계산 능력이 상품화되면, GPU 선물 시장은 얼마나 더 기다려야 할까요?

저자：Caleb Shack、Alana Levin

편집：佳欢，ChainCatcher

Variant에서는 신흥 시장을 탐색하는 데 열정을 가지고 있습니다. 신흥 자산 클래스, 금융 상품, 자산 발행, 시장 접근의 확대 및 새로운 참여 방식은 우리의 설립 유전자에 깊이 뿌리내리고 있습니다.

최근 우리는 계산 능력 구축을 둘러싼 시장에 대해 고민하고 있습니다.

계산 능력 확보는 방대하고 지속적으로 성장하는 분야이며, 이 분야는 더 나아가 금융화될 조건을 갖추고 있다고 할 수 있습니다.

그러나 계산 능력의 수급 역학은 매우 복잡하고 불투명하며 지속적으로 진화하고 있습니다. 시장의 시기, 구조, 심지어 거래의 구체적인 자산이 무엇인지에 대해서도 여전히 많은 미해결 수수께끼가 존재합니다.

이 문제들에 대한 논의와 탐구 과정에서, 우리는 계산 능력 시장을 생각하는 창으로서 새로운 분석 프레임워크를 공유하고자 합니다.

새로운 선물 시장의 탄생은 일반적으로 다음 다섯 가지 전제 조건을 충족해야 합니다:

• 공급 측의 단편화
• 지속적인 가격 변동
• 어떤 형태의 실물 결제 인프라
• 표준화되고 거래 가능한 단위
• 가격 발견이나 헤지를 위한 대체품 부족

우리의 프레임워크는 현재의 계산 능력 시장의 양상을 이 다섯 가지 차원에서 검토합니다. 우리는 역사적 유추를 통해 각 차원의 중요성을 설명하고, 시장이 언제 폭발의 임계점에 도달할 수 있을지를 예측합니다.

핵심 요점 요약

이 프레임워크를 빠르게 살펴보면, 현재의 계산 능력 시장은 안정적인 선물 시장을 유지하는 데 필요한 성숙도가 부족하다는 것을 알 수 있습니다.

(그럼에도 불구하고, 이 시장은 활력이 넘치며 많은 스타트업들이 현상을 변화시키기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 만약 당신이 이 일을 하고 있다면, 저희에게 연락해 주세요!)

다음은 현재 우리가 다섯 가지 차원에서 계산 능력 선물 시장에 대해 평가한 점수입니다:

• 공급 측의 단편화：🔴 공급이 초대형 클라우드 서비스 제공업체에 의해 고도로 독점됨
• 가격 변동：🟢 GPU 가격이 매우 변동성이 큼
• 실물 결제 인프라：🟢 OTC 중개업체 수준에서 실물 결제 인프라가 갖추어짐
• 표준화：🔴 계산 능력이 표준화되고 거래 가능한 단위가 부족함
• 대체품 부족：🟡 수직 통합된 공급업체는 내부 헤지를 할 수 있지만, 다른 참여자들은 어쩔 수 없이 매수해야 함

1. 공급 측의 단편화 (계산 능력 점수：🔴)

선물 시장은 가격 발견의 메커니즘입니다.

독점 공급 하에서는 가격 발견의 필요성이 사라지며, 가격은 소수의 대형 공급업체에 의해 결정되므로 가격의 불확실성이 제거됩니다.

역사를 돌아보면, 이러한 상황은 흔히 발생했습니다.

석유 선물은 공급 측 카르텔(예: "일곱 자매", 즉 20세기 중반 세계 석유를 지배한 7대 다국적 기업)의 힘이 약해진 후에야 성장할 수 있었습니다.

전력 시장은 정부가 규제를 완화하고 독립 생산자가 시장에 진입할 수 있도록 독점 가격을 깨뜨린 후에야 형성되었습니다. 공급 측의 단편화는 선물 시장이 가격 발견의 중요한 장소가 되는 데 기여했습니다.

현재의 계산 능력 역학을 살펴보면, 공급 측은 상대적으로 집중되어 있습니다.

4대 클라우드 거대 기업(AWS, Azure, GCP, Oracle)은 전 세계 약 78%의 자가 구축된 핵심 IT 전력 용량과 약 69%의 H100 공급량을 통제하고 있습니다(원문 계산에 따르면, 2025년 Q4에 1240만 개의 H100이 존재한다고 가정).

따라서 우리는 그들이 전 세계 계산 능력 시간 공급을 주도하고 있다고 추론합니다. 공급은 단편화되지 않았습니다.

그럼에도 불구하고 우리는 이 역학을 변화시킬 수 있는 요소에 대해 여전히 고민하고 있습니다.

새로운 클라우드 제공업체들이 등장하고 있습니다. 새로운 칩 아키텍처는 다른 공급업체들이 시장 점유율을 확보할 기회를 창출하고 있습니다.

주요 연구소의 일부 장기 계약 생산 능력은 결국 충분히 활용되지 않을 수 있으며, 이는 이러한 연구소가 시장의 계산 능력 공급업체 또는 판매자로 전환될 수 있음을 의미합니다.

따라서 우리는 미래의 집중 정도에 대해 확신할 수는 없지만, 현재의 판단은 시장 공급 측의 발전 방향이 지금보다 더 단편화될 것이라는 것입니다.

2. 가격 변동 (계산 능력 점수：🟢)

블룸버그 터미널의 Ornn H100 지수

선물 시장의 또 다른 전제 조건은 기초 자산이 높은 변동성을 가져야 한다는 것입니다.

상당한 가격 불확실성이 없다면, 헤지자는 변동 위험을 방지할 동력이 부족합니다.

변동성은 또한 투기자를 끌어들입니다. 그들은 큰 가격 변동에서 이익을 얻을 수 있습니다. 시장이 안정적이거나 예측 가능하다면, 투기자는 다른 시장으로 눈을 돌릴 것입니다.

우리는 1950년대의 석유 시장에서 이러한 상황을 보았습니다.

당시 석유 공급이 과잉되었고, 소련이 제시한 가격이 "일곱 자매"의 가격보다 낮았습니다. "일곱 자매"는 중동 산유국에 통보 없이 해당 지역의 가격을 인하했습니다.

이로 인해 발생한 연쇄 충격은 중동 석유의 국유화, OPEC의 설립, 그리고 세계 석유 가격의 불확실성을 심화시켰습니다. 이후 석유의 변동성은 1970년대 전력 시장의 변동성을 초래했습니다.

계산 능력 가격은 과거에도 변동성이 있었고, 앞으로도 계속 변동성이 클 것입니다.

새로운 공급이 시장에 진입하는 속도는 불확실합니다. 새로운 칩이나 데이터 센터 아키텍처는 특정 작업의 Token 효율성을 높일 수 있습니다. 수요는 지속적으로 증가하며 예측할 수 없는 방식으로 확장되고 있습니다.

우리는 이 전제 조건이 현재 이미 충족되었다고 매우 확신합니다.

3. 실물 결제 인프라 (계산 능력 점수：🟢)

시장이 효율적으로 운영되기 위해서는 구매자가 정해진 날짜와 시간에 기초 자산을 수령하고 소비할 수 있다는 확신이 필요합니다.

이를 위해서는 인프라의 지원이 필요합니다: 공급 집합, 신뢰할 수 있는 배송 보장, 거래 청산, 담보 처리 및 결제 관리 메커니즘. 이러한 작업은 일반적으로 중개인이나 브로커가 수행합니다.

전력 시장에서는 이러한 작업이 독립 시스템 운영자에 의해 수행되며, 이들은 중립적인 제3자로서 준 정부 기관의 역할을 합니다.

현재의 계산 능력 시장에는 완전히 동등한 역할이 없지만, 우리의 가정은 계산 능력 중개업체나 OTC 거래소가 위의 많은 기능을 수행하기 시작하고 있다는 것입니다.

현재 중개업체들은 계산 능력 구매 및 임대 계약을 중심으로 지수 및 데이터 집계 도구를 구축하여 시장 가격을 고정하고 있습니다.

Ornn과 Silicon Data는 데이터 센터 수준의 GPU 가격 데이터를 발표하기 시작했습니다.

중개업체 집단은 계약 합의에 대한 공감대를 형성하고 있으며, 이는 SAFE 계약이 초기 자금 조달 조건을 표준화한 것과 유사합니다. 이러한 도구는 기본적인 실물 결제 인프라를 개선합니다. 그 이전에는 이러한 조정 작업이 대부분 그룹 채팅에 머물러 있었습니다.

우리는 실물 결제 인프라에 대해 긍정적인 점수를 주었으며, 이는 가격 발견의 기초를 마련합니다.

하지만 성숙한 현물 시장과 비교할 때, 그것은 결코 완벽하지 않습니다. 이러한 구매 행동은 인프라 수준에서 발생하며, 모든 시장 참여자가 구매 후 공개적으로 재판매할 권한이 있는 것은 아닙니다. 우리는 이 측면에서 새로운 시장 창출의 진행 상황을 면밀히 주시하고 있습니다.

4. 표준화 (계산 능력 점수：🔴)

신상품이 직면하는 주요 도전 중 하나는 일반적으로 그 단위의 독특성과 대체 불가능성입니다.

너무 많은 변수가 유동성을 여러 시장으로 분산시키거나, 대부분의 헤지 및 인도 요구를 충족할 수 없을 정도로 베이시스 리스크를 높일 수 있습니다.

예를 들어, 원유는 밀도와 황 함량에 따라 측정되며, 이는 생산지에 따라 다릅니다.

NYMEX는 WTI 지수(경질 저유황유)를 통해 제품 시장의 적합점을 찾았으며, 이는 전 세계 상류 시장에 서비스를 제공할 수 있는 표준을 고정하여 하류 시장(예: 항공사)에서도 헤지에 사용됩니다.

전력은 지역별로 표준화되어 있으며, 온도, 인구 밀도 등 요인에 따라 달라지는 수요와 공급의 변동을 고려합니다.

계산 능력 시장은 일반적인 헤지 요구를 충족할 수 있는 표준화 수준이 부족합니다.

문제는 하나의 H100 인스턴스가 항상 다른 H100 인스턴스와 동일하지 않다는 것입니다.

지역(및 지역 전력 입력), 전체 구성(즉, 하드웨어 및 네트워크 구성 요소) 및 기간(즉, 계약 지속 시간) 등의 요인이 GPU 인스턴스 가격의 차별성을 더욱 심화시킵니다.

그러나 우리는 표준화의 초기 징후를 보았으며, 특히 수요가 긴 꼬리(즉, 비전선 연구소)에서 오는 경우에 그렇습니다.

훈련과는 달리, 추론 작업 부하에 필요한 미세한 차이는 훨씬 적으며, 분산된 환경에서 실행될 수 있습니다.

추론 공급이 많은 공급업체에 분산된다면, 예를 들어 오픈 소스 가중치 모델이 시장 점유율을 증가시키면 표준화가 발생할 수 있습니다.

5. 대체품 부족 (계산 능력 점수：🟡)

이는 시장 형성 과정에서 쉽게 감지되지 않지만 자주 간과되는 중요한 포인트입니다.

선물 시장의 설립은 헤지자를 위해 존재합니다. 만약 충분한 유동성을 가진 대체품이 존재하고 베이시스 리스크가 무시할 수 있다면, 대체 계약은 아무도 관심을 두지 않을 것입니다.

교과서적인 예는 항공 연료 선물이 채택되지 않는 것입니다. 왜냐하면 WTI와 다른 상류 지수가 수요를 충분히 충족했기 때문입니다.

전력 관련 분야에서는 온도 기반 선물이 실패했습니다. 시장 참여자들은 가격 변동을 헤지하는 결과(전력)가 그 원인(온도)을 헤지하는 것보다 더 효율적이라는 것을 발견했습니다.

현재 모델 제공업체들은 장기 임대 계약이나 합작 투자를 통해 계산 능력 위험을 헤지하고 있으며, 이러한 계약은 일반적으로 "지불 조건 없이" 형식으로 현물 가격 위험 노출을 거래 상대방 위험으로 교환합니다.

초대형 클라우드 서비스 제공업체들은 일반적으로 배포한 GPU를 실물로 소유하고 있습니다.

반면, 긴 꼬리 공급업체들은 유리한 임대 조건을 얻을 계약적 지렛대가 부족하고, 자신의 수직적 인프라를 구축할 자금도 부족하여 현물 시장의 변동 충격을 가장 먼저 받게 됩니다.

시장 관점에서 대체품은 존재하지 않지만, 공급을 통제하는 참여자는 수직 통합을 통해 내부 헤지를 할 수 있습니다.

종합 판단

종합 점수 카드에 따르면, 계산 능력이 안정적인 선물 시장을 지탱하기에는 아직 이르다고 볼 수 있습니다.

이 시장은 투기자를 끌어들이는 변동성과 거래를 지원하는 초기 결제 인프라를 가지고 있지만, 대규모 범위에서 실제 가격 발견을 위한 공급 단편화와 표준화가 부족합니다.

대부분의 거래는 OTC에서 발생합니다.

중개업체들은 가격 출처를 구축하고 있으며, Ornn과 Silicon Data는 지수를 발표하고, 그룹 채팅 거래는 계약 템플릿으로 표준화되고 있습니다.

이것은 무의미한 것은 아니지만, WTI나 PJM과 같은 성숙한 시장이 되지는 않았습니다. 거래량이 너무 적고, 계약이 너무 맞춤화되어 있으며, 공급이 너무 집중되어 있어 기존 인프라가 대규모 청산을 수행할 수 없습니다.

이 프레임워크를 해석하는 올바른 방법은 최종 결론이 아닌 진단 도구로 사용하는 것입니다. 그것은 우리가 무엇을 놓치고 있는지를 알려주며, 무엇이 불가능한지를 말해주지 않습니다.

미해결 수수께끼

시장은 우리가 현재 확신할 수 없는 방식으로 발전할 것입니다.

우리는 많은 미해결 수수께끼와 몇 가지 초기 가정을 가지고 있습니다. 이러한 가정은 탐색적이며, 추가 검증이나 반박이 필요합니다. 아래에서는 이러한 가정의 가장 강력한 주장을 설명하겠습니다.

▍향후 1-2년 동안 시장 공급 측은 더 단편화될 것인가, 더 집중될 것인가?

우리는 적당한 단편화가 발생할 것으로 예상합니다.

새로운 클라우드 제공업체들이 새로운 생산 능력을 시장에 투입하는 속도가 다른 어떤 카테고리보다 빠릅니다.

전력이 핵심 제약 조건이 되면서 새로운 지역이 활성화되고 있으며, 이는 기존의 초대형 클라우드 서비스 제공업체의 발자국 근처가 아닌 저렴한 전력 근처에서 생산 능력을 구축할 수 있는 운영자에게 유리합니다.

포춘 2000대 기업조차 소규모 데이터 센터를 지원하고 있습니다. 이 분야의 확장은 피할 수 없는 것 같습니다.

그러나 표준 비즈니스 모델은 신뢰할 수 있는 거래 상대방(예: 초대형 클라우드 서비스 제공업체 및 전선 연구소)과 대규모 장기 계약을 체결하는 데 의존합니다.

Hyperbolic 및 SF compute와 같은 클라우드 중개 서비스 제공업체는 정반대로 시간당 요금을 부과하는 생산 능력을 제공합니다.

이들 기업은 AI 원주율 스타트업, 오픈 소스 가중치에서 추론을 실행하는 애플리케이션 레이어 기업, 그리고 전선급 예산이 없는 연구소의 긴 꼬리 계산 능력 수요를 충족합니다.

우리는 오픈 소스 가중치의 채택이 특히 계산 능력 생산 능력을 더욱 단편화할 것이라고 믿습니다. 왜냐하면 공급이 전선 연구소와 초대형 클라우드 서비스 제공업체에서 "수직적으로 분리"될 것이기 때문입니다.

▍표준화는 어떻게 전개될 것인가?

지수 제공업체들은 시간당 GPU 인스턴스 비용을 기준으로 표준을 설정하고 있습니다.

이 데이터 출처는 대략적인 추정치를 나타내며, 정확한 가격이 아닙니다.

인스턴스 가격은 지역, 전체 구성 및 기간 등 여러 요인에 따라 달라지므로 표준화된 가격을 달성하기 어렵습니다.

전체 구성의 차별화는 특히 두드러지며, 이는 데이터 센터가 맞춤형 작업 부하를 위해 설계되고, 초대형 클라우드 서비스 제공업체가 생태계 잠금을 위해 시장 통일이 아닌 최적화를 수행한 결과입니다.

통일된 시장 수요가 존재할 때 표준이 나타납니다.

WTI 표준이 채택된 것은 그것이 휘발유, 디젤 및 항공 연료와 같은 광범위한 하류 정제 제품에 서비스를 제공했기 때문입니다.

현재 계산 능력 수요는 AI 훈련 및 추론 작업 부하에 의해 주도되고 있습니다.

훈련 인프라는 맞춤형으로, 대형 집중식 시설에서 계산 집약적인 긴 작업을 위해 최적화되어 있어 기본적인 계산 인스턴스가 거의 대체 불가능합니다.

반면, 추론 인프라는 더 간단한 하드웨어 사양과 더 적은 에너지를 필요로 하며, 지연을 최적화하여 인프라가 동일한 장소가 아닌 다양한 지역에 분산되도록 합니다.

추론은 동질적이며, 2029년까지 AI 계산 능력 수요의 65% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다. 우리는 이 시장을 서비스하기 위한 계산 인프라의 최적화가 공급업체 간의 계산 요구를 통일시킬 것이라고 추측합니다.

만약 칩 수준 인스턴스 간의 차이가 여전히 존재한다면, 표준화의 다른 경로는 하드웨어 수준의 벤치마크 테스트가 될 수 있습니다.

엔비디아는 다양한 모델 아키텍처의 추론 및 훈련 성능을 평가하기 위해 MLPerf 벤치마크를 만들었습니다.

이 구상 하에서 GPU 인스턴스 거래의 기준은 하드웨어 사양이 아니라 출력의 품질과 효율성이 될 것입니다.

▍향후 1-2년 내에 표준의 출현을 방해할 요소는 무엇인가?

우리는 "폐쇄된 정원"과 맞춤형 작업 부하가 표준화 시도를 억누를 것이라고 생각합니다.

향후 1-2년 동안 초대형 클라우드 서비스 제공업체와 전선 연구소는 AI 인프라 및 모델 제공에서의 지배적 위치를 유지하기 위해 노력할 것입니다.

두 가지가 분리되지 않는다면, 그들은 각자의 요구에 따라 하드웨어를 유지할 것이며, 각 회사의 요구는 다릅니다. 새로운 칩 아키텍처의 채택은 하드웨어 사양을 더욱 분산시켜 표준의 제정을 어렵게 만들 것입니다.

▍오픈 소스 가중치는 어떻게 의미 있는 응용을 얻을 것인가?

이는 계산 능력 시장 형성의 가장 간단한 경로입니다.

현재 이 시장이 직면한 두 가지 핵심 병목 현상은 공급 측 집중과 표준화 부족입니다.

오픈 소스 가중치의 광범위한 채택은 추론을 실행하는 능력을 민주화합니다.

이는 독립 운영자의 형성을 위한 동기를 창출하고, 이러한 특정 모델에 맞춤형으로 최적화된 인프라를 촉진합니다.

우리는 비트코인 채굴에서 동일한 이야기를 보았습니다: 오픈 소스 소프트웨어는 많은 채굴자를 탄생시켰고, 하드웨어 구성에 대한 표준화를 촉진했습니다.

지금까지 오픈 소스 가중치는 성능 면에서 폐쇄형 가중치 모델에 뒤처져 있었습니다.

하지만 이러한 추세가 지속된다면, 오픈 소스 가중치는 곧 우리가 오늘날 폐쇄형 모델에서 보는 성능 기준에 도달할 것입니다.

기업들은 이미 그들의 시스템에 폐쇄형 모델을 광범위하게 통합하고 있으며, 생산성의 큰 향상을 목격하고 있습니다. 3개월 내에 동일한 생산성을 높일 수 있는 모델의 가격은 현재의 일부에 불과할 수 있습니다.

그러나 대부분의 기업은 여전히 성능이 가장 우수한 모델을 선택할 가능성이 높습니다.

우리는 언젠가 전선 폐쇄형 모델이 그들이 수행하는 작업에 대해 너무 비쌀 것이며, 기업들이 다양한 모델 간에 스마트한 구성을 최적화할 것이라고 믿습니다.

기억해야 할 것은, 전선 연구소가 현재 추론 서비스를 적자 상태로 제공하고 있으며, 그들은 결국 운영을 유지하기 위해 가격을 인상해야 한다는 것입니다. 그때 오픈 소스 가중치는 자신의 순간을 맞이할 것입니다.

▍최종 거래의 가격 단위는 무엇이 될 것인가?

계산 능력은 대략 세 가지 층으로 나눌 수 있습니다: 칩, 칩 인스턴스 시간, Token.

칩 수준------공급이 고도로 집중되어 있습니다.

ASML은 TSMC가 사용하는 노광기를 독점하고 있으며, TSMC는 엔비디아가 사용하는 칩 제조 공장을 독점하고, 엔비디아는 최첨단 칩 설계를 독점하고 있습니다.

또한, 칩은 전원에 연결되고 높은 온라인 시간을 유지해야만 유용합니다. 이는 우리가 단일, 제공 가능한 칩이 최종 가격 단위가 되지 않을 것이라고 믿게 만듭니다.

칩 인스턴스 시간 수준------이는 칩이 실제로 사용될 수 있는 시간 범위를 의미합니다.

이는 칩의 가장 가치 있는 상태라고 할 수 있으며, 본문에서 논의하는 핵심 층입니다.

이 층에서는 계산 능력 자원에 대한 충분한 수요가 존재하는 한, 계산 능력은 전력과 유사한 상품으로 나타날 것입니다.

우리는 계산 능력이 전력 및 기타 공공 서비스와 유사한 방식으로 거래될 것이라고 상상합니다: 지역 계약에서 표준화(계산 능력은 전력의 함수)를 실현하고, 이를 바탕으로 현물 시장과 선물 시장을 통해 헤지하는 것입니다. "칩 인스턴스 시간" 형식 하에서 이는 실현 가능합니다.

Token 수준------이는 계산 능력 인스턴스의 하위 산물이며, 최종 가격 단위가 될 수도 있습니다.

만약 Token이 계산 능력 인스턴스를 구동하는 주요 요소라면, Token 시장은 수요 측에 헤지 비용을 제공하는 방법을 제공하고, 공급 측은 수익을 잠금할 수 있게 됩니다.

공급 측은 지속적인 장기 계약이나 수직 통합을 통해 비용을 헤지하고 집중도를 유지할 수 있습니다.

그러나 Token은 서로 다른 모델 간에 통일되지 않습니다. 각 모델은 고유한 텍스트 분할 기준을 가지고 있으며, 서로 다른 사용 사례 간에 완전히 교환할 수 있는 출력을 생성합니다. 그럼에도 불구하고, 우리는 여전히 이 분야의 발전을 면밀히 주시하고 있습니다.