من سيسيطر على سلطة تسعير القدرة الحاسوبية في عصر الذكاء الاصطناعي؟

مقدمة

في النصف الأول من عام 2026، تحولت «أسواق رأس المال للقدرة الحاسوبية» بسرعة من مفهوم متخصص إلى مسار جديد تراهن عليه كل من وول ستريت وسيليكون فالي. أعلنت كل من CME وSilicon Data عن إطلاق أول عقود مستقبلية للقدرة الحاسوبية. كما تعاونت شركة أمثال البورصات التابعة لـ ICE (مجموعة بورصة نيويورك) مع كل من Ornn وNATIVX لتهيئة عقود مستقبلية لقدرة GPU. وفي الوقت نفسه، حاول Architect، وهي الشركة التي أسسها Brett Harrison، الرئيس السابق لـ FTX US، إدخال بنية عقود الديمومة التي نضجت في سوق العملات المشفرة إلى تداول القدرة الحاسوبية ضمن إطار مُنظَّم. بالتوازي، تجاوز حجم التمويل الذي تحصل عليه CoreWeave مقابل GPU كضمان 20 مليار دولار، وأكملت أول تمويل مدعوم بـ GPU مع تصنيف بدرجة استثمارية.

تتطور القدرة الحاسوبية على المسار الكلاسيكي لتسييل السلع عبر التمويل: بدءًا من أصول إنفاق رأسمالي يقتنيها القطاع الخاص للاستخدام الداخلي، ثم الانتقال تدريجيًا إلى تداول السوق الفوري، ومؤشرات الأسعار، والتحوط عبر العقود الآجلة، وصولًا في النهاية إلى أسواق الائتمان والتمويل المُهيكل.

لماذا نحتاج إلى القدرة الحاسوبية: «سلسلة القيمة» في صناعة الذكاء الاصطناعي

لفهم سوق القدرة الحاسوبية، ينبغي أولًا فهم موقعها داخل سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي. يمكن تفكيك سلسلة الصناعة بأكملها إلى شلال من تسع طبقات. ومن زاوية القيمة التجارية وتدفقات النقد، تنطلق نقطة الطلب من طبقة التطبيقات في أسفل السلسلة وتنتقل صعودًا تدريجيًا إلى أعلى؛ بينما تقع القدرة الحاسوبية في المنتصف، بوصفها حلقة وصل بين البنية التحتية للأجهزة والبيانات في الأسفل، وبين النماذج والتطبيقات في الأعلى.

الطبقة 1｜الشرائح والأجهزة: NVIDIA، AMD، مورّدو HBM/DRAM. هذه هي المادة الخام الأساسية لقطاع القدرة الحاسوبية. تحدد GPU الحد الأدنى من الإمداد المتاح للقدرة الحاسوبية، كما بدأت موارد التخزين مثل HBM/DRAM أيضًا في التسييل المالي في نظر السوق.

الطبقة 2｜الكهرباء والأراضي: هل يمكن بناء مراكز البيانات أم لا؟ ليست المسألة مجرد توفر GPU، بل وجود أرض مناسبة وإمكانية توصيل كافية للطاقة الكهربائية. تشكل فاتورة الكهرباء جزءًا كبيرًا من التكلفة الحدّية للقدرة الحاسوبية، لذا فهي أقرب في خصائصها السلعية إلى الكهرباء أكثر من كونها أقرب إلى النفط.

الطبقة 3｜Neocloud ومراكز بيانات مستقلة: CoreWeave، Nebius، Lambda، GMI Cloud، Crusoe وغيرها. تشتري هذه الجهات GPU، وتبني عناقيد حوسبة، ثم تؤجر القدرة الحاسوبية لشركات الذكاء الاصطناعي. وبالتالي فهي بمثابة «مناجم» و«حقول نفط» داخل سوق القدرة الحاسوبية.

الطبقة 4｜منصات التجميع والوساطة: Mithril، Andromeda، SF Compute وغيرها. ليست بالضرورة تملك GPU بنفسها. وظيفتها تساعد المشتري على العثور على الإمداد، وتوحيد SLA، وتطابق الصفقات، بل وقد تقوم أيضًا بصناعة السوق. وهي أقرب إلى التجار في أسواق السلع بالجملة، مثل Glencore وVitol.

الطبقة 5｜المؤشرات والمعايير: Silicon Data، Ornn (OCPI)، NATIVX (COIL). إذا لم توجد مرجعية سعرية موثوقة، يصعب على السوق تطوير عقود مستقبلية ومشتقات. لذا فإن دور هذه الطبقة هو تحويل أسعار القدرة الحاسوبية غير الواضحة سابقًا إلى أسعار قابلة للتتبع والتحقق.

الطبقة 6｜المشتقات والائتمان: CME، ICE، Architect، DEX للدوام على السلسلة (On-chain perpetual)، إلى جانب قروض القدرة الحاسوبية مقابل GPU، وأوراق ABS للقدرة الحاسوبية. تتمثل وظيفة هذه الطبقة في تمكين السوق من التحوط ضد مخاطر تسعير القدرة الحاسوبية، وتحويل قدرة GPU إلى أصل يمكن تمويله.

الطبقة 7｜منصات تطوير الاستدلال: Fireworks، Baseten، Modal وغيرها. تقوم بتجميع GPU في الأساس، ونشر النماذج، وواجهات برمجة تطبيقات الاستدلال، بحيث لا يحتاج المطورون إلى إدارة بنية تحتية معقدة للقدرة الحاسوبية بأنفسهم، ويمكنهم استخدام قدرات الاستدلال كما لو كانت خدمة سحابية.

الطبقة 8｜طبقة LLM/النماذج: OpenAI، Anthropic، xAI، DeepSeek وغيرها. تحول هذه النماذج القدرة الحاسوبية الأساسية إلى قدرات نموذج ومخرجات ذكية. وتعد النماذج هي الطبقة الوسطى الجوهرية التي تربط بين البنية التحتية الأساسية وتجربة التطبيقات في الأعلى.

الطبقة 9｜طبقة التطبيقات: Cursor، Perplexity، Suno، Rime وغيرها. تواجه هذه الطبقة مباشرة المستخدمين النهائيين، وتحول قدرات النماذج إلى منتجات وسيناريوهات استخدام محددة. وهي مدخل مهم لتوسع طلب الذكاء الاصطناعي ولتحصيل مدفوعات المستخدمين.

يبين هذا الشلال المكوّن من تسع طبقات حقيقة محورية: القدرة الحاسوبية هي سلعة وسيطة داخل اقتصاد الذكاء الاصطناعي. فهي من الأسفل تربط بين الشرائح والكهرباء والأراضي والإنفاق الرأسمالي، ومن الأعلى تربط بين منصات الاستدلال وشركات النماذج وطبقة التطبيقات.

في كل مرة يستدعي تطبيق ذكاء اصطناعي نموذجًا، فإن ذلك في جوهره يعني استهلاك جزء صغير من القدرة الحاسوبية القادمة من أعلى السلسلة. وبسبب كون القدرة الحاسوبية تقع في منتصف السلسلة، يوجد طرف يملك GPU وأصول مراكز البيانات، وطرف آخر يحتاج إلى قدرة حاسوبية مستقرة: شركات النماذج، ومنصات الاستدلال، وشركات التطبيقات. لذلك، حين يكون تقلب الأسعار كبيرًا واتجاه المخاطر لدى الطرفين متعاكسًا، تبدأ القدرة الحاسوبية تلقائيًا في التسييل المالي.

لماذا نحتاج إلى سوق للقدرة الحاسوبية: التحوط من جانب الطلب وبنية السوق

من يحتاج إلى التحوط

المصدر: X @0xfishylosopher

تأتي الحاجة إلى التحوط في سوق القدرة الحاسوبية أولًا من الجهات الصناعية التي تمتلك انكشافات حقيقية للقدرة الحاسوبية، وليس من المؤسسات المالية. وهذا منطق مماثل للتحوط الذي تقوم به شركات الطيران من أسعار الوقود، أو محطات الكهرباء من أسعار الكهرباء.

طبقة Neocloud ومراكز البيانات المستقلة في الأساس، مثل CoreWeave وNebius وLambda، تمتلك أصول GPU المادية، وتستمد الإيرادات من الإيجارات المستقبلية. وهي تقلق بشأن انخفاض إيجارات GPU، لذا هي طبيعيًا طرف بائع/مركز قصير، وتحتاج إلى بيع عقود آجلة لتثبيت الإيرادات.

الطبقة الوسطى لمنصات تطوير الاستدلال، مثل Fireworks وBaseten وModal، تقوم بشراء القدرة الحاسوبية من أعلى، وتقدم الاستدلال عبر واجهات برمجة تطبيقات ونشر النماذج من أسفل. وتعد القدرة الحاسوبية تكلفة رئيسية بالنسبة لها.

شركات التطبيقات في الطبقة العليا، مثل Cursor وPerplexity وSuno وRime، تحتاج أيضًا إلى شراء قدرة استدلال بشكل مستمر. تؤثر تكاليف الاستدلال مباشرة في هامش الربح الإجمالي. لذلك، تعد الطبقة الوسطى والطبقة العليا طبيعيًا طرفًا مشتريًا/مركزًا طويلًا، وتحتاج إلى شراء العقود الآجلة لتثبيت التكاليف.

عمالقة السحابة على نطاق فائق، مثل Google وAmazon وMicrosoft، حالة خاصة. فهي تمتلك في الوقت ذاته مراكز البيانات ومنصة السحابة والنماذج والتطبيقات، وقد تشكلت لديها داخليًا بالفعل في نطاق ما حالة تحوط طبيعي.

لماذا تبدو القدرة الحاسوبية أقرب إلى الكهرباء لا إلى النفط

ليست القدرة الحاسوبية سلعة متجانسة بالكامل.

حتى مع وجود سعة H100/H200 لكل ساعة، فإن القيمة تختلف تبعًا لمواصفات الشرائح، والمنطقة، وزمن الوصول، والتشابك الشبكي، وحجم العناقيد، ونوافذ الحجز، وSLA، وأمن البيانات، ونوع عبء العمل المحدد.

والأهم من ذلك: لا يمكن تخزين القدرة الحاسوبية. فلا يمكن أن تُحفظ ساعات GPU غير المستخدمة اليوم كما يُخزن النفط لتُباع العام المقبل. لذا فهي من حيث الخاصية السلعية أقرب إلى الكهرباء: لها طبيعة زمنية ومحدودية جغرافية، وتعتمد بدرجة كبيرة على البنية التحتية المحلية.

وتترتب على ذلك ثلاثة نتائج:

أولًا، غالبًا ما تتطلب صفقات القدرة الحاسوبية الحقيقية تخصيصًا ثنائيًا حول SKU محدد وظروف التسليم.

ثانيًا، لا توجد حتى الآن مرجعية سعرية موحدة وشفافة مثل WTI للنفط الخام.

ثالثًا، تصبح المؤشرات والمعايير بالغة الأهمية. تتمثل المهمة الأساسية لفِرق مثل Silicon Data وOrnn وCompute Desk في تحويل أسعار القدرة الحاسوبية المتفرقة إلى إشارات سوقية قابلة للتتبع والتحوط.

القدرة الحاسوبية اللامركزية من الجيل السابق على Web3 مقابل وسطاء تداول القدرة الحاسوبية من الجيل الجديد

سوق القدرة الحاسوبية ليس مفهومًا جديدًا. ففي الدورة السابقة، كانت مشاريع Web3 مثل Akash وio.net وAethir بالفعل تروج لسردية «سوق قدرة حاسوبية لا مركزي»، عبر ربط GPU غير المستغلة عالميًا بشبكات مدفوعة بتحفيزات رمزية.

لكن المشكلة هي: لماذا لم تصبح أغلب مشاريع الجيل السابق طبقة شراء رئيسية لقدرة الذكاء الاصطناعي، بينما استطاع لاعبو الجيل الجديد مثل Andromeda وSF Compute الحصول بسرعة على عملاء مؤسسات وإيرادات بالدولار؟

الشيء المُباع مختلف: إمداد لا مركزي مقابل سعة قابلة للتسليم

تتمثل الفكرة الأساسية في مشاريع Web3 من الجيل السابق في: ربط وصول GPU المتفرقة إلى شبكة عبر حوافز token، بحيث يحصل المستخدمون على القدرة الحاسوبية بتكلفة أقل.

هذه المشاريع تحل مشكلة «أين توجد GPU».

لكن المشترين من المؤسسات يهتمون بمجموعة أخرى من القضايا: هل هي فعلًا H100/H200؟ هل توجد InfiniBand؟ هل حجم العناقيد كافٍ؟ وهل يمكن أن تعمل بشكل ثابت لأسابيع وحتى أشهر؟ من يتحمل SLA؟ ماذا يحدث عند الأعطال ومن يعوض؟

بعبارة أخرى، لا يشتري العملاء من المؤسسات «وجود GPU في مكان ما»، بل يشترون قدرة GPU مضمونة التسليم وقابلة للقياس وقابلة للمساءلة.

إمداد GPU متفرق وغير متجانس وممتد عبر مشغلين مختلفين قد يكون مفيدًا لأحمال مثل batch inference أو التصيير أو المهام منخفضة الحساسية. أما بالنسبة لتدريب النماذج الكبيرة والاستدلال على مستوى الإنتاج، فإن الاستقرار وشروط الشبكة ومسؤولية التسليم هي ما يهم.

أربع مشكلات بنيوية في الجيل السابق

أولًا، تحفيز token قد يولد عرضًا، لكنه لا يضمن طلبًا حقيقيًا.
قد تمنح الإعانات بالرموز القدرة على تحقيق أعداد جميلة من العقد ووحدات GPU وحجم شبكة سريعًا، لكن إذا كان جانب الطلب يعتمد أساسًا على سردية الرمز وليس على عملاء يدفعون بشكل طبيعي، فقد ينتهي الأمر بمشاكل مثل انخفاض معدل الاستخدام، ورداءة جودة الإيرادات، وتشوه اكتشاف السعر بسبب الحوافز.

وفقًا لبيان Messari «State of Akash Q1 2026»، انخفض متوسط استخدام Akash من وحدات GPU في الربع الأول بنسبة 57.4% مقارنة بالربع السابق إلى 84 بطاقة، كما انخفض متوسط السعة المتاحة من GPU بنسبة 57.5% إلى 249 بطاقة، ما يشير إلى انكماش واضح في طرفي العرض والطلب. وفي ظل آليات io.net المبكرة، كانت المكافآت تُمنح بمجرد بقاء العقد متصلًا، بغض النظر عما إذا كانت وحدة GPU تنفذ عملًا فعّالًا بالفعل. كما تراجعت الرموز بشكل كبير عن مستوياتها المرتفعة تاريخيًا، حتى تم إطلاق آلية تحفيز جديدة أكثر توجهًا نحو الطلب في يونيو 2026.

ثانيًا، من الصعب أن تتحمل بروتوكولات فقط مسؤوليات SLA على مستوى المؤسسات.
العملاء من المؤسسات يحتاجون إلى فاتورة، وقناة دعم، وSLA قياسي، وآلية استرداد، ومراجعات امتثال، ومسؤوليات قانونية. هذه تتطلب كيانًا تجاريًا واضحًا لتولي المسؤولية، وليس الاعتماد على طبقة البروتوكول وحدها.

ثالثًا، عدم التطابق الطبيعي بين أحمال AI والإمداد المتفرق.
التدريب المتزامن واسع النطاق والاستدلال على مستوى الإنتاج يتطلبان مستوى عالٍ من المتطلبات للترابط بين GPU وNVLink/InfiniBand وتنسيق العناقيد وتعافي الأعطال وأمن البيانات. كما أن الشبكات المتفرقة جغرافيًا وغير المتجانسة الأجهزة لا يمكنها تلبية هذه المتطلبات العالية مباشرة.

رابعًا، عدم تطابق التسعير بالرموز مع عملية شراء المؤسسات.
المؤسسات تعتاد عقودًا بالدولار وفواتير واعتمادات ميزانية وإدارة الموردين، ولا ترغب في تحمل تقلبات سعر token، أو معالجة محاسبية، أو عدم يقين الامتثال.

استثناء مهم: Aethir

Aethir هي حالة استثنائية.

تجاوزت إيرادات Aethir في 2025 حاجز 127 مليون دولار، وتملك أكثر من 150 عميلًا مؤسسيًا يدفعون و430 ألف حاوية GPU، وتغطي GPU متطورة مثل H100 وH200 وB200 وB300. ووفقًا لأسلوب الإفصاح الذاتي، يتجاوز حجم إيراد Aethir معدل التشغيل المتوقع لدى Andromeda بحوالي 100 مليون دولار، كما أنه يتفوق بشكل كبير على SF Compute.

مسار Aethir أقرب إلى وضع رموز Web3 وتأثير الشبكة في طبقة البنية الرأسمالية والتحفيزات البيئية، مع جعل الجزء الحقيقي الموجه للعملاء أكثر تمركزًا وتوحيدًا وموجهًا للمؤسسات: عنقودات مركزية أو شبه مركزية، والتزام واضح بالخدمة، وعقود مسعّرة بالدولار، ودعم العملاء المؤسسي ومسؤولية التسليم.

قد يساعد token في التمويل المبكر وتوفير الحوافز وتنظيم الشبكة، لكن لا ينبغي أن يصبح الواجهة الأساسية التي على المؤسسات مواجهتها عندما تشتري القدرة الحاسوبية.

ما الجديد لدى وسطاء الجيل الجديد؟

ليس لدى اللاعبين الجدد نقطة الانطلاق «لبناء شبكة لا مركزية أولًا»، بل الدخول مباشرة إلى نقاط الألم في شراء الذكاء الاصطناعي لدى المشتري.

عادةً تحتاج شركات AI إلى توقيع عقود طويلة للقدرة الحاسوبية، لكن الطلب الحقيقي متقلب. تتمثل فكرة SF Compute في أن يشتري العملاء سعة قدرة حاسوبية طويلة الأجل تم تمويلها من طرف ثالث، ثم يتم إدراج الجزء غير المستخدم على دفتر الطلبات لإعادة بيعه أو تقديمه عبر sublease. وهي لا تمتلك GPU بنفسها، بل تشبه سوقًا يوفر سيولة ثانوية مبنية حول عقود القدرة الحاسوبية.

أما Andromeda فهي أقرب إلى dealer للقدرة الحاسوبية: تطرح تسعيرًا فوريًا عبر أكثر من 100 مورد، وتتحقق من الأداء، وتوحد SLA، وتعمل بوصفها الطرف المقابل الوحيد للعقد بالنسبة للعميل. لا تتمثل قيمتها فقط في مطابقة الصفقات، بل في تحملها عن العملاء مهام شراء القدرة وتسليمها وبعض وظائف الوساطة الائتمانية. لذلك تطلق أيضًا على نفسها «صانع سوق للقدرة (compute)».

تقوم Andromeda بتداول رأس المال، وتمتلك أو تتحكم في المخزون، وتكسب فرق السعر، وتتحمل مسؤولية SLA والتسليم. بينما تبدو SF Compute أقرب إلى مزيج بين exchange وbroker: يكون جوهرها وسيطة عبر الوكيل والسيولة الثانوية، دون ضرورة امتلاك GPU الأساسية. وتكسب عبر رسوم التداول وتأثير شبكة السوق.

وتحتاج GMI Cloud إلى تصنيف منفصل. فهي ليست broker أو dealer نموذجيًا، بل أقرب إلى neocloud: تبني مراكز بيانات خاصة، وتملك الأصول، وتبيع سعة GPU السحابية. كما أنها تستخدم هذا لتمويل دين مرتبط بـ GPU؛ فمعظم تمويلها في جولة A كان تمويلاً بالدين، لذا فهي أقرب إلى منتِجي القدرة الحاسوبية في الطبقة 3.

ما ينقص السوق أكثر حاليًا ليس «سحابة مثالية أكثر لا مركزية»، بل طبقة تداول يمكنها تسليم H100/H200 اليوم، وتتحمل مسؤولية SLA، وتساعد المشترين على خفض مخاطر العقود طويلة الأجل.

هل توجد بالفعل سوق لاكتشاف سعر للقدرة الحاسوبية؟

لا تزال الصورة السائدة لتداول القدرة الحاسوبية هي OTC/تداول ثنائي مخصص. ورغم أن العروض العامة ترفع شفافية السوق، فإن ذلك لا يزال غالبًا مجرد نقطة انطلاق لاكتشاف السعر، وليس السعر النهائي الموحد للتداول.

على سبيل المثال، بالنسبة إلى H100 بدأت تظهر على السوق نطاقات أسعار يمكن ملاحظتها: سعر Andromeda نحو 1.83 دولار/ساعة، وسعر SF Compute بمتوسط نحو 2.03 دولار/ساعة لكل GPU، وتبدأ أسعار GMI Cloud من 2.00 دولار/ساعة لكل GPU؛ أما Mithril لسعة H100 SXM5 بعدد 8 GPUs (instance) في السوق الفوري، فيكون سعره المحسوب نحو 2.92 دولار/ساعة لكل GPU.

وهذا يعني أن عروض H100 في السوق العامة تقع تقريبًا ضمن نطاق 1.8–3.0 دولار/ساعة لكل GPU. لكن لا يمكن مقارنة هذه الأسعار مباشرة تمامًا، لأن شروط التسليم الأساسية ليست متطابقة. شكل الـ GPU، والمنطقة، والتشابك الشبكي، وحجم العناقيد، ومدة الإيجار، وSLA، ونوع عبء العمل، كلها تؤثر بشكل واضح في سعر الصفقة النهائي.

لذلك، ما يشتريه العملاء فعليًا عادةً ليس «ساعة H100» مجردة، بل عقد سعة مصمم حول SKU محدد ومنطقة ومدة وتكوين عنقود وظروف تسليم بعينها. وبعبارة أخرى، تجعل عروض الويب سعر القدرة الحاسوبية أكثر وضوحًا، لكن قلب التداول في السوق الحالية لا يزال يتمحور حول عقود OTC شديدة التخصيص.

Ornn: محاولة لأن تصبح طبقة المؤشرات في سوق القدرة الحاسوبية

المصدر: Ornn

لا تتمثل المهمة الأساسية لـ Ornn في بيع القدرة الحاسوبية فحسب، بل في بناء البنية التحتية لأسعار سوق القدرة الحاسوبية المالية. أطلقت Ornn مؤشر Ornn Compute Price Index (OCPI)، الذي يتعقب أسعار التسليم الفوري الفعلية اللحظية لعمليات الحوسبة على GPU مثل H100 وH200 وB200 وB300 وغيرها، ثم يجمع هذه الأسعار في شكل مؤشر يمكن استخدامه للتسعير والتحوط والتسوية. يذكر موقع Ornn الرسمي أن OCPI هو «السعر المرجعي» للقدرة الحاسوبية، ويستخدم في تسعير التحوطات والـ settlements في سوق مشتقات القدرة الحاسوبية.

وهذا يعني أن Ornn تسعى لبناء «معيار على طريقة Platts وArgus وWTI لسوق القدرة الحاسوبية»: أولًا توحيد أسعار إيجار GPU المتفرقة وغير المعيارية، ثم إتاحة التداول بالعقود الآجلة والعقود المستقبلية أو عقود الديمومة حول هذا المعيار.

يمكن فهم خارطة طريق Ornn على ثلاث خطوات تقريبًا:

الخطوة الأولى، بناء مؤشر أسعار فوري، أي OCPI.

الخطوة الثانية، ترخيص OCPI للبورصات ومنصات المشتقات ليصبح سعر تسوية العقود.

الخطوة الثالثة، تطوير منتجات مالية مثل futures وperps والتحوط والإقراض حول المؤشر.

Architect: إدخال بنية عقود الديمومة في تداول قدرة حاسوبية مؤسساتي

Architect هي فئة من اللاعبين ضمن سوق مشتقات القدرة الحاسوبية تميل إلى كونها مكانًا للتداول أكثر من كونها جهة بنيوية لمؤشر الأسعار. تأسست من قبل Brett Harrison، الرئيس السابق لـ FTX US. تضم الشركة منصة تداول مؤسسية AX لديها تعاونًا مع Ornn، وتخطط لإطلاق عقود تبادل ضمن بورصة استنادًا إلى أسعار إيجار GPU وأسعار DRAM.

من حيث الآلية، لا تقوم Architect بتسليم قدرة H100/H200 الحقيقية. بل تتيح للمتداولين الحصول على انكشاف مالي على أسعار إيجار GPU وأسعار الذاكرة من خلال عقود تتبع مؤشر قدرة Ornn. منتجها أقرب إلى بنية عقود الديمومة في سوق العملات المشفرة: يتداول المتداولون بعقود مُفهرسة عبر استخدام الهامش، ثم تتم معايرة السعر عبر مؤشر مرجعي وآلية معدل التمويل (funding rate) بهدف مطابقة أسعار إيجار GPU قدر الإمكان.

وبالتالي، تكمن أهمية Architect في إدخال آلية عقود الديمومة التي تنتمي لثقافة crypto في سياق تداول قدرة حاسوبية أكثر تمركزًا ضمن المؤسسات ومُخضعًا للتنظيم. وهي أقرب إلى طبقة تداول المشتقات في سوق القدرة الحاسوبية، بينما يوفر Ornn طبقة المؤشرات التي ترتكز عليها الأسعار.

Lighter: عقود الديمومة على السلسلة توفر اكتشاف أسعار قابلًا للتداول مبكرًا

Lighter أقرب إلى نسخة على السلسلة من منصة compute perp المبكرة. المنصة متاحة بالفعل على $H100، وتسمح للمستخدمين بالتداول على انكشاف سعر compute لـ H100 باستخدام رافعة مالية حتى 10x؛ ويقوم هذا المنتج بتتبع Ornn H100 Compute Price Index.

وتكمن أهمية هذه الفئة من المنتجات في أنها تتيح لأول مرة أن يصبح على السلسلة إشارات أسعار متصلة مبنية حول أسعار إيجار GPU. فهي لا تحل مشكلة تسليم GPU الحقيقي، ولا تمثل قناة رئيسية لشراء القدرة الحاسوبية من المؤسسات، لكنها يمكن أن تعمل كسوق مبكر للمضاربة والتحوط واكتشاف الأسعار.

ومن حيث الآلية، تكون أقرب إلى عقود الديمومة في سوق العملات المشفرة: لا يقوم المتداولون بتسليم H100 فعليًا، بل يتداولون عقدًا يتتبع مؤشر H100. ويتم تثبيت سعر العقد عبر آلية المؤشر وآلية معدل التمويل (funding rate).

من مزاياها أن سرعة الإطلاق مرتفعة، وأن عتبة المشاركة منخفضة، كما أنها تدعم التداول على مدار الساعة. أما عيوبها فتميل لأن السيولة قد تكون أرق، كما أن هناك مخاطر أساس (basis) لا تزال قائمة بينها وبين عقود سعة القدرة الحاسوبية المؤسسية الحقيقية.

ICE × Ornn: خارطة طريق لسوق عقود مستقبلية مُنظَّم

ICE تمثل مسارًا أكثر تقليدية ومُخضعًا للتنظيم. في مايو 2026، أعلنت ICE عن خطط للتعاون مع Ornn لإطلاق مجموعة من عقود مستقبلية لحوسبة GPU، على أن يكون الأساس هو Ornn Compute Price Index. يذكر إعلان ICE صراحةً أن OCPI يتعقب أسعارًا فورية للشراء والبيع يتم تداولها مباشرة (live-traded spot prices) لأنواع الأجهزة الرئيسية مثل H100 وH200 وB200 وB300. كما تشير خطط العقود إلى أنها ستسعر بالدولار، وستُجرى تسوية نقدية (cash settlement)، مع انتظار الموافقة التنظيمية.

آلية عقود ICE تختلف عن Lighter. Lighter هو عقود ديمومة على السلسلة ويُناسب التشكيل السريع لأسعار التداول والسيولة المضاربية. أما ICE فهي سوق عقود مستقبلية مُنظَّم، وأكثر ملاءمة لمشاركة المؤسسات والتصفية وإدارة المخاطر والتحوط الامتثالي.

لكن عقود ICE ليست للتسليم العيني، بل للتسوية النقدية. أي إن المتداولين لن يقوموا بتسليم أو استلام سعة H100 فعليًا، بل سيتم تسوية الأرباح والخسائر وفقًا لمؤشرات مثل OCPI. وهذا يقلل تعقيد التسليم، لكنه يعني أن نجاح العقد يعتمد على مدى موثوقية المؤشر ومقاومته للتلاعب، وعلى ما إذا كان يستطيع تمثيل السعر الحقيقي في السوق.

نظرة مستقبلية على السوق

ثلاثة اتجاهات تستحق المتابعة

دمج الأطراف المؤسسة في OTC
قد لا تكون النهاية أن يتداول لاعبو الصناعة مباشرة عقودًا مستقبلية في البورصات. قد تكون النهاية أن يتولى dealer التعامل مع الاحتياجات المخصصة للطرف الصناعي، ثم إدارة المخاطر عبر مؤشرات وعقود مستقبلية أو عقود ديمومة. خلال 12–24 شهرًا المقبلة، الأكثر جدارة بالملاحظة هو ما إذا كان لاعبو مثل Andromeda وSF Compute يستطيعون الترقية من «منصة شراء القدرة الحاسوبية» إلى «منصة تداول القدرة الحاسوبية» فعليًا. فمن جهة، يتولون معالجة احتياجات السوق الفورية على مستوى SKU والطلبات المحجوزة. ومن جهة أخرى، يتحوطون في سوق المؤشرات ضد مخاطر المخزون والفرق عن السعر المرجعي (basis). من يستطيع إكمال هذه الخطوة أولًا، ستكون لديه فرصة لأن يصبح الوسيط المركزي في سوق القدرة الحاسوبية.

إغلاق حلقة الائتمان والمشتقات
إذا أمكن تشغيل «تمويل دين مقابل GPU + تحوط عبر العقود الآجلة»، فسيتمكن المقرض من إدارة تقلبات سعر GPU ومخاطر القيمة المتبقية (residual value) بشكل أكثر فاعلية، ما يخفض haircut وتكلفة التمويل. وسيؤدي ذلك مباشرة إلى رفع كفاءة رأس المال في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وهي واحدة من أهم دلالات تسييل القدرة الحاسوبية بالنسبة لصناعة الذكاء الاصطناعي على أرض الواقع.

تشكل معيار سعر وهيكل تسوية
كي تصبح القدرة الحاسوبية أصلًا يمكن تداوله وتمويله حقًا، يجب أولًا أن يتشكل معيار سعر موثوق وآلية تسوية. يعمل مقدمو المؤشرات مثل Ornn وSilicon Data وNATIVX، إلى جانب أماكن التداول مثل ICE وCME وArchitect وLighter، على المنافسة ليس فقط على فرصة منتج واحد، بل على مدخل سلطة التسعير في سوق القدرة الحاسوبية مستقبلاً.

أسئلة غير محلولة

الموافقة التنظيمية

لا تزال المنتجات مثل CME وICE وArchitect بحاجة إلى المرور بموافقات تنظيمية. حتى الآن لا توجد سوابق واضحة حول كيفية تعريف القدرة الحاسوبية: هل هي «سلعة» أم «خدمة» أم نوع جديد من مورد قابل للتداول؟

سوق السيولة الفورية في الأساس لا يزال رقيقًا

تتوقف موثوقية المؤشرات على عمق التداول الفوري الحقيقي. فما يزال سوق الفوري المنشور وسوق الدوران الثانوي في مراحل مبكرة، إذ ما زال معظم تداول القدرة الحاسوبية محصورًا في عقود طويلة الأجل بين hyperscaler وneocloud وشركات الذكاء الاصطناعي. وقد يؤدي نقص حجم التداول الفعلي إلى التأثير في قابلية المؤشرات لتمثيل السوق وفي قدرتها على مقاومة التلاعب.

مخاطر الدورة

إذا تباطأت الإنفاق الرأسمالي لقطاع الذكاء الاصطناعي، فقد تنكمش سيولة السوق الفوري قبل أن تنضج أسواق المشتقات. وفي الوقت نفسه، تراجعت إيجارات GPU بوضوح عن القمم، لكن بيانات تاريخية كافية عن منحنيات القيمة المتبقية والاستهلاك (depreciation) لـ GPU غير متوفرة، ما يزيد من عدم اليقين في تقييمات الائتمان وتسعير المشتقات.

Reference

حول Gate Ventures

تعد Gate Ventures قسم رأس المال الاستثماري لدى Gate، وتختص بالاستثمار في البنية التحتية اللامركزية والأنظمة البيئية والتطبيقات، بهدف إعادة تشكيل عالم حقبة Web 3.0. تتعاون Gate Ventures مع قادة الصناعة حول العالم لتمكين الفرق والشركات الناشئة التي تمتلك أفكارًا مبتكرة وقدرات، وإعادة تعريف أنماط التفاعل بين المجتمع والمال.
لمزيد من المعلومات، يُرجى زيارة: الموقع الإلكتروني | X | Telegram | لينكدإن | Medium

إخلاء مسؤولية :

لا يشكل هذا المحتوى أي عرض أو التماس أو توصية. ينبغي أن تسعى دائمًا إلى الحصول على مشورة مهنية مستقلة قبل اتخاذ أي قرار استثماري. يُرجى ملاحظة أن GateVentures قد تقوم بتقييد أو حظر تقديم جميع الخدمات أو جزء منها من المناطق الخاضعة للقيود. يُرجى قراءة اتفاقية المستخدم لمعرفة المزيد، الرابط: *.