ما هو إيجار الساعة الواحدة لبطاقة معالجة الرسوميات Nvidia B200 في نهاية هذا العام؟

قسّم سوق التوقعات هذا السؤال إلى سلسلة من عقود بنعم أو لا. يراهن المتداولون على ما إذا كانت إيرادات إيجار B200 ستتجاوز مستوى سعراً معيّناً، ثم يجمعون عقوداً بأحجام مختلفة وأيام استحقاق مختلفة، فيظهر منحنى إيجارات GPU الذي تتشكّل قيمته من رهانات السوق.

كانت Polymarket قد طرحت سابقاً عقود إيجار GPU، لكن حجم التداول لم يكن كبيراً. هذه المرة، أعلن مؤسس Kalshi المشارك Tarek Mansour أن المنصة استخلصت منحنى آجال من أسعار سوق التوقعات لـ B200 وH200 وA100.

لم يعد سوق التوقعات يقتصر على الإجابة عن نتائج الانتخابات وتوقيت خفض الفائدة وأخبار الشركات؛ بل بدأ يبني سوقاً مالياً لصناعة لم تمتلك من قبل سوقاً تداولياً علنياً.

ما زالت هذه المنحنيات بعيدة بوضوح عن منحنيات الآجال في أسواق السلع التقليدية، ولا يستطيع سوق التوقعات أن يتيح للمشترين استلام مجموعة من وحدات GPU عند حلول الاستحقاق. لكنه التقط أكثر ما ينقص سوق تداول GPU: خط أسعار يمكن للجميع رؤيته.

خلال السنوات الماضية، تدفقت رؤوس الأموال باستمرار إلى أشباه الموصلات ومراكز البيانات والطاقة، فأصبح الأداء الحاسوبي واحداً من أكبر كُلف صناعة الذكاء الاصطناعي، بينما لا تزال طريقة الشراء عالقة في الحجز عبر الهاتف وتبادل العلاقات والعقود خارج نطاق التداولات في الواقع.

يتم الآن تنفيذ “مالية” الأداء الحاسوبي على نطاق واسع وبوتيرة متسارعة.

أولاً: العقود ثم الأسواق

قبل ظهور النماذج الكبيرة، كانت لدى الشركات طريقتان أساسيتان للحصول على قدرة حوسبية: شراء الخوادم بنفسها، أو دفع رسوم شهرية مستقرة نسبياً إلى مزودي الخدمات السحابية. غيّرت AI منطق الشراء هذا. تستهلك عمليات التدريب والاستدلال كميات كبيرة من وحدات GPU، وبدأت أسعار الشرائح المختلفة والمناطق ومدة العقود بالتباعد. كما تتغير عروض مزودي السحابة بسرعة مع تغيّر العرض والطلب.

اليوم، لا يعني أن سوق القدرة الحاسوبية بلا تداول آجال.

تقوم مختبرات كبيرة بحجز السعة المستقبلية مسبقاً. كما تقوم neocloud بشراء GPU مسبقاً من مزودي السحابة والوسطاء. وتقوم شركات السحابة فائقة الحجم بحجز الموارد فيما بينها. قد تكون العقود قصيرة وتُؤجَّر بالساعة، أو طويلة وتغطي عدة سنوات. تؤدي هذه العقود وظيفة شبيهة باتفاقيات التوريد طويلة الأجل لتغطية احتياجات النفط، لكن السعر مخفي داخل المفاوضات الخاصة.

ذات مرة، وصف أحد مزودي خدمات الاستدلال الكبار شراء القدرة الحاسوبية بأنه العثور على “وسيط” يعرف الإمداد. تخبره بما تحتاجه من نوع الشرائح، وكم بطاقة لديك، وفي أي منطقة سيتم استخدامها، ثم يبحث لك عن وحدات من خلال شبكة علاقاته. يكسب الوسطاء المال من فروقات المعلومات، بينما يعتمد المالكـون الكبار على توزيع السعة عبر العلاقات، ونادراً ما يظهر سعر التنفيذ الحقيقي على الشاشات العلنية.

يمكن لهذا النوع من السوق أن ينجز عمليات التسليم، لكنه لا يستطيع تشكيل توقعات متواصلة. لا تعرف مختبرات AI تكلفة الاستدلال بعد ستة أشهر، ولا تستطيع مراكز البيانات قفل أسعار الإيجار مقدماً، كما أن المقرضين يفتقرون إلى بيانات محدثة لحظياً لتقييم مدى سرعة تدهور قيمة وحدات GPU كضمان.

لم تعد أحجام التمويل تسمح بأن يستمر أسلوب التسعير بهذا الشكل نفسه.

الأرقام التي قدّمها Tarek تقول إن مزودي السحابة فائقي الحجم سيضخون هذا العام أكثر من 7000 مليار دولار في القدرة الحاسوبية، وقد تصل قيمة السوق في 2030 إلى ما بين 7 تريليونات و10 تريليونات دولار. وتوقعات المؤسسات الأكثر تحفظاً أيضاً تُظهر أرقاماً ضخمة بالمقدار نفسه. تتوقع Morgan Stanley أن نفقات رأسمالية مراكز البيانات في جميع أنحاء العالم حتى عام 2028 ستبلغ نحو 2.9 تريليون دولار، منها حوالي 2.5 تريليون دولار مخصصة لـ AI. وتقدّر McKinsey أن نفقات رأسمالية مراكز البيانات قبل 2030 ستكون 6.7 تريليونات دولار. أما Goldman Sachs فقد قدّر استثمارات البنية التحتية لـ AI بين 2026 و2031 بـ 7.6 تريليونات دولار.

تستخدم هذه الأرقام سنوات مختلفة ومقاييس إحصائية مختلفة. فبعضها يشمل مراكز البيانات، وبعضها يحسب القدرة الحاسوبية والطاقة معاً. وتتقاطع فيما بينها النقطة التالية: تشكل الحوسبة والعتاد 55% إلى 67% من تقديرات كل جهة، وهي أكبر حصة ضمن جولات الاستثمار في البنية التحتية.

وتُعد الرقائق أيضاً نوعاً من الأصول التي تتقلب أسعارها بشدة. تختلف تقديرات السوق لعمر استخدام GPU بين ثلاث سنوات وسبع سنوات. وتحدّث المنتجات الجديدة الأداء كل عام، لكن شحّ الإمداد يسمح للشرائح القديمة بالاحتفاظ بقيمة الإيجار. تحتاج مراكز البيانات إلى ضغط مبالغ هائلة من التمويل داخل مجموعة من الأجهزة التي لا يوجد حول سرعة استهلاكها اتفاق.

كلما زادت عبء رأس المال، ازدادت أهمية أسعار الآجال.

استكشاف سوق تداول GPU

المرحلة الأولى في سوق تداول GPU هي “التراضي/المطابقة الخاصة” التي تعمل منذ سنوات.

يحجز المشترون السعة مسبقاً، وتقوم البائعـة بتأمين الإيراد المستقبلي، ويتولى الوسيط مهمة إيجاد الإمداد وتنفيذ الصفقات. تكون الحاجة الفعلية والالتزامات الآجلة موجودة بالفعل، لكن لا يوجد عقد موحّد ولا عروض أسعار علنية.

ويشكل طرفا هذه الصفقات أيضاً قاعدة سوق التمويل للقدرة الحاسوبية.

تمتلك شركات السحابة فائقة الحجم ومراكز البيانات الكبيرة وحائزو GPU مخزوناً، ويقلقون من انخفاض الإيجار مستقبلاً. في المقابل، تحتاج مختبرات AI ومنصات الاستدلال وشركات التطبيقات وneocloud التي التزمت بالفعل بسعة في اتجاه المصب إلى مواصلة الشراء، وتخشى ارتفاع الأسعار مستقبلاً. يسعى أحد الأطراف إلى حماية إيراد الأجهزة، بينما يسعى الآخر إلى ضبط كلفة القدرة الحاسوبية. ومن هنا نشأت الحاجة الأولى إلى التداولات.

المرحلة الثانية هي إنشاء مؤشر أسعار معياري. يستخرج Ornn Compute Price Index الأسعار من صفقات إيجار GPU الفعلية، ويغطي شرائح متعددة شائعة. وتقوم Silicon Data بنشر مؤشر الإيجار عند الطلب لكل يوم لشرائح H100 وA100 وB200، وترسل البيانات إلى منصة بلومبرغ الطرفية. كما يقوم Compute Desk ببناء منتجات مماثلة.

لا يقتصر ما يعرّفه تجار/مقدمو المؤشرات على مجرد سلسلة أرقام. فإدراج أي شرائح وأي مناطق وأي تكوين للشبكة وأنواع العقود ضمن المؤشر، وكيفية معالجة الصفقات غير الاعتيادية، ومتى وكيف يخرج المؤشر القديم بعد تبدل جيل الشرائح، كلها ستؤثر في “سعر GPU” الذي يتداوله السوق. توفر البورصات منصة للتداول، بينما يحدد مزودو المؤشرات ما الذي يتداول عليه الناس فعلاً.

حصل Ornn مؤخراً على استثمار بقيمة 33 مليون دولار من a16z. من ينجح في ترتيب بيانات التداول المتفرقة إلى معيار يقبله السوق، سيحصل على فرصة ليصبح بوابة الأسعار في سوق القدرة الحاسوبية.

المرحلة الثالثة هي كتابة المؤشر في عقود قابلة للتداول. اختارت CME Silicon Data كمزوّد بيانات، وتخطط لإطلاق عقود آجلة على القدرة الحاسوبية تسوي على أساس مؤشر إيجار GPU اليومي. وتختار شركة ICE التابعة للبورصة الأمريكية نيويورك/بورصة ICE Ornn، وتستعد لإطلاق مجموعة أخرى من عقود GPU الآجلة. وضعت كلتا البورصتين التقليديتين منتجاتهما كأدوات لإدارة المخاطر لمختبرات AI وشركات السحابة ومراكز البيانات والمؤسسات المالية، لكن المنتج ما يزال في مرحلة انتظار مراجعة الجهات التنظيمية.

سلك سوق التوقعات طريقاً آخر. فهو يجعل المتداولين يجيبون باستمرار عن سؤال واحد: “هل ستتجاوز شريحة بعينها في تاريخ محدد سعراً محدداً للإيجار؟”. يمكن أن يعكس حساب فروق الأسعار بين العتبات المتجاورة تقريباً حكم السوق على نطاق السعر هذا. ثم بتكرار الحساب نفسه عبر تواريخ مختلفة، يظهر هيكل الآجال/بنية المدد.

عادةً ما تحدد أسواق السلع التقليدية عقود التسليم أولاً، ثم تُشكّل التداولات الآجلة منحنى. أما سوق التوقعات فيستخدم عقوداً قائمة على الأحداث لتكوين توقعات علنية أولاً، ثم ينظر في استخدام هذه التوقعات لخدمة التداول خارج البورصة، والعقود الآجلة والعقود الدائمة.

لا تزال أسواق العقود الآجلة للقدرة الحاسوبية التقليدية تنتظر الموافقة التنظيمية، بينما قدم سوق التوقعات هيكل الآجال بالفعل.

ما الذي يمكن أن تحلّه منحنى واحد

عندما يبذل السوق جهداً لبناء المؤشر والعقود الآجلة وعقود الآجال، فماذا يمكن أن يحل ذلك فعلياً لشركة AI عادية؟

لنفرض أن منصة استدلال وافقت مسبقاً على تقديم خدمات للعميل بعد ستة أشهر. فهي تعرف أنها ستحتاج إلى مجموعة من GPU في ذلك الوقت، لكنها لا تعرف إلى أي مستوى سيقفز سعر الإيجار. إذا ارتفع الإيجار فجأة، فلن يتحرك السعر الذي تم التفاوض عليه مع العميل. وعندها لا بد أن تتحمل المنصة الزيادة في التكلفة بنفسها. بعد شراء عقد يرتفع فيه العائد مع ارتفاع إيجار GPU، سيصبح فاتورة السحابة أغلى، لكن أرباح العقد قد تعوض جزءاً من الفارق. أما مركز البيانات فمواجهته عكسية: فالأجهزة مُشتراة بالفعل، وإذا انخفض الإيجار مستقبلاً فإن الإيراد سيتقلص. إن بيع انكشاف آجل يمكن أن يسمح له بقفل جزء من إيراد الأجهزة مسبقاً.

لا يلزم أن يكون هذا العقد مطابقاً تماماً لكل بطاقة GPU التي تشتريها الشركة فعلياً. قد تستخدم الشركة H200 في منطقة نيويورك، بينما يتم تداول مؤشر H200 في السوق على نحو يغطي عدة مزودين. طالما يتحرك السعران إلى حدّ كبير في الاتجاه نفسه مع ارتفاع الأسعار وانخفاضها، يمكن للعقد أن يؤدي وظيفته. يقدّر محللون أن معاملات الارتباط بين السعرين عندما تصل إلى 0.7 يمكن أن يزيل التحوط المناسب ما يقرب من نصف التذبذب. وبالمثل، لا تستطيع شركة طيران شراء عقد يطابق تماماً كل بند من نفقات وقود الطائرات لديها، ومع ذلك لا تزال تستخدم عقود النفط الآجلة للتحكم في التكاليف.

يحتاج المقرضون أيضاً إلى هذا المنحنى. عندما تقدم شركة مراكز بيانات GPU كضمان للحصول على قرض، يتعين على البنك أن يقيّم مقدار ما يمكن أن تولده هذه الشرائح من إيجار بعد سنتين. في الماضي كان عليه الاعتماد فقط على عروض المصنع وأسواق مجزأة وافتراضاته الخاصة. أما مع وجود منحنى علني، فيمكن للمقرضين تعديل تقدير قيمة الضمان مع تغيّر السوق، كما يصبح من الأسهل على مركز البيانات إثبات الإيرادات المستقبلية.

قد يؤثر السعر حتى على نوع الشريحة التي تختارها الشركات. فإذا كان تداول إيجار شرائح Nvidia أكبر، وكان المؤشر أكثر موثوقية، وكانت أدوات التحوط أكثر نشاطاً، فسيكون البنك أكثر ميلاً لقبولها كضمان، كما سيكون لدى الحائـز فرصة أسهل لتأجير الأجهزة أو بيعها عند الحاجة. ونتيجة لذلك، يسهل تمويل هذه الأجهزة. ومع تزايد المشترين الذين يختارونها، تتعزز السيولة حول Nvidia. وقد تصبح تدفقات السيولة المتجمعة حول Nvidia ميزة يصعب على المنافسين تقليدها.

وبالتالي لا يخدم منحنى السعر المتداولين فقط. فهو يتيح للمستخدمين معرفة التكلفة مبكراً، ويتيح لحائزي الأصول تحديد الإيرادات مبكراً، كما يجعل المقرضين أكثر جرأة في تسعير الأجهزة ومراكز البيانات.

عنق الزجاجة والتحديات

أول تحد هو المؤشر.

يشدد Ornn على الصفقات الفعلية، بينما تركز Silicon Data على أسعار الإيجار عند الطلب، وتحاول الحلول الأخرى توحيد تكاليف الطاقة. كل طريقة تحفظ جزءاً من المعلومات وتتخلى عن جزء آخر. لا يوجد أي مؤشر يمكنه تغطية الشرائح والمناطق والآجال وتكوين الشبكات والمقابل/الطرف المقابل في آن واحد.

وفي الوقت نفسه، تتغير الأجيال بسرعة.

يمكن الاستمرار في استخدام مقاييس القياس في النفط، لكن سوق GPU ينتقل من H100 إلى H200 وB200 وGB200 وRubin. وتستمر AMD وGoogle TPU وAmazon Trainium والشرائح المخصصة الأخرى في تحويل الطلب على القدرة الحاسوبية إلى مسارات مختلفة. متى ينسحب المؤشر القديم، وكيف سيتم وصل المؤشر الجديد والقديم بسلاسة، وما هي الأصول الأساسية التي تستند إليها العقود—كل ذلك سيستمر في التغير.

التحدي الثاني هو التسليم/الوفاء عند الاستحقاق.

عقود التسوية النقدية عند انتهاء أجلها تُحسب المال فقط ولا تسلم GPU. يمكن للشركات التي تحاول خفض التكاليف استخدام أرباح العقد لتعويض ارتفاع الإيجار، لكن neocloud التي تكون قد التزمت بالفعل بسعة للعميل ستظل بحاجة إلى البحث عن بطاقات في السوق بنفسها.

يأتي خطر آخر من حجم التداولات.

قد يكون حجم التداولات الفعلي الذي تسجله يومياً سوق إيجار GPU علنياً محدوداً، كما أن الإمداد يتركز لدى عدد قليل من البائعين. وعندها يمكن لكل صفقة واحدة أن تسحب المؤشر بشكل ملحوظ، ويصبح للطرف الذي يمتلك الإمداد قدرة أكبر على التأثير في سعر التسوية النهائي.

وهذا أيضاً جزء من مشكلة المنحنى المرسوم باستخدام سوق التوقعات.

تعتمد منحنيات الآجال التقليدية على آلية تسليم أو تبادل في السوق الفوري لسحب أسعار العقود الآجلة إلى واقع العرض والطلب. تفتقر عقود سوق التوقعات الثنائية إلى هذا الممر؛ فالقيمة المعروضة في المنحنى هي توقعات المشاركين، وليست بعد سعراً قابلاً للتسليم أو للمراجحة على نحو يمكن تنفيذه كحجم سعة.

التحدي الثالث هو السيولة.

يميل البائعون إلى العقود طويلة الأجل، لأن مراكز البيانات تريد قفل الإيراد مسبقاً. بينما يفضل المشترون العقود قصيرة الأجل، لأن شركات AI تحتاج للحفاظ على حرية تغيير الشرائح والمورّدين. تتباين احتياجات الطرفين بطبيعتها بين فترات زمنية مختلفة. كما لا يربح الوسطاء والمالكون الكبار إلا من سوق غير شفافة، ولا توجد لديهم دوافع كافية لنقل جميع التداولات إلى السوق العلني.

على الرغم من كل العوائق، فإن الحاجة في سوق القدرة الحاسوبية إلى الأسعار العلنية لن تتراجع. وربما بعد وقت قصير سنشاهد تقارير عن قيام “أموال ذكية” على السلسلة بـ “الشراء المكرر لخمسة أضعاف” للقدرة الحاسوبية.

اضغط لمعرفة المزيد عن الوظائف التي تطرحها律动 BlockBeats

مرحباً بانضمامك إلى مجتمع律动 BlockBeats الرسمي:

Telegram مجموعة الاشتراك: https://t.me/theblockbeats

Telegram مجموعة الدردشة: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter الحساب الرسمي: https://twitter.com/BlockBeatsAsia