Чикагская товарная биржа ставит на фьючерсы на вычислительную мощность, CEO BlackRock: это следующий триллионный актив

Автор оригинала: Чамат Палихапития

Перевод оригинала: Шэньчао TechFlow

Введение от Шэньчао: Капитальные расходы на ИИ впервые превысили расходы на нефть и газ, но цены на вычислительные мощности колеблются резко, и на рынке почти нет инструментов хеджирования. Чикагская товарная биржа планирует запустить фьючерсы на вычислительные мощности, и это станет ключевым экспериментом, определяющим, смогут ли вычислительные мощности стать следующим классом активов стоимостью в триллионы долларов. В этой статье указывается, что для успешного функционирования фьючерсов на вычислительные мощности необходимо сначала решить две проблемы: концентрацию и взаимозаменяемость, что является обязательным рисковым фактором для всех инвесторов, занимающихся инфраструктурой ИИ.

"Я действительно верю, что появится новый класс активов, а именно покупка фьючерсов на вычислительные мощности. У нас сейчас просто недостаточно вычислительных мощностей." ------ Генеральный директор BlackRock Ларри Финк

На этой неделе он доказал, что прав.

Чикагская товарная биржа (CME Group), ведущий мировой рынок деривативов, совместно с лидером в области информации о рынке GPU и бенчмаркинга Silicon Data объявила о планах запустить фьючерсные контракты на вычислительные мощности 5 октября 2026 года, ожидая одобрения регуляторов.

Почему вычислительным мощностям нужен финансовый рынок?

В 2026 году капитальные расходы на ИИ достигнут 765 миллиардов долларов, впервые превысив 681 миллиард долларов на нефть и газ. К 2031 году ожидается, что они почти удвоятся. Morgan Stanley прогнозирует, что распространение ИИ в мировой экономике создаст возможности на сумму 40 триллионов долларов. А эта возможность зависит от одного ключевого ресурса: вычислительных мощностей.

Индекс Silicon Data показывает, что с начала этого года даже для более старых поколений GPU спрос на вычислительные мощности резко возрос:

Когда в отрасль поступает так много капитала, покупатели нуждаются в способе защитить себя от колебаний цен в неблагоприятную сторону.

Сегодня производители, продающие нефть, могут покупать фьючерсные контракты, чтобы зафиксировать цену до поставки. Если цена на спотовом рынке падает, контракт позволяет сохранить доход стабильным. Покупатели с другой стороны используют тот же рынок, чтобы ограничить затраты на топливо. Оба стороны отделяют колебания цен от своего бизнеса.

У вычислительных мощностей пока нет таких инструментов, что ставит перед любыми, кто строит или покупает инфраструктуру ИИ, три риска:

Цены на аренду GPU колеблются резко, взлетая во время резкого роста спроса или обрушиваясь при избытке предложения или выходе новых чипов, что затрудняет ИИ-компаниям точное планирование своих основных затрат.

Каждый раз, когда NVIDIA выпускает более быстрые чипы, стоимость аренды предыдущего поколения чипов снижается, и залог, стоящий за займами на оборудование, также уменьшается.

Центр обработки данных требует от двух до трех лет для постройки, но у разработчиков очень ограниченные средства для фиксации своих затрат или доходов от вычислительных мощностей. Каждое такое решение — это ставка в миллиарды долларов.

Эти рисковые факторы создают спрос на фьючерсы на вычислительные мощности. Но прежде чем этот рынок сможет расшириться, ему необходимо столкнуться с теми же двумя проблемами, которые когда-то ограничивали другие рынки фьючерсов: концентрацией и взаимозаменяемостью.

Попытки создать фьючерсные рынки вокруг лука, урана, чипов DRAM и пропускной способности сталкивались с одной или обеими из этих проблем.

Для вычислительных мощностей проблема концентрации более сложна. Покупатели становятся более разнообразными, поскольку спрос на выводы распределен среди тысяч компаний, работающих с производственными нагрузками. Продавцы также разнообразны и продолжают расти, доходы новых облачных поставщиков превысят 25 миллиардов долларов к 2025 году, охватывая более 60 поставщиков. Но их основа остается высоко концентрированной, NVIDIA поставляет большинство чипов для ИИ.

Вторая проблема — взаимозаменяемость.

Сегодня цены на вычислительные мощности указываются по часам на GPU, то есть стоимость аренды одного GPU на час. Но два GPU одной модели могут предоставить различную вычислительную мощность за один час.

Silicon Data совместно с академическими партнерами провела тестирование на 3,500 GPU от 11 облачных поставщиков с одинаковыми рабочими нагрузками. Даже в рамках одной модели чипа они обнаружили значительные различия. В одном тесте разница в производительности H100 достигала 34.5%, а максимальная разница в исследовании составила 38%.

Первые устойчивые контракты могут потребовать определения нескольких уровней, как это делается на энергетических рынках с различными видами топлива, местами и сроками поставки.

Но более важный вопрос: что произойдет, если фьючерсы на вычислительные мощности сработают. Смогут ли вычислительные мощности стать следующим классом активов с номинальным объемом торговли в триллионы долларов и ускорить экономику ИИ?