticamente. Durante 2020-2021, a combinação de escassez global, câmbio desfavorável e impostos de importação fez GPUs custarem duas a três vezes o preço de tabela. Grupos de aviso de estoque viraram fenômeno entre entusiastas de hardware brasileiros.

Existe alguma relação entre mineração de criptomoedas e a IA atual?

Sim, e é uma das ironias mais interessantes da tecnologia. A pressão dos mineradores por GPUs mais potentes acelerou o desenvolvimento de chips com paralelismo massivo e memória rápida — as mesmas características que hoje alimentam o treinamento de modelos de inteligência artificial como GPT e outros grandes modelos de linguagem.

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