CME запустит фьючерсы на вычислительную мощность GPU 5 октября, отслеживая стоимость аренды H100 и B200.

По мере того как инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта продолжают расти, вычислительная мощность GPU постепенно превращается из инфраструктурных издержек в рамках AI-индустрии в финансовый актив, который можно оценивать, торговать и хеджировать.

Группа CME и компания Silicon Data, занимающаяся рыночной аналитикой GPU, во вторник объявили о планах запустить два фьючерсных контракта на вычислительную мощность 5 октября, решение все еще ожидает одобрения регуляторов.

Два контракта — это Silicon Data H100 Rental Index Futures и Silicon Data B200 Rental Index Futures, которые будут торговаться на CME и действовать в соответствии с правилами Нью-Йоркской товарной биржи (NYMEX).

Контракты будут отслеживать составленные Silicon Data индексы цен на аренду H100 и B200 GPU, с почасовой стоимостью аренды GPU в качестве основного ценового индикатора.

Это означает, что участники рынка в будущем смогут использовать фьючерсные инструменты для хеджирования рисков колебания цен на AI-вычисления. CME заявляет, что новый продукт призван помочь трейдерам, финансовым учреждениям, разработчикам AI и облачным провайдерам управлять ценовыми рисками быстрорастущего рынка вычислительных ресурсов.

CME ранее называла вычислительную мощность «новой нефтью XXI века», отмечая, что вычислительные ресурсы становятся самостоятельным новым классом активов.

Стоимость аренды GPU становится важнейшим показателем затрат AI-индустрии

Для предприятий, занимающихся обучением и инференсом AI-моделей, помимо капитальных затрат на закупку GPU и строительство дата-центров, важным способом получения вычислительных ресурсов остается аренда GPU напрямую у облачных провайдеров или специализированных компаний.

Поэтому изменение почасовой аренды GPU способно в определенной мере отражать баланс спроса и предложения на вычислительную мощность.

Silicon Data ежедневно публикует эталонные цены аренды GPU, охватывая такие основные AI-ускорители, как H100, A100, B200 и AMD MI300X, а стандартизированные цены формируются на основе данных, собранных с облачных платформ, крупных облачных операторов, дата-центров совместного размещения и частного рынка аренды.

B200 — один из ключевых продуктов архитектуры Blackwell от NVIDIA, обладающий большей вычислительной производительностью по сравнению с предыдущей серией H100. Поскольку производство и внедрение Blackwell еще расширяются, на стоимость аренды B200 сейчас влияет как ограниченное предложение, так и сохраняющийся спрос на AI-обучение.

Silicon Data отмечает, что индекс аренды B200 отражает стандартизированную почасовую цену из разных источников предоставления вычислительной мощности.

Значение фьючерсного рынка — создание публичного механизма определения форвардных цен

В настоящее время рынок аренды GPU весьма фрагментирован, среди различных облачных провайдеров, вычислительных сервисов и сроков аренды наблюдается значительная разница в ценах, а у предприятий отсутствуют такие зрелые инструменты, как нефтяные фьючерсы, для фиксации будущих затрат на вычислительную мощность.

Когда CME и Silicon Data в мае этого года впервые объявили о сотрудничестве, они заявили, что новые контракты помогут AI-компаниям и облачным провайдерам управлять рисками колебания цен на вычислительную мощность. Вслед за этим Silicon Data выпустила форвардную кривую цен на GPU для моделей H100, B200 и A100 с максимальным сроком до 36 месяцев.

Для поставщиков вычислительных ресурсов, если ожидается снижение цен на аренду GPU, фьючерсы можно использовать для хеджирования; а для AI-компаний, нуждающихся в большом объеме GPU, фьючерсы могут стать инструментом для фиксации будущих затрат на вычислительную мощность.

В то же время финансовые учреждения и трейдеры могут участвовать в ценовых сделках, основываясь на собственных ожиданиях относительно спроса на AI, предложения GPU и сроков строительства дата-центров.

Это также означает, что финансовизация AI-индустрии распространяется не только на чипы, дата-центры и соответствующие акции, но и на базовый слой — вычислительные ресурсы.

Если CME успешно запустит этот продукт и обеспечит достаточную ликвидность, фьючерсные цены на H100 и B200 в будущем могут стать важными рыночными индикаторами для оценки баланса спроса и предложения AI-вычислений, загрузки дата-центров и рентабельности инвестиций в AI-инфраструктуру.

Тем не менее, есть ключевое отличие вычислительных ресурсов от традиционных товаров: вычислительные мощности GPU нельзя хранить, как нефть или золото. Если вычислительная мощность простаивает, то ее часовая стоимость исчезает, поэтому механизмы ценообразования, ликвидность и эффективность хеджирования GPU-фьючерсов будут заметно отличаться от традиционных товарных контрактов.

Недавнее исследование по ценообразованию активов AI-вычислений также подчеркивает: поскольку вычисления непригодны для хранения, стандартные безарбитражные модели ценообразования товарных фьючерсов не применимы напрямую на рынке вычислительных мощностей.

Таким образом, если запуск этих двух контрактов 5 октября пройдет по плану, их значение будет заключаться не только в появлении новых фьючерсных продуктов, но и в установлении открытого финансового эталона для AI-вычислений, которым раньше не хватало единой рыночной цены.