Рассчёт капитального рынка

Вычисления становятся частью всеобъемлющего рынка капитала, как это произошло с электроэнергией в 1990-х годах.

Автор: Vaidik Mandloi

Перевод: Block unicorn

Google является одним из трех крупнейших глобальных облачных провайдеров, и в настоящее время ежемесячно покупает вычислительные ресурсы у SpaceX (ракетная компания) на сумму 920 миллионов долларов.

Это и есть причина текущего хаоса на рынке возможностей GPU. Нет ценового бенчмарка, кредиторы не могут хеджировать риски финансирования аппаратного обеспечения; все основано на вслепую распределяемом капитале. Но эта ситуация вскоре изменится, поскольку Chicago Mercantile Exchange (CME) и Intercontinental Exchange (ICE) уже объявили о запуске фьючерсных контрактов на вычислительное время GPU.

Вычисления становятся частью всеобъемлющего рынка капитала, как это произошло с электроэнергией в 1990-х годах. Сегодня я подробно рассмотрю, какие изменения может принести новая кривая ликвидных форвардов на вычисление, построенная на расчетах в стейблкоинах, и как это изменит инфраструктуру, сравнимую с самыми крупными проектами со времен железных дорог.

Сделать вычисления торгуемыми

Когда я говорю, что вычисления идут по пути электроэнергии на финансовые рынки, я имею в виду это вполне конкретно — понимание этого объяснит, как устроен этот рынок.

На товарных рынках трейдеры делают большую разницу между товаром, который можно хранить, и "текущим" товаром. Например, нефть — это товар, который можно хранить, потому что вы можете положить её в танкер и держать, пока не найдёте покупателя. Вы можете купить сырью нефть по низкой цене, чтобы перепродать, когда цена взлетит. А вычислительная мощность — это "текущий" товар, потому что вы арендуете GPU на определённое время и платите за это. Любая неиспользованная вычислительная мощность за время аренды исчезает навсегда.

Простаивающие в стойках GPU — это не то же самое, что “хранимые вычисления”, как и электростанция, отключенная от сети, не равна “хранимой электроэнергии”, потому что ценный продукт — это поток: GPU-часы или киловатт-часы, а не физические машины, производящие этот поток.

Это критично для ценообразования: товары, которые можно хранить, имеют встроенный стабилизатор в виде складских запасов, а “текущие” этим не обладают. Запасы можно выбросить на рынок, чтобы сгладить резкие скачки цен. У “текущего” товара такой “подушки” нет — именно поэтому спотовая цена на вычисления сильно колеблется.

В середине 2025 года с выходом нового поколения чипов Blackwell от Nvidia на рынок хлынет множество новых предложений, снизится спрос на карты H100, а спотовые цены на вычисления за 18 месяцев рухнут на 70%. Но в этом году из-за массового производства HBM-чипов спрос резко вырос, а запаса для сглаживания нет — и цена на H100 всего за четыре дня выросла на 48%. Для AI-компаний, у которых траты на обучение могут составлять десятки миллионов долларов, а также для кредиторов, финансирующих более 120 млрд долларов кредитов дата-центрам под такие железки, такая волатильность без инструментов хеджирования — вопрос жизни и смерти.

И существует вторая проблема. Бочка сырой нефти из любой точки мира идентична любой другой; именно поэтому нефть можно торговать на бирже без физической проверки. Но H100 в Вирджинии и H100 в Исландии — совершенно разные продукты, так как чип, кластерная конфигурация и соседние задачи влияют на реальную производительность.

Согласно тестам крупнейших мировых поставщиков GPU, даже номинально одинаковое оборудование может отличаться по производительности до 38%. В 1990-х аналогичную проблему решили в электроэнергетике: электричество в Техасе и на атлантическом побережье США различалось, из-за передачи и локальных сетей в каждом узле сети возникала своя ситуация. Решение было — устанавливать для каждого узла свою цену, а котировки строить относительно референтного бенчмарка. Но прямо сейчас такого бенчмарка на рынке вычислений не хватает.

SF Compute создала книгу онлайн-заявок на время GPU, где покупатели и продавцы торгуют временем, как на спотовом товарном рынке. Логика такая: как только есть ликвидный спот, можно из торговых сделок вывести индексную цену. А по этому индексу можно строить расчетные фьючерсные контракты с денежным расчетом.

Как только дата-центр может продавать фьючерсы на вычисления и фиксировать будущие доходы, он может идти к кредитору и показывать, что доходы зафиксированы, чтобы получить лучшие проценты и увеличить мощности. Это, в свою очередь, снижает стоимость вычислений для всех.

Другая компания, Silicon Data, создала ежедневный индекс SDH100RT, который с мая прошлого года размещён на терминале Bloomberg и агрегирует 3,5 миллиона данных со всего мира, формируя единый бенчмарк. Его стоимость — один час работы H100. Новые фьючерсы CME будут рассчитываться по этому индексу. Сейчас несколько компаний спешат запустить свои индексы, ведь став референтной ценой, они получают свою долю с каждой сделки, пока рынок существует.

Электроэнергетика проходила почти тот же путь: в 1993 году Nord Pool открыл первую биржу электрических фьючерсов, затем появилось еще более 200 новых энерготрейдинговых фирм. Десять лет отрасль спорила, надо ли юридически считать электричество товаром, а теперь это рынок объемом 6 трлн долларов в год. Рынок вычислений сейчас переживает ту же историю.

Посредники

Теперь у нас есть первые рынки спотовых вычислений, использующие те или иные формы ценовых индексов, и биржи объявили о намерениях. Однако между ценой в терминале Bloomberg и полноценным работающим рынком капитала есть еще один важный слой — и он принципиально отличается от традиционного трейдинга.

Рынок фьючерсов на вычисления будет работать не как акции, где торгуют стандартизированными лотами между анонимными покупателями. Этим рынком будут управлять трейдеры, выступающие мостом между владельцами GPU (желающими зафиксировать доходы) и AI-компаниями (желающими зафиксировать расходы).

Например, у некоего американского дата-центра в октябре появляется парк серверов H200. Стартапу нужно 500 GPU, главное требование — чтобы был InfiniBand, а география не важна. Это очень специфический заказ, требующий организовать сделку “под клиента” и при этом захеджировать риски по стандартному индексу.

В этом нет ничего нового; для всех остальных товаров всегда был “прослойка” — чтобы участники могли согласовать реальные нюансы физического продукта и перевести их в торгуемые на бирже взаимозаменяемые единицы. Заказ на H100 — это индивидуальный контракт, никто другой не сможет его оценить. Только частная сделка принесёт доход одной стороне, другие части финансовой системы не имеют к ней доступа. Но если это связать с индексной ценой и открытым уровнем расчетов, такой контракт становится ликвидным товаром для кредиторов.

В 2023 году CoreWeave получила кредит в 2,3 млрд долларов только под залог GPU Nvidia — это первый случай, когда на H100 получилось взять заём. Последний раунд финансирования получил инвестиционный рейтинг Moody’s, основанный на кредитном качестве Meta, а не CoreWeave, потому что Meta подписала контракт "take or pay": независимо от того, будет ли использоваться вычисления, платить придётся в любом случае.

И это как раз то место, где криптоинфраструктура становится несущей опорой. Продавцы и покупатели вычислений по всему миру не могут получить допуск от CFTC и открыть счета на товарных биржах США. Но криптокошельки могут рассчитываться в стейблкоинах, и любой кошелек может держать токенизированные вычислительные ресурсы.

Ограничения на экспорт GPU уже продемонстрировали геополитическую стратификацию в вопросе доступа к вычислениям — например, Nvidia не может поставлять чипы в Китай и десятки других стран. Фьючерсный рынок расчетов в стейблкоинах позволяет исследователям и стартапам вне зон экспортных ограничений получать цены на вычисления и хеджировать траты через инфраструктуру, обходя ограничения — так же как стейблкоины уже используются в Аргентине и Нигерии.

Ликвидная форвардная кривая

Сейчас, чтобы собрать кластер GPU, нужно занимать миллионы долларов под неликвидные будущие доходы, потому что на мировых финансах для этого нет инструмента. Но ликвидная форвардная кривая позволяет компаниям занимать под доходы с хеджем по более низкой ставке — и значит, стоимость вычислительного часа падает. Но кто построит расчетный слой форвардной кривой?

Сейчас единственное нужное решение — это расчетный слой, позволяющий всем верифицировать залог и делать форвардную кривую общедоступным продуктом. Пока мы не можем проверить состояние залогового железа, нет ли двойного залога, не известна и фактическая загруженность. Но если GPU и их потоки доходов токенизировать и разместить на блокчейне, то каждый заимодавец сможет в реальном времени верифицировать залог — и видеть открытую форвардную кривую, а не увязать в переговорах один на один.

Будущее поколение ИИ-агентов будет покупать вычисления по количеству вхождений; они не могут открывать банковские счета. Криптовалюта — единственный шлюз, который может провести микро-платеж между токийским агентом и GPU-стойкой в Вирджинии менее чем за секунду.

Но сегодня есть серьезные ограничители: GPU-рынок сильно сконцентрирован. Крупные международные дата-центры держат под контролем 78% глобальных ИТ-мощностей. Nvidia контролирует свыше 80% рынка hi-end чипов для AI, и их стратегия выпуска способна двигать весь рынок. Стандартизация пока слабое место, но финансовизация такого класса активов в период бума может сделать его высоко заразным.

Более 120 млрд долларов долга инфраструктуры для AI уже выведено со стандартных балансов на финансируемые Уолл-стрит SPV, а потом частично оказалось в фондах корпоративных облигаций с датой погашения, о наличии этих облигаций у себя люди даже не знают. Я думаю, что модели финансирования для построения этой инфраструктуры, вероятно, включают некие ожидания по стоимости железа, тогда как текущих данных для этого не хватает.

Энергетический рынок не ограничивается только станциями — он пронизывает всю систему, вплоть до розетки, и влияет на цену любого прибора. У рынка вычислений еще предстоит проложить множество путей!