Хеджировать вычислительную мощность, как нефть? Первый в мире фьючерсный контракт на AI-вычисления скоро появится
Стартап Silicon Data совместно с CME Group стремится превратить вычислительную мощность GPU в стандартный обращаемый товар, создав первый в мире фьючерсный рынок AI-вычислительных мощностей.
12 мая CME совместно с Silicon Data запустили фьючерсы на вычислительные мощности, чтобы предоставить AI-разработчикам и финансовым институтам инструмент для хеджирования колебаний цен на вычисления. Данный продукт будет основываться на GPU-бенчмарк-индексе, разработанном Silicon Data, и в настоящее время ожидает одобрения регуляторов.
В течение нескольких дней после анонса сотрудничества Silicon Data и CME Group, такие управляющие активами, как ProShares и Rex Shares, подали заявки на ETF продукты, привязанные к вышеупомянутым фьючерсным контрактам, включая продукты с плечом и обратные продукты.
Основатель и CEO Silicon Data Кармен Ли ожидает, что по мере того, как энергопотребление AI превзойдет все остальные сферы, рынок фьючерсов на вычислительную мощность “превзойдет” по размерам рынок нефтяных фьючерсов. Сможет ли эта концепция реализоваться — в первую очередь зависит от позиции регуляторов.
По вопросам стандартизации вычислений, спецификаций контрактов и построения базовой цены, CFTC (Комиссия по торговле товарными фьючерсами США) проведет тщательную проверку. По мнению профессора финансов Университета Санта-Клары Сеойун Ким:
CFTC захочет иметь совершенно четкое понимание, что из себя представляет продукт.
Аналог авиационного топлива для вычислительных мощностей
Эта идея возникла на основе интуитивной аналогии: зависимость AI-компаний от вычислительных ресурсов подобна зависимости авиакомпаний от авиационного топлива.
В настоящее время большинство компаний не владеют собственными высокопроизводительными GPU для работы AI-систем, а арендуют их по требованию у облачных провайдеров или новых платформ “neocloud”.
С возрастанием спроса на AI-инфраструктуру, стоимость аренды вычислений все больше подвержена колебаниям, что затрудняет компаниям прогнозирование расходов. Как отмечает профессор Сеойун Ким:
Сейчас мы находимся в чрезвычайно неопределенной ситуации: компании не знают, сколько вычислительных ресурсов им потребуется на следующий год, поставщики не знают, сколько GPU заказывать, даже такие производители, как Nvidia, не уверены, сколько чипов выпускать.
На этом фоне Silicon Data намеревается предоставить с помощью фьючерсных контрактов инструмент для управления рисками затрат на вычисления, аналогично тому, как авиакомпании хеджируют риски по топливу, а фермеры — по ценам на урожай.
Как и на любом фьючерсном рынке, контракты на вычислительную мощность привлекут не только компании, желающие зафиксировать расходы, но и спекулянтов — трейдеров, которые делают ставки на цену вычислений, не имея собственной нужды в GPU.
Сторонники считают, что спекулянты играют ключевую роль в повышении ликвидности и эффективности ценообразования. Критики выражают опасения, что спекуляция может усилить амплитуду колебаний, оторвав цену от реального баланса спроса и предложения.
Глава Silicon Data Кармен Ли относится к этому открыто:
Спекулянты — важная часть экосистемы, вам нужны естественные хеджеры, мейкеры и спекулянты. Они имеют свои взгляды на рынок и хотят их выразить — это абсолютно нормально.
Базовый индекс: стандартизация — главный вызов
Функционирование фьючерсного рынка невозможно без надежной, унифицированной базовой цены.
Silicon Data уже разработала систему ценовых индексов для GPU, отслеживающую почасовую стоимость аренды определенных чипов у различных сервис-провайдеров — цель компании стала аналогом роли WTI (West Texas Intermediate) на рынке энергетических деривативов.
Однако стандартизация вычислительной мощности гораздо сложнее, чем стандартизация сырой нефти. По данным Silicon Data, одна только H100 от Nvidia выпускается более чем в 50 различных конфигурациях, цена зависит от процессора, памяти, сетевой пропускной способности, уровня использования и даже локации дата-центра.
Кармен Ли говорит:
Ежедневно мы приводим входящие на платформу цены к одной, базовой спецификации H100 — это крайне сложная операция нормализации, которую мы должны выполнить еще до расчета индекса.
Сеойун Ким отмечает, что стандартизация — общий вызов для всех фьючерсных рынков: для фьючерсов на кукурузу указывается конкретная допустимая категория, на рынке вычислений также потребуется четко определить базис торгуемого актива.
CFTC будет тщательно проверять спецификации контрактов, механизмы расчетов и методику построения базового индекса — от этого зависит запуск новых контрактов.
Данные Silicon Data начали использоваться в важных документах компаний. SpaceX сослалась на цены аренды GPU от Silicon Data в своем IPO-проспекте, что подтвердило отраслевой статус компании как авторитетного источника данных.
Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.
Вам также может понравиться
Доходность 10-летних казначейских облигаций США выше 5% не смогла остановить инвестиционный бум в области AI. Настоящей "границей уничтожения AI" является инверсия кривой доходности?
Рынок облигаций постепенно подает сигнал тревоги об экономике, указывая на то, что серия повышени я ставок Федеральной резервной системы начинает менять рыночные настроения и заставляет людей больше беспокоиться о возможной стагнации экономики США.


Goldman Sachs: Не ждите промежуточных выборов — «Goldilocks» ралли может раньше разжечь конец года на американском рынке акций
По мнению Goldman Sachs, рынок уже чрезмерно оценил риски стагфляции и высоких доходностей; эффект тарифов ослабевает, энергетика может столкнуться с дефляцией, а массовое внедрение AI снижает издержки и будет способствовать снижению инфляции. Хотя темпы роста замедляются, ключевая прибыль остается высокой, а возможности для ужесточения политики со стороны центральных банков ограничены. В условиях "золотой середины" (Goldilocks) усиливается FOMO вокруг AI — нет необходимости ждать промежуточных выборов; ралли по сценарию "золотой середины" может разогреть рынок акций США к концу года раньше ожидаемого.
Перед публикацией отчетности за третий квартал Samsung Electronics и SK Hynix сталкиваются с "очень высокими ожиданиями", что станет испытанием для "глобальной AI-торговли".
Волна искусственного интеллекта стимулирует глобальный «суперцикл» полупроводников, объединённая операционная прибыль Samsung и SK Hynix в третьем квартале может приблизиться к историческому рекорду — 190 триллионам южнокорейских вон. Борьба за HBM4 становится всё более напряжённой, спрос на пропускную способность памяти со ст ороны агентов AI вырос в десять раз, память становится настоящей «кровью» AI-центров обработки данных. Два будущих финансовых отчёта определят, является ли этот расцвет всего лишь кратковременным явлением, или он приведёт к структурной трансформации технологической инфраструктуры.

