Wie das Hedging von Rohöl – jetzt auch Hedging von Rechenleistung? Der weltweit erste AI-Computing-Futures-Kontrakt steht kurz vor der Einführung
Das Startup Silicon Data arbeitet mit der CME Group zusammen und versucht, GPU-Rechenleistung zu einem handelbaren, standardisierten Rohstoff zu machen und damit den weltweit ersten Terminmarkt für KI-Rechenleistung zu schaffen.
Zuvor haben am 12. Mai die CME (Chicago Mercantile Exchange) und Silicon Data gemeinsam Terminkontrakte auf Rechenleistung eingeführt, mit dem Ziel, KI-Entwicklern und Finanzinstitutionen ein Instrument zur Absicherung gegen Preisschwankungen bei Rechenleistung zu bieten. Das Produkt soll auf dem von Silicon Data entwickelten GPU-Benchmark-Index basieren und wartet derzeit auf die Genehmigung durch die Aufsichtsbehörden.
Nur wenige Tage nach der Kooperationsankündigung von Silicon Data und der CME Group haben Assetmanager wie ProShares und Rex Shares Anträge auf ETFs eingereicht, die an die geplanten Kontrakte gekoppelt sind, darunter auch gehebelte und inverse Produkte.
Die Gründerin und CEO von Silicon Data, Carmen Li, erwartet, dass mit dem absehbaren Anstieg des Energieverbrauchs durch KI, der schließlich alle anderen Nutzungen zusammen übertreffen wird, der Markt für Rechenleistung-Termingeschäfte "größer als" der für Öl-Futures werden wird. Ob sich diese Vision verwirklichen lässt, wird vorrangig von der Haltung der Regulierungsbehörden abhängen.
Bei Kernfragen wie der Standardisierung von Rechenleistung, der Definition von Kontraktspezifikationen und dem Aufbau von Benchmark-Preisen wird die US-amerikanische Commodity Futures Trading Commission (CFTC) eine strenge Prüfung vornehmen. Die Finanzprofessorin Seoyoung Kim von der Santa Clara University erläuterte:
Die CFTC wird ganz genau wissen wollen, was das Produkt eigentlich ist.
Die Rechenleistungs-Version der Logik von Flugbenzin
Die Idee stammt von einem anschaulichen Vergleich: Die Abhängigkeit von KI-Unternehmen von Rechenleistung ist der Abhängigkeit von Fluggesellschaften von Kerosin sehr ähnlich.
Derzeit besitzen die meisten Unternehmen nicht selbst die High-End-GPUs, die für den Betrieb von KI-Systemen notwendig sind, sondern mieten sie nach Bedarf über Cloudanbieter oder Plattformen der „Neocloud“.
Mit der sprunghaft steigenden Nachfrage nach KI-Infrastruktur schwanken die Kosten für Rechenleistung stärker, was Unternehmen die Kostenprognose erschwert. Die Finanzprofessorin Seoyoung Kim von der Santa Clara University sagte:
Wir befinden uns derzeit in einer Zeit erheblicher Unsicherheit. Viele Unternehmen wissen nicht, wie viel Rechenleistung sie im nächsten Jahr benötigen werden, Anbieter wissen nicht, wie viele GPUs sie bestellen sollen, und selbst Hersteller wie Nvidia wissen nicht, wie viel produziert werden muss.
Vor diesem Hintergrund hofft Silicon Data, durch Terminkontrakte die Kostenrisiken bei Rechenleistung absichern zu können – ähnlich wie Fluggesellschaften ihre Treibstoffkosten und Landwirte ihre Agrarpreise absichern.
Wie auf allen Terminmärkten werden Rechenleistungskontrakte nicht nur Unternehmen anziehen, die Kosten festschreiben wollen, sondern auch Spekulanten – Akteure, die einen Glauben an die Preisentwicklung von Rechenleistung haben, selbst aber keinen GPU-Bedarf besitzen.
Befürworter argumentieren, dass Spekulanten eine wichtige Rolle für die Marktliquidität und die Preisfindung spielen. Kritiker befürchten hingegen, dass Spekulation die Preisschwankungen verstärken und die Preise von den realen Fundamentaldaten entkoppeln könnte.
Carmen Li, Gründerin und CEO von Silicon Data, steht dem offen gegenüber:
Auch Spekulanten sind ein unverzichtbarer Teil des Ökosystems – es braucht natürliche Hedger, Market Maker und eben Spekulanten. Sie haben ihre eigene Marktsicht und wollen ihre Meinung vertreten, was völlig legitim ist.
Benchmark-Index: Standardisierung als zentrale Herausforderung
Eine zuverlässige, einheitliche Benchmark ist die Grundvoraussetzung für das Funktionieren von Terminmärkten.
Silicon Data hat hierfür einen GPU-Preisindex entwickelt, der die Stundenpreise für bestimmte Chips unterschiedlicher Anbieter verfolgt. Ziel ist es, in der Rolle für den Markt für abgeleitete Energieprodukte dem West Texas Intermediate (WTI) bei Öl-Produkten zu entsprechen.
Allerdings ist die Standardisierung von Rechenleistung deutlich komplexer als bei Rohöl. Nach Angaben von Silicon Data gibt es allein für den Nvidia H100-Chip mehr als 50 verschiedene Konfigurationen, deren Preise sich je nach Prozessor, Speicher, Netzwerk-Bandbreite, Auslastung und Standort des Rechenzentrums erheblich unterscheiden.
Carmen Li sagte dazu:
Wir normalisieren jeden Tag die auf der Plattform eingegebenen Preise auf die Standardkonfiguration des Basis-H100. Das ist ein äußerst komplexer Normalisierungsschritt, den wir sogar noch vor der eigentlichen Indexberechnung abschließen müssen.
Seoyoung Kim weist darauf hin, dass Standardisierung eine Herausforderung für alle Terminmärkte darstellt. Bei Mais-Terminkontrakten ist die lieferbare Qualität genau definiert, auf dem Markt für Rechenleistung muss das Handelsobjekt ebenso präzise festgelegt werden.
Die US-amerikanische Commodity Futures Trading Commission (CFTC) wird die Kontraktspezifikationen, Abwicklungsprozesse und den Aufbau des Benchmark-Indexes einer umfassenden Prüfung unterziehen – eine entscheidende Hürde für die Markteinführung der Kontrakte.
Die Benchmark-Daten von Silicon Data finden bereits Eingang in wichtige Unternehmensunterlagen. SpaceX hat in seinem Börsenprospekt die Mietpreise für GPUs von Silicon Data zitiert und damit deren Branchenvertrauenswürdigkeit untermauert.
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