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CME将于10月5日推出GPU算力期货,追踪H100与B200租赁成本

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随着人工智能基础设施投资持续扩大,GPU算力正从AI产业链中的基础设施成本,逐渐成为一种可以被定价、交易和对冲的金融资产。

CME集团与GPU市场数据公司Silicon Data周二宣布,计划于10月5日推出两份算力期货合约,目前仍有待监管审批。

两份合约分别为Silicon Data H100 Rental Index Futures和Silicon Data B200 Rental Index Futures,将在CME挂牌,并适用纽约商品交易所(NYMEX)的相关规则。

合约将追踪Silicon Data编制的H100和B200 GPU租赁价格指数,以每小时GPU租赁成本作为核心定价指标。

这意味着,市场参与者未来有望通过期货工具对冲AI算力价格波动。CME称,新产品旨在帮助交易员、金融机构、AI开发商以及云服务商管理快速增长的算力市场所带来的价格风险。

CME此前曾将算力称为“21世纪的新石油”,并表示计算资源正在成为一个独立的新兴资产类别。

GPU租赁价格正成为AI产业的重要成本指标

对于AI模型训练和推理企业而言,除了购买GPU、建设数据中心等资本开支外,直接从云厂商或专业算力服务商租赁GPU也是获取计算能力的重要方式。

因此,GPU小时租赁价格的变化,能够在一定程度上反映算力供需状况。

Silicon Data目前每日发布GPU租赁价格基准,覆盖H100、A100、B200和AMD MI300X等主要AI加速器,并通过收集云服务商、超大规模云厂商、托管数据中心及私人租赁市场的数据形成标准化价格。

B200是英伟达Blackwell架构的核心产品之一,相较于上一代H100拥有更高的计算性能。由于Blackwell产能和部署仍处于扩张阶段,B200的租赁价格目前仍受到供应紧张和AI训练需求的共同影响。

Silicon Data表示,B200租赁价格指数反映的是来自多种算力供应渠道的标准化小时价格。

期货市场的意义在于建立一个公开的远期价格发现机制

目前GPU租赁市场高度分散,不同云厂商、算力服务商以及不同租赁期限之间存在明显的价格差异,企业也缺乏类似原油期货那样成熟的工具来锁定未来算力成本。

CME与Silicon Data今年5月首次宣布合作时就表示,新合约旨在帮助AI企业和云服务商管理算力价格波动风险。Silicon Data随后还推出了GPU远期价格曲线,覆盖H100、B200和A100等型号,期限最长达到36个月。

对于算力供应商而言,如果未来预期GPU租赁价格下降,可以利用期货进行套期保值;而对于需要大量租赁GPU的AI公司,期货则可能提供锁定未来算力成本的工具。

与此同时,金融机构和交易员也可以根据对AI需求、GPU供给和数据中心建设周期的判断参与价格交易。

这也意味着,AI产业的金融化正在从芯片、数据中心和相关股票,进一步延伸至最底层的计算资源本身。

如果CME此次产品顺利推出并形成足够的流动性,H100和B200期货价格未来或成为观察AI算力供需、数据中心利用率以及AI基础设施投资回报的重要市场指标。

不过,算力与传统商品存在一个关键区别:GPU算力无法像石油或黄金一样储存。算力一旦闲置,其对应的小时服务价值就会消失,因此GPU期货的定价机制、流动性以及套期保值效果,都将与传统大宗商品期货存在明显差异。

近期一篇关于AI算力资产定价的研究也指出,由于算力不可储存,传统商品期货中的无套利定价关系并不能直接套用到算力市场。

因此,10月5日如果如期上市,这两份合约的意义可能不仅在于新增两种期货产品,更在于为此前缺乏统一市场价格的AI算力建立一个公开的金融基准。

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