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【 21世纪的新石油？
算力期货10月登场，影响几何 】
来源：Getty Images
算力期货是 AI 时代数字经济与金融创新深度融合的产物，或将成为继原油、粮食、金属之后，全球争夺的又一核心战略资源定价权。
当地时间8月11日，芝加哥商业交易所集团（CME）宣布，与GPU市场数据服务商硅谷数据（Silicon Data）联合官宣，计划于2026年10月5日正式推出两款算力期货合约。目前，这两款产品正等待美国商品期货交易委员会（CFTC）的监管审批。
两只合约为Silicon Data H100租赁指数期货、Silicon Data B200租赁指数期货，全部采用现金结算模式；合约标的追踪全球云平台英伟达H100、新一代Blackwell架构B200的小时租赁价格，单份合约对应单卡GPU一个月租赁算力。
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。上述期货若最终落地，AI算力将正式完成大宗商品化，投资者也有望通过期货工具对冲AI算力价格波动。
芝商所方面对此次产品的定位颇为鲜明。芝商所高管皮特·基维表示：“算力已经成为人工智能（AI）时代的货币，这一创新市场将提高透明度，为AI开发商和超大规模云服务商在不断扩张过程中管理当前及未来算力成本提供对冲工具。”
他进一步将算力期货与石油期货的历史类比——“正如石油曾推动20世纪经济发展，并从现货交易逐步演变为全球衍生品市场一样，我们的期货合约如今将把算力转变为一种标准化、可交易的大宗商品，为全球企业提供一个可靠且受监管的场所，以管理价格风险”。
Silicon Data首席执行官Carmen Li则表示：“多年来，两家不同的公司即便购买完全相同的GPU算力，支付的价格也可能存在巨大差异，而且没有任何方式能够判断谁拿到了更好的价格。如今，市场将拥有一个可以用来进行比较的基准。”
此前，她指出，算力期货市场的规模"将超过"石油期货市场，并补充说道，“与人工智能运行相关的能源需求最终将超过所有其他能源用途的总和”。
来源：CNBC
算力期货作为以算力为标的的标准化金融衍生品，核心功能是为算力供需双方提供价格发现、风险对冲与资源配置工具，帮助 AI企业、云服务商、算力运营商锁定成本、稳定营收，平抑市场周期性波动风险。
随着AI基础设施需求激增，算力租用成本波动加剧，企业难以进行有效的费用预测。圣克拉拉大学金融学教授Seoyoung Kim表示：“当前我们正处于高度不确定时期，很多企业不知道明年需要多少算力，供应商不知道该订购多少GPU，就连英伟达这样的制造商也不清楚该生产多少。”
正是在这一背景下，Silicon Data希望通过期货合约，让算力成本风险得以对冲管理，就如同航空公司对冲燃油成本、农民对冲农产品价格一样。期货市场允许市场参与者锁定未来某个双方约定的日期买卖某种商品的价格。
与所有期货市场一样，算力合约不仅会吸引希望锁定成本的企业用户，也将引入投机者——那些对算力价格走势有判断、但本身并无GPU需求的交易者。
不过，圣克拉拉大学金融学教授Seoyoung Kim指出，标准化一直是期货市场面临的一大挑战。例如，玉米期货合约会明确规定合约项下交割的玉米的具体等级。算力市场也面临着类似的难题：如何精确定义买卖双方交易的内容。
此外，算力能否真正复制传统大宗商品的金融化路径，仍存在一个绕不开的问题：算力本身无法储存。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。
美国约翰斯·霍普金斯大学和芝加哥大学研究人员费德里科·M·班迪、Yinan Su近期发布的《人工智能计算资产定价》（AI Compute Asset Pricing）研究指出，与石油、黄金等传统商品不同，算力具有不可储存性，因此传统商品期货中基于“现货价格—库存—期货价格”的直接无套利关系并不能简单套用到算力市场。
研究认为，算力期货价格在金融化后，更可能反映投资者对于期货到期时现货算力价格的预期，并叠加相应的风险溢价。这也意味着，算力期货未来的定价逻辑可能与原油、金属等传统商品存在明显差异。
（来源：CNBC、AP、华尔街见闻、国际金融报；整理：Penn）
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