計算力が商品化されると、GPU先物市場はあとどれくらい待つ必要があるのか？

著者：Caleb Shack、Alana Levin

編訳：佳欢，ChainCatcher

Variantでは、新興市場の探求に情熱を注いでいます。新興資産クラス、金融商品、資産発行、市場参入の拡大、そして新しい参加方法は、私たちの創業の遺伝子に深く根付いています。

最近、私たちは算力を中心に構築された市場について考えています。

算力の取得は巨大で成長を続ける分野であり、この分野はさらなる金融化の条件を備えていると言えます。

しかし、算力の需給ダイナミクスは非常に複雑で不透明、そして常に進化しています。市場のタイミング、構造、さらには取引の具体的な資産が何であるかについては、多くの未解決の謎が存在します。

これらの問題についての激論と探討の中で、私たちは算力市場を考えるための新しい分析フレームワークを共有したいと考えています。

新しい先物市場の誕生には、通常以下の5つの前提条件が必要です：

• 供給側の断片化
• 継続的な価格変動
• 何らかの形の実物決済インフラ
• 標準化され、取引可能な単位
• 価格発見やヘッジのための代替品の欠如

私たちのフレームワークは、現在の算力市場の状況をこの5つの次元で検討します。各次元の重要性を歴史的な類似を借りて説明し、市場がいつ爆発的な臨界点に達するかを予測します。

核心要点の要約

このフレームワークをざっと見ると、現在の算力市場は健全な先物市場を維持するために必要な成熟度を欠いていることがわかります。

（とはいえ、この市場は活気に満ちており、多くのスタートアップが現状を変えるために積極的に取り組んでいます；もしあなたがその一員であれば、ぜひご連絡ください！）

以下は、私たちが現在5つの次元において算力先物市場を評価した結果です：

• 供給側の断片化：🔴 供給は超大規模クラウドサービスプロバイダーによって高度に独占されています
• 価格変動：🟢 GPU価格は非常に変動的です
• 実物決済インフラ：🟢 OTCブローカーのレベルでは実物決済インフラが整っています
• 標準化：🔴 算力には標準化された取引可能な単位が欠けています
• 代替品の欠如：🟡 垂直統合された供給者は内部でヘッジでき、他の参加者は強制的にロングポジションを取るしかありません

一、供給側の断片化（算力評価：🔴）

先物市場は価格発見のメカニズムです。

独占供給の下では、価格発見の必要性が失われます。なぜなら、価格は少数の大手供給者によって決定され、価格設定の不確実性が排除されるからです。

歴史を振り返ると、このような状況は珍しくありません。

石油先物は、供給側のカルテル（例えば「七姉妹」、20世紀中頃に世界の石油を支配した7つの多国籍企業）の力が弱まったときにのみ成長しました。

電力市場は、政府が規制を緩和し、独占価格を打破し、独立した生産者が市場に参入できるようになったときに形成されました。供給側の断片化が、先物市場を価格発見の重要な場に押し上げました。

現在の算力のダイナミクスを考察すると、供給側は相対的に集中しています。

4大クラウド巨人（AWS、Azure、GCP、Oracleなど）は、世界の約78%の自社IT電力容量と約69%のH100供給量をコントロールしています（原文の計算に基づき、2025年Q4に1240万枚のH100が存在することを仮定）。

したがって、彼らは世界の算力供給の長さも支配していると推測されます。供給は断片化していません。

とはいえ、私たちはこのダイナミクスを変える可能性のある要因について考え続けています。

新しいクラウドプロバイダーが登場しています。新しいチップアーキテクチャは、他の供給者が市場シェアを獲得する機会を生み出しています。

主要な研究所のいくつかの長期契約の生産能力は、最終的に十分に活用されない可能性があり、これらの研究所が市場の算力供給者や売り手に転身する可能性を意味します。

したがって、将来の集中度については不確実性がありますが、現在の判断は、市場供給側の発展方向が今よりも断片化するだろうということです。

二、価格変動（算力評価：🟢）

Bloomberg端末のOrnn H100指数

先物市場のもう一つの前提条件は、対象資産が高度に変動的であることです。

顕著な価格の不確実性がなければ、ヘッジャーは変動リスクを回避する動機を欠きます。

変動性はまた、投機家を引き寄せます。彼らは大きな価格変動から利益を得ることができます。市場が安定しているか予測可能であれば、投機家は他の市場に目を向けるでしょう。

私たちは20世紀50年代の石油市場でこの状況を見ました。

当時、石油が供給過剰だったため、ソ連が提示した価格は「七姉妹」の掲示価格を下回っていました。「七姉妹」は、中東産油国に通知することなく、その地域の価格を引き下げました。

これにより引き起こされた連鎖的な影響は、中東の石油国の国有化、OPECの設立、そして世界の石油価格の不確実性の増大をもたらしました。その後、石油の変動は20世紀70年代の電力市場の変動を引き起こしました。

算力の価格設定は過去も現在も、そして未来も変動的であり続けるでしょう。

新しい供給が市場に投入される速度は不確実です。新しいチップやデータセンターアーキテクチャは、特定のタスクのトークン効率を向上させる可能性があります。需要は持続的に急増し、予測不可能な方法で拡大しています。

私たちは、この前提条件が現在すでに整っていると非常に自信を持っています。

三、実物決済インフラ（算力評価：🟢）

市場が効率的に機能するためには、買い手が定められた日時に対象ツールを受け取り、消費できると確信する必要があります。

これにはインフラの支援が必要です：供給の集約、信頼できる配達の確保、取引の清算、担保の処理、そして決済を管理するメカニズム。これらの作業は通常、中間業者やブローカーによって行われます。

電力市場では、これらのタスクは独立したシステムオペレーターによって担当され、彼らは中立的な第三者として準政府的な役割を果たしています。

現在の算力市場には完全に対等な役割はありませんが、私たちの仮説は、算力ブローカーやOTCカウンターがこれらの多くの機能を担い始めている（そしてますます傾向が強まっている）ということです。

現在、ブローカーは算力の購入と賃貸契約に基づいて指数やデータ集約ツールを構築し、市場価格を安定させています。

OrnnとSilicon Dataは、データセンター級のGPUの価格データを公開し始めています。

ブローカーグループも契約合意に関して合意を形成しており、これはSAFE協定が初期の資金調達条件を標準化したのに似ています。これらのツールは、基盤となる実物決済インフラを整備しました------その前は、これらの調整作業は大部分がグループチャットに留まっていました。

私たちは実物決済インフラに緑の評価を与えています。なぜなら、それが価格発見の基礎を築いているからです。

しかし、成熟した現物市場と比較すると、まだまだ不十分です。これらの購入行為はインフラのレベルで行われており、すべての市場参加者が購入後に公開転売する権利を持っているわけではありません。私たちはこのレベルでの新市場の創出の進展を注視しています。

四、標準化（算力評価：🔴）

新しい商品が直面する主要な課題の一つは、その単位の独自性と代替不可能性です。

過剰な変数は流動性を多くの市場に分散させるか、基差リスクを過度に高めてしまい、大多数のヘッジや納品ニーズを満たすことができなくなります。

例えば、原油は密度や硫黄含有量に基づいて測定され、これは産地によって異なります。

NYMEXはWTI指数（軽質低硫油）を用いて製品市場の適合点を見出しました。これは、世界の上流市場にサービスを提供する標準を確立し、下流市場（航空会社など）でもヘッジに使用されました。

電力は地域ごとに標準化され、温度や人口密度などの要因による供給と需要の変動を考慮しています。

算力市場は、一般的なヘッジニーズを満たすための標準化レベルを欠いています。

課題は、1つのH100インスタンスが必ずしも別のH100インスタンスと同等ではないことです。

地域（および地元の電力入力）、全体構成（つまりハードウェアとネットワークコンポーネント）、および期限（つまり契約の継続期間）などの要因が、GPUインスタンスの価格設定の差異を悪化させています。

しかし、私たちは特に需要がロングテール（つまり前線の研究所以外）から来るときに、標準化の初期の兆候を見ています。

トレーニングとは異なり、推論ワークロードに必要な微細な違いははるかに少なく、分散型の環境で実行できます。

推論供給が多くの供給者に分散される場合、例えばオープンソースの重みモデルが市場シェアを増加させると、標準化が生まれる可能性があります。

五、代替品の欠如（算力評価：🟡）

これは市場形成の過程で見過ごされがちな重要なポイントです。

先物市場の設立はヘッジャーにサービスを提供するためのものです。流動性が十分で基差リスクが無視できる代替品が存在する場合、代替契約は誰にも問われません。

教科書的な例は、航空燃料先物の採用が欠如していることです------なぜならWTIや他の上流指数が需要を十分に満たしているからです。

電力関連分野では、温度に基づく先物は失敗に終わりました。なぜなら、市場参加者は価格変動をヘッジする結果（電力）の方が、その原因（温度）をヘッジするよりも効率的であることを発見したからです。

現在、モデル提供者は長期賃貸契約や合弁事業を通じて算力リスクをヘッジしています。これらの契約は通常「照付不議」の形式を取り、現物価格リスクのエクスポージャーを取引先リスクと交換します。

超大規模クラウドサービスプロバイダーは通常、展開したGPUを実物で所有しています。

一方、ロングテール供給者は、優遇賃貸条件を得るための契約の交渉力を欠き、自らの垂直的インフラを構築するための資金も不足しているため、現物市場の変動の影響を最も受けやすいです。

市場の観点から見ると、代替品は存在しません；しかし、供給をコントロールする参加者は垂直統合を通じて内部ヘッジを行うことができます。

総合判断

総合スコアカードを見ると、算力が健全な先物市場を支えるにはまだ早いかもしれません。

この市場は投機家を引き寄せる変動性を持ち、取引を支える初期の決済インフラを備えていますが、大規模に真の価格発見を行うために必要な供給の断片化と標準化が欠けています。

ほとんどの取引はOTCで行われています。

ブローカーは価格源を構築し、OrnnとSilicon Dataは指数を発表し、グループチャット取引は契約テンプレートとして標準化されています。

これは無意味ではありませんが、WTIやPJMのような成熟した市場にはなっていません。取引量が少なく、契約がカスタマイズされすぎており、供給が過度に集中しているため、既存のインフラは大規模な清算を行うことができません。

このフレームワークを正しく解釈する方法は、最終的な結論ではなく診断ツールとして捉えることです。それは私たちに何が欠けているかを教えてくれますが、何が不可能であるかを示すものではありません。

未解決の謎

市場は私たちが現在不確実な方法で発展していくでしょう。

私たちは多くの未解決の謎といくつかの初期の仮説を持っています。これらの仮説は試探的であり、さらなる検証や反証が必要です。以下に、これらの仮説の最も強い論点を述べます。

▍今後1-2年で、市場供給側はより断片化するのか、それともより集中するのか？

私たちは適度な断片化が起こると予測しています。

新しいクラウドプロバイダーが新しい生産能力を立ち上げる速度は、他のどのカテゴリよりも速いです。

電力が主要な制約条件となる中、新しい地域が開放されており、これは既存の超大規模クラウドサービスプロバイダーの足跡の近くではなく、安価な電力の近くに生産能力を構築できるオペレーターに有利です。

フォーチュン500企業は、小規模データセンターを支えることさえあります。この分野の拡張は避けられないようです。

しかし、標準的なビジネスモデルは、信頼できる取引先（超大規模クラウドサービスプロバイダーや前線の研究所）との大規模で長期的な契約に依存しています。

HyperbolicやSF computeなどのクラウドブローカーサービスプロバイダーは、逆に時間単位で課金される能力を提供しています。

これらの企業は、AIネイティブなスタートアップ、オープンソースの重みを使用して推論を行うアプリケーションレイヤー企業、そして前線レベルの予算を持たない研究所のロングテールの算力需要にサービスを提供しています。

私たちは、オープンソースの重みの採用が特に算力の生産能力をさらに断片化させると信じています------なぜなら、供給が前線の研究所や超大規模クラウドサービスプロバイダーから「去垂直化」されるからです。

▍標準化はどのように進展するのか？

指数提供者は、毎時のGPUインスタンスコストに基づいて標準を策定しています。

これらのデータソースは粗い推定値を示しており、正確な価格ではありません。

インスタンスの価格は地域、全体構成、期限などの多くの要因によって異なるため、標準化された価格の実現は難しいです。

全体構成の差異は特に顕著であり、これはデータセンターがカスタマイズされたワークロードに合わせて調整し、超大規模クラウドサービスプロバイダーが市場の統一ではなくエコシステムのロックインのために最適化している結果です。

統一された市場需要が存在する場合、標準が生まれます。

WTI標準が採用されたのは、ガソリン、ディーゼル、航空燃料などの広範な下流の精製製品にサービスを提供したからです。

現在、算力の需要はAIのトレーニングと推論ワークロードによって駆動されています。

トレーニングインフラはカスタマイズされており、大型集中型施設で計算集約型の長タスクに最適化されているため、基盤となる算力インスタンスはほぼ代替不可能です。

一方、推論インフラはよりシンプルなハードウェア仕様と少ないエネルギー消費を必要とします；それは遅延に最適化されており、インフラは同址ではなく異なる地域に分散しています。

推論は同質化されており、2029年までにAI算力需要の65%以上に達すると予測されています。私たちは、この市場にサービスを提供する算力インフラの最適化が、供給者間の算力要求を統一することにつながると推測しています。

もしチップレベルのインスタンスに差異が残る場合、標準化の他の手段はハードウェアレベルのベンチマークテストかもしれません。

NVIDIAは、さまざまなモデルアーキテクチャの推論とトレーニング性能を評価するためのMLPerfベンチマークを作成しました。

この構想の下では、GPUインスタンスの取引はそのハードウェア仕様ではなく、その出力の質と効率に基づくものとなります。

▍今後1-2年内に、標準の出現を妨げるものは何か？

私たちは、「囲いの中の庭」とカスタマイズされたワークロードが標準化の試みを抑圧するだろうと考えています。

今後1-2年内に、超大規模クラウドサービスプロバイダーと前線の研究所は、AIインフラとモデル提供における支配的地位を維持しようと努力するでしょう。

もし両者が分離されなければ、彼らはそれぞれのニーズに応じてハードウェアを維持し、各社のニーズは異なります。新しいチップアーキテクチャの採用は、ハードウェア仕様をさらに分断し、標準の策定を困難にするでしょう。

▍オープンソースの重みはどのように有意義な応用を得るのか？

これは算力市場形成の最もシンプルな方法です。

現在、これらの市場が直面している2つの核心的なボトルネックは、供給側の集中と標準化の欠如です。

オープンソースの重みの広範な採用は、推論を実行する能力を民主化します。

これにより、独立したオペレーターの形成が促進され、これらの特定のモデルに特化したインフラの最適化が進みます。

私たちはビットコインマイニングで同じストーリーを見ました：オープンソースソフトウェアが多くのマイナーを生み出し、ハードウェア構成の標準化を促進しました。

これまでのところ、オープンソースの重みは性能面で閉源の重みモデルに遅れを取っています。

しかし、この傾向が続けば、オープンソースの重みはすぐに今日の閉源モデルで見られる性能の閾値に達するでしょう。

企業はすでにそのシステムに閉源モデルを広く組み込んでおり、生産性の大幅な向上を目の当たりにしています。3ヶ月以内に同様に生産性を向上させるモデルの価格は、現在の価格のほんの一部に過ぎないかもしれません。

とはいえ、ほとんどの企業は依然として性能が最も優れたモデルを選ぶ傾向があるでしょう。

私たちは、いつか前線の閉源モデルがそのタスクに対して過度に高価になると考えています。その時、企業は異なるモデル間でスマートな配置を最適化するでしょう。

覚えておくべきことは、前線の研究所は現在、推論サービスを赤字で提供しており、彼らは最終的に運営を維持するために価格を引き上げなければならないということです。その時、オープンソースの重みは自らの時代を迎えるでしょう。

▍最終的な取引の計価単位は何になるのか？

算力は大きく3つの層に分解できます：チップ、チップインスタンス時間、トークン。

チップ層------供給は高度に集中しています。

ASMLは、TSMCが使用する露光装置を独占し、TSMCはNVIDIAが使用するチップのファウンドリを独占し、NVIDIAは最先端のチップ設計を独占しています。

さらに、チップは電源に接続され、高い稼働時間を維持する必要があります。これにより、単一の、納品可能なチップが最終的な計価単位になることはないと私たちは信じています。

チップインスタンス時間層------これはチップが実際に使用される時間帯を指します。

これはチップの最も価値のある状態であり、この記事で議論されている核心の層です。

この層では、算力資源に対する十分な需要が存在する限り、算力は商品として電力に似た振る舞いをします。

私たちは、算力が電力や他の公共事業のように取引されると想定しています：地域契約で標準化され（算力は電力の関数）、その上に現物市場と先物市場を重ねてヘッジを行います。「チップインスタンス時間」という形式で、これは実現可能です。

トークン層------これは算力インスタンスの下流産物であり、最終的な計価単位になる可能性もあります。

もしトークンが算力インスタンスを駆動する主要な要因であれば、トークン市場は需要側にコストヘッジの方法を提供し、供給側は収入を固定化します。

供給側は、継続的な長期契約や垂直統合を通じてコストをヘッジし、集中度を維持できます。

しかし、トークンは異なるモデル間で統一されていません。各モデルには独自のテキスト分割基準があり、異なるユースケース間で完全に互換性がない出力を生成します。それにもかかわらず、私たちはこの分野の進展を注視しています。