Marché des capitaux computationnels

L'informatique est en train d’être intégrée à un marché de capitaux global, tout comme l’électricité dans les années 1990.

Auteur : Vaidik Mandloi

Traduction : Block unicorn

Google est l’un des trois principaux fournisseurs mondiaux de services cloud, et il achète actuellement chaque mois 920 millions de dollars de ressources informatiques à SpaceX (une société de fusées).

Voilà l’état chaotique actuel du marché de la capacité GPU. Il n’existe aucun point de référence pour la tarification, les prêteurs ne peuvent pas se couvrir contre le risque de financement du matériel ; tout repose sur une allocation aveugle du capital. Mais cette situation est sur le point de changer, car le CME (Chicago Mercantile Exchange) et l’ICE (Intercontinental Exchange) ont annoncé le lancement de contrats à terme sur le temps de calcul GPU.

L’informatique est en train d’être intégrée à un marché de capitaux global, tout comme l’électricité dans les années 1990. Aujourd’hui, je vais analyser en profondeur comment cette nouvelle courbe de liquidité à terme, impulsée par le règlement en stablecoins, peut transformer la plus grande construction d’infrastructure depuis l’ère des chemins de fer.

Rendre l’informatique négociable

Lorsque je dis que l’informatique suit le chemin de l’électricité vers les marchés de capitaux, je le pense de façon très spécifique, et comprendre cela nous dira comment ce marché est construit.

Sur les marchés de matières premières, les traders font une grande distinction entre les matières stockées et les matières fluides. Par exemple, le pétrole est une matière stockée, car vous pouvez le conserver dans un tanker jusqu’à ce que vous trouviez un acheteur. Vous pouvez accumuler du pétrole brut quand les prix sont bas, puis le vendre lorsque les prix flambent. L’informatique, en revanche, est une matière fluide, car vous louez un GPU pendant un certain temps et payez pour cela. Toute capacité de calcul non utilisée pendant la période de location disparaît définitivement.

Un GPU inactif dans une baie de serveur n’est pas l’équivalent d’un “stockage informatique”, tout comme une centrale électrique déconnectée n’est pas l’équivalent d’un “stock d’électricité”, car dans les deux cas, le produit de valeur est le flux — les heures GPU ou les kilowattheures — et non la machine physique qui génère ce flux.

Ceci est essentiel pour la tarification, car les matières stockées disposent d’un stabilisateur intégré, tandis que les matières fluides en manquent. Le stock peut être libéré lors des variations importantes des prix afin de compenser l’envolée des prix. Mais les matières fluides n’offrent pas cette marge de manœuvre ; c’est la raison pour laquelle le prix spot de l’informatique fluctue souvent fortement.

En milieu d’année 2025, avec le lancement de la prochaine génération de puces Blackwell de Nvidia, une nouvelle offre massive a afflué sur le marché, entraînant une baisse de la demande pour les cartes H100 — le prix spot de l’informatique s’est effondré de 70% en 18 mois. Mais cette année, avec la production de masse des puces HBM, la demande a explosé, et comme il n’y avait pas de stock pour absorber ce choc, le prix des cartes H100 a bondi de 48% en seulement quatre jours. Pour les sociétés d’IA (dont le coût des runs d’entraînement atteint des dizaines de millions de dollars) et pour les institutions qui fournissent plus de 120 milliards de dollars de crédit aux centres de données, cette volatilité non couverte est une question de vie ou de mort.

De plus, il existe un deuxième problème. Un baril de pétrole, où qu’il soit dans le monde, est identique à n’importe quel autre baril de pétrole, et c’est précisément ce qui permet qu’il soit échangé sur les marchés sans inspection physique. Mais un H100 situé en Virginie et un H100 en Islande sont des produits très différents, car la puce, la configuration du cluster et les charges de travail adjacentes influencent leur performance réelle.

Les benchmarks de fournisseurs mondiaux de GPU montrent que même un matériel prétendument identique peut avoir des écarts de performance allant jusqu’à 38%. L’industrie électrique des années 1990 faisait face au même problème : l’électricité du réseau texan était tout à fait différente de celle du centre atlantique, car la transmission et la demande locale créaient des situations spécifiques à chaque nœud du réseau. La seule solution à l’époque était d’établir un prix distinct par nœud, avec des spreads de référence en guise de cotation. Et ce prix de référence, le computing n’en dispose pas aujourd’hui.

SF Compute a développé un carnet d’ordres temps réel pour le temps GPU, permettant aux acheteurs et vendeurs de négocier du temps, exactement comme n’importe quelle matière sur le marché spot. L’idée est que, une fois qu’on dispose d’un marché spot liquide, les activités de trading permettent de dériver un prix indiciel. Ce prix indiciel peut alors servir à construire des contrats à terme avec règlement en cash.

Dès que les centres de données peuvent vendre des contrats à terme et verrouiller des revenus pour les mois à venir, ils peuvent négocier avec leurs prêteurs, leur montrer que les revenus sont couverts, obtenir une baisse des taux d’intérêt et augmenter leurs capacités. Ceci, en retour, réduit le coût global du calcul pour tous.

Une autre société, Silicon Data, a élaboré un indice quotidien appelé SDH100RT, disponible sur Bloomberg Terminal depuis mai dernier et compilant 3,5 millions de points de données de fournisseurs mondiaux, formant une référence unique dont le coût équivaut à une heure d’utilisation d’un GPU H100. Les contrats à terme récemment annoncés par le CME seront réglés sur cet indice. Plusieurs sociétés rivalisent pour construire des indices similaires, car détenir un prix de référence permet de capter une fraction de chaque transaction sur le marché tant qu’il existe.

Le marché électrique a connu une phase similaire : en 1993, Nord Pool a lancé la première bourse de contrats à terme sur l’électricité, entraînant la création de plus de 200 nouvelles sociétés de trading électrique. Il a fallu dix ans aux professionnels pour débattre du statut juridique de l’électricité en tant que matière première, mais aujourd’hui c’est un marché de 6 000 milliards de dollars par an. Le marché informatique suit actuellement une évolution comparable.

Les intermédiaires

Nous avons désormais ce qui pourrait être décrit comme les premiers marchés spot informatiques utilisant une forme d’indice de prix, et les bourses ont annoncé des intentions correspondantes. Pourtant, il existe un maillon crucial entre le prix indice sur Bloomberg Terminal et un marché de capitaux dynamique, un maillon qui fonctionne très différemment du trading traditionnel.

Le marché des contrats à terme sur l’informatique fonctionne différemment de la bourse : là où la bourse permet à des acheteurs anonymes d’échanger des actions standardisées, le marché des contrats à terme sur l’informatique est dominé par des intermédiaires faisant le pont entre les propriétaires de GPU (qui veulent sécuriser un revenu) et les sociétés d’IA (qui veulent maîtriser leurs coûts).

Par exemple, prenons un centre de données américain qui aura beaucoup de serveurs H200 disponibles à partir d’octobre. Une start-up a besoin de 500 GPU, mais elle se soucie uniquement que l’interconnexion soit InfiniBand (un médiateur de communication GPU), pas de l’emplacement du serveur. C’est une demande très spécifique, nécessitant un acteur pour traiter cette commande personnalisée tout en se couvrant contre le risque lié à l’indice standardisé.

Cela n’a rien de nouveau ; chaque matière première a toujours nécessité un intermédiaire pour clarifier les liens complexes du produit physique et le convertir en unités interchangeables pour la bourse. Les contrats H100 sur l’étagère ne sont que des contrats personnalisés, que personne d’autre ne peut valoriser. Ils ne génèrent des revenus que pour une partie sur une base privée, et le reste du système financier n’y a pas accès. Mais une fois associés à un prix indice et à une couche de règlement publique, ils peuvent devenir une matière que les institutions financières peuvent couvrir avec.

En 2023, CoreWeave a contracté 2,3 milliards de dollars de prêts uniquement contre des GPU Nvidia comme garantie, la première fois que le matériel H100 a servi d’actif pour l’emprunt. Son dernier financement a obtenu une notation investment grade de Moody’s, sur la base de la solvabilité de Meta et non de CoreWeave, car Meta a signé un contrat “take-or-pay” où, qu’elle utilise ou pas la ressource, elle doit payer.

C’est ici que la sphère crypto prend toute son importance. Les parties échangeant des ressources informatiques sont réparties dans le monde, mais aucune ne peut obtenir l’autorisation de la CFTC pour ouvrir un compte sur une bourse américaine de matières premières. Cependant, les portefeuilles crypto peuvent régler les paiements en stablecoins et tout portefeuille peut détenir des ressources informatiques tokenisées.

Les contrôles à l’export des GPU ont mis en lumière la dimension géopolitique de l’accès à l’informatique : Nvidia ne peut exporter ses puces de pointe vers la Chine ni vers des dizaines d’autres pays. Un marché des contrats à terme réglé en stablecoins permet aux chercheurs et start-ups hors des zones réglementées de voir le prix de l’informatique et de se couvrir contre les coûts via une infrastructure contournant ces restrictions, tout comme les stablecoins servent déjà en Argentine ou au Nigeria.

La courbe de liquidité à terme

Construire un cluster GPU aujourd’hui implique de contracter des millions de dollars de dette non couverte par des revenus verrouillés, car il n’existe pas d’outils correspondants sur les marchés financiers mondiaux. Une courbe de liquidité à terme permet aux sociétés d’emprunter à des taux inférieurs à ceux des positions non couvertes, contre des revenus couverts. Cela signifie un coût inférieur par heure informatique. Alors, qui construit la couche de règlement de la courbe à terme ?

Actuellement, ce qu’il faut, c’est une couche de règlement que n’importe qui peut vérifier, et une courbe à terme comme un bien public. Nous ne pouvons pas vérifier l’état du matériel mis en gage, ni s’il a été mis en gage deux fois, ni connaître son taux d’utilisation réel. Mais si les GPU et leurs flux de revenus étaient tokenisés sur la blockchain, chaque prêteur pourrait vérifier en temps réel son collatéral, rendant la courbe à terme visible publiquement, au lieu de rester prisonnière de négociations bilatérales.

De plus, la prochaine génération d’agents IA achètera des ressources de calcul à chaque appel d’inférence — et ils ne peuvent pas ouvrir de compte bancaire. Crypto est le seul réseau de paiement permettant des micro-transactions entre un agent à Tokyo et un rack de GPU en Virginie en moins d’une seconde.

Aujourd’hui, il existe de puissants contrepoids, car l’offre de GPU est très concentrée. Les plus grands exploitants de centres de données contrôlent 78% de la puissance informatique mondiale. Nvidia détient plus de 80% du marché des puces haut de gamme IA, et son calendrier de lancement peut influencer tout le marché. La standardisation est un goulot, mais la financiarisation d’une catégorie d’actif en pleine construction pourrait aussi l’accélérer et la rendre plus contagieuse.

Plus de 120 milliards de dollars de dette d’infrastructure IA ont été transférés des bilans vers des sociétés ad hoc financées par Wall Street (SPV), dont une partie finit dans des fonds obligataires de produits de retraite à date cible, sans que les particuliers ne le sachent. Selon moi, le modèle de financement utilisé pour construire ces infrastructures repose probablement sur des hypothèses concernant la valeur résiduelle du matériel, mais les données disponibles ne sont pas encore suffisantes pour les étayer.

Le marché de l’électricité ne s’est pas limité aux générateurs, mais a traversé tout le système jusqu’à la prise murale, affectant le prix de tous les appareils électriques. Le marché informatique a encore beaucoup de circuits à construire !