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シカゴ商品取引所が算力先物に賭け、ブラックロックのCEO:これは次の1兆ドル資産です

核心的な視点
Summary: CMEは10月に算力先物を導入する計画で、AIの資本支出は7650億ドルで初めて石油・ガスを超えました。しかし、同じモデルのGPUの性能差は最大で38%に達します。算力が次の1兆ドルの資産クラスになるかどうかは、集中度と互換性の2つの問題が解決できるかにかかっています。
深潮TechFlow
2026-08-18 08:30:41
CMEは10月に算力先物を導入する計画で、AIの資本支出は7650億ドルで初めて石油・ガスを超えました。しかし、同じモデルのGPUの性能差は最大で38%に達します。算力が次の1兆ドルの資産クラスになるかどうかは、集中度と互換性の2つの問題が解決できるかにかかっています。

原文作者:Chamath Palihapitiya

原文编译:深潮 TechFlow

深潮導読:AIの資本支出が初めて石油と天然ガスを超えましたが、計算力の価格は激しく変動し、市場にはほとんどヘッジツールがありません。シカゴ・マーカンタイル取引所は計算力先物を導入する計画を発表しましたが、計算力が次の1兆ドル資産クラスになるかどうかの重要な実験です。この記事は、計算力先物が機能するためには、まず集中度と互換性の2つの問題を解決する必要があると指摘しており、これはAIインフラに投資するすべての投資家が理解すべきリスク変数です。

"私は実際に新しい資産クラスが登場すると信じています。それは計算力先物を購入することです。私たちは今、十分な計算力を持っていません。"------ブラックロックのCEOラリー・フィンク

今週、彼が正しかったことが証明されました。

シカゴ・マーカンタイル取引所グループ(CME Group)、世界有数のデリバティブ市場は、GPU市場情報とベンチマークテストの業界リーダーであるSilicon Dataと共同で、2026年10月5日に計算力先物契約を導入する計画を発表しました。これは規制の審査を待っています。

なぜ計算力には金融市場が必要なのでしょうか?

2026年、AIの資本支出は7650億ドルに達し、初めて石油と天然ガスの6810億ドルを超えます。2031年までにはほぼ倍増すると予想されています。モルガン・スタンレーは、AIが世界経済に広がることで40兆ドルの機会が生まれると予測しています。そしてこの機会は、ある重要な資源、すなわち計算力に依存しています。

シカゴ商品取引所が算力先物に賭け、ブラックロックのCEO:これは次の1兆ドル資産です

Silicon Dataの指数は、今年の初め以来、古い世代のGPUでさえ計算力の需要が急激に上昇していることを示しています:

シカゴ商品取引所が算力先物に賭け、ブラックロックのCEO:これは次の1兆ドル資産です

これほど多くの資本が一つの業界に流入すると、支出する人々は価格が不利な方向に変動するのから自分を守る方法を必要とします。

現在、石油を販売する生産者は先物契約を購入して、納品前に価格を固定することができます。現物価格が下落すれば、契約は収入を安定させます。反対側の買い手は同じ市場を利用して燃料コストを制限します。双方は価格変動を自分のビジネスから切り離します。

計算力にはまだそのようなツールがなく、AIインフラを構築または購入する人々は3つのリスクエクスポージャーに直面しています:

GPUのレンタル価格は激しく変動し、需要が急増すると急騰し、供給が緩和されたり新しいチップが発売されたりすると急落します。これにより、AI企業は最大のコスト項目について正確な予算を立てることができません。

NVIDIAがより速いチップを発表するたびに、前の世代のチップのレンタル価値は下がり、ハードウェアローンの担保も減少します。

データセンターの建設には2〜3年かかりますが、開発者が計算力コストや収益を固定するために使用できる手段は非常に限られています。これらの決定はすべて数十億ドルの賭けです。

これらのリスクエクスポージャーが計算力先物の需要を生み出しています。しかし、この市場が拡大する前に、他の先物市場を制限していたのと同じ2つの問題、すなわち集中度と互換性に直面しなければなりません。

玉ねぎ、ウラン、DRAMメモリチップ、帯域幅に関する先物市場の構築の試みは、いずれかの問題または両方に直面しました。

計算力に関しては、集中度の問題はより複雑です。買い手は分散しつつあり、推論の需要は数千社の生産ワークロードを運営する企業に広がっています。売り手の陣営は広範で成長を続けており、新しいクラウドプロバイダーの収入は2025年に250億ドルを突破し、60社以上のプロバイダーをカバーしています。しかし、その基盤は依然として高度に集中しており、NVIDIAがほとんどのAIチップを供給しています。

2つ目の問題は互換性です。

現在、計算力の価格はGPUの時間単位で見積もられ、単一のGPUを1時間レンタルするコストです。しかし、同じモデルの2つのGPUが1時間内に提供する計算力は異なる場合があります。

Silicon Dataは学術的な協力者と共に、11のクラウドプロバイダーの3500枚のGPUで同じワークロードを実行しました。同じチップモデル内でも、顕著な差異が見つかりました。あるテストでは、H100の性能差は最大34.5%に達し、全体の研究で最大の差は38%に達しました。

持続可能な契約の最初のバッチは、エネルギー市場が異なる燃料、場所、納品期間を使用するのと同様に、いくつかのレベルを定義する必要があるかもしれません。

しかし、より大きな問題は、計算力先物が機能した場合に何が起こるかです。計算力は次の名目取引額が数兆ドルに達する資産クラスになり、AI経済を加速させることができるのでしょうか?

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