Ketika komodifikasi daya komputasi, berapa lama lagi pasar futures GPU harus menunggu?

null

Penulis: Caleb Shack, Alana Levin

Terjemahan: Jiahui, ChainCatcher

Di Variant, kami antusias menjelajahi pasar yang sedang berkembang. Kategori aset baru, produk keuangan, penerbitan aset, perluasan akses pasar, serta cara partisipasi yang inovatif semuanya berakar dalam DNA pendirian kami.

Baru-baru ini, kami terus memikirkan pasar yang dibangun seputar kekuatan komputasi.

Perolehan kekuatan komputasi adalah bidang yang besar dan terus berkembang, dan bidang ini dapat dikatakan sudah memenuhi syarat untuk semakin difinansialisasi.

Namun, dinamika penawaran dan permintaan kekuatan komputasi sangat kompleks, tidak transparan, dan terus berkembang. Masih banyak misteri terkait waktu pasar, struktur, bahkan aset spesifik yang diperdagangkan.

Dalam diskusi dan perdebatan tentang masalah ini, kami ingin berbagi kerangka analisis baru sebagai jendela untuk memikirkan pasar kekuatan komputasi.

Kelahiran pasar berjangka baru biasanya memerlukan lima prasyarat berikut:

Fragmentasi sisi penawaran

Fluktuasi harga yang berkelanjutan

Infrastruktur penyelesaian fisik tertentu

Unit yang distandarisasi dan dapat diperdagangkan

Ketiadaan alternatif untuk penemuan harga atau lindung nilai

Kerangka kami menempatkan pola pasar kekuatan komputasi saat ini dalam lima dimensi ini. Kami menggunakan analogi sejarah untuk menjelaskan pentingnya setiap dimensi dan memprediksi kapan pasar akan mencapai titik kritis ledakan.

Ringkasan poin utama

Dengan cepat melihat kerangka ini, kita akan menyadari bahwa pasar kekuatan komputasi saat ini masih kurang matang untuk mendukung pasar berjangka yang stabil.

(Meskipun demikian, pasar ini penuh semangat, dan banyak startup aktif berusaha mengubah keadaan; jika Anda sedang melakukan ini, hubungi kami!)

Berikut adalah penilaian kami saat ini terhadap pasar berjangka kekuatan komputasi dalam lima dimensi:

Fragmentasi sisi penawaran: 🔴 Penawaran didominasi oleh penyedia layanan cloud besar secara tinggi

Fluktuasi harga: 🟢 Harga GPU sangat fluktuatif

Infrastruktur penyelesaian fisik: 🟢 Broker OTC sudah memiliki infrastruktur penyelesaian fisik

Standarisasi: 🔴 Kekurangan unit yang distandarisasi dan dapat diperdagangkan

Ketiadaan alternatif: 🟡 Vendor terintegrasi vertikal dapat melakukan lindung nilai internal, peserta lain harus melakukan posisi long

1. Fragmentasi sisi penawaran (Skor kekuatan komputasi: 🔴)

Pasar berjangka adalah mekanisme penemuan harga.

Di bawah dominasi penawaran, penemuan harga kehilangan kebutuhan keberadaannya karena harga ditentukan oleh beberapa penyedia besar, sehingga menghilangkan ketidakpastian penetapan harga.

Secara historis, situasi ini sering terjadi.

Minyak mentah berjangka hanya berkembang setelah kekuatan kartel di sisi penawaran (seperti “Tujuh Saudara”, yang mendominasi minyak global pada pertengahan abad ke-20) melemah.

Pasar listrik terbentuk setelah pemerintah melonggarkan regulasi, memecah monopoli harga, dan mengizinkan produsen independen masuk ke pasar. Fragmentasi penawaran mendorong pasar berjangka menjadi tempat penting untuk penemuan harga.

Melihat dinamika kekuatan komputasi saat ini, sisi penawaran tampak cukup terkonsentrasi.

Empat raksasa cloud (seperti AWS, Azure, GCP, Oracle) mengendalikan sekitar 78% kapasitas IT utama yang dibangun sendiri secara global, dan sekitar 69% pasokan H100 (berdasarkan perhitungan asli, dengan asumsi ada 12.4 juta H100 pada Q4 2025).

Dari situ, kami menyimpulkan bahwa mereka juga menguasai pasokan durasi kekuatan komputasi global. Penawaran tidak menunjukkan fragmentasi.

Namun demikian, kami tetap memikirkan faktor-faktor yang mungkin mengubah dinamika ini.

Vendor cloud baru bermunculan. Arsitektur chip baru menciptakan peluang bagi vendor lain untuk merebut pangsa pasar.

Beberapa kapasitas jangka panjang dari laboratorium utama mungkin akhirnya tidak digunakan secara optimal, yang berarti laboratorium tersebut bisa berbalik menjadi vendor atau penjual kekuatan komputasi di pasar.

Oleh karena itu, meskipun tingkat konsentrasi di masa depan belum pasti, penilaian saat ini adalah: arah perkembangan sisi penawaran pasar akan menjadi lebih fragmentasi daripada saat ini.

2. Fluktuasi harga (Skor kekuatan komputasi: 🟢)

Indeks H100 Ornn di terminal Bloomberg

Prasyarat lain dari pasar berjangka adalah bahwa aset yang diperdagangkan memiliki volatilitas tinggi.

Tanpa ketidakpastian harga yang signifikan, para lindung nilai tidak termotivasi untuk menghindari risiko fluktuasi.

Volatilitas juga menarik spekulan, yang dapat memperoleh keuntungan dari fluktuasi harga besar. Jika pasar stabil atau dapat diprediksi, spekulan akan beralih ke pasar lain.

Kondisi ini terlihat di pasar minyak mentah pada tahun 1950-an.

Saat itu, karena kelebihan pasokan minyak, harga yang dipasang Uni Soviet lebih rendah dari harga “Tujuh Saudara”. Tujuh Saudara kemudian menurunkan harga di kawasan tersebut tanpa memberi tahu negara-negara penghasil minyak Timur Tengah.

Dampak berantai dari kejadian ini memicu nasionalisasi minyak di Timur Tengah, pembentukan OPEC, dan peningkatan ketidakpastian harga minyak global. Fluktuasi minyak kemudian memicu volatilitas pasar listrik di tahun 1970-an.

Penetapan harga kekuatan komputasi akan tetap fluktuatif, baik di masa lalu maupun di masa depan.

Kecepatan pasokan baru ke pasar tidak pasti. Chip baru atau arsitektur pusat data mungkin meningkatkan efisiensi token untuk tugas tertentu. Permintaan terus meningkat dan berkembang dengan cara yang tidak dapat diprediksi.

Kami sangat yakin bahwa prasyarat ini saat ini sudah terpenuhi.

3. Infrastruktur penyelesaian fisik (Skor kekuatan komputasi: 🟢)

Agar pasar berfungsi secara efisien, pembeli harus yakin mereka dapat menerima dan mengkonsumsi alat acuan pada tanggal dan waktu yang ditentukan.

Ini membutuhkan dukungan infrastruktur: penggabungan pasokan, memastikan pengiriman yang andal, penyelesaian transaksi, pengelolaan jaminan, dan mekanisme pengelolaan penyelesaian. Biasanya, tugas ini dilakukan oleh perantara atau broker.

Dalam pasar listrik, tugas ini dilakukan oleh operator sistem independen, yang berperan sebagai entitas netral dan berfungsi sebagai badan semi-pemerintah.

Pasar kekuatan komputasi saat ini belum memiliki peran yang sepenuhnya setara, tetapi asumsi kami adalah: broker kekuatan komputasi atau meja OTC mulai mengambil (dan semakin cenderung) menjalankan banyak fungsi tersebut.

Saat ini, broker membangun indeks dan alat pengumpulan data terkait pembelian dan penyewaan kekuatan komputasi untuk mengunci harga pasar.

Ornn dan Silicon Data telah mulai merilis data harga GPU tingkat pusat data.

Kelompok broker juga sedang menyusun konsensus terkait perjanjian kontrak, mirip dengan standar SAFE yang menstandardisasi ketentuan pendanaan awal. Alat ini melengkapi infrastruktur penyelesaian fisik dasar—yang sebelumnya sebagian besar masih dalam diskusi grup chat.

Kami memberi skor hijau untuk infrastruktur penyelesaian fisik karena ini menjadi fondasi penemuan harga.

Namun, dibandingkan pasar spot yang matang, infrastruktur ini jauh dari sempurna. Pembelian ini terjadi di tingkat infrastruktur, dan tidak semua peserta pasar memiliki hak untuk menjual kembali secara terbuka setelah membeli. Kami memantau perkembangan penciptaan pasar baru di tingkat ini secara ketat.

4. Standarisasi (Skor kekuatan komputasi: 🔴)

Tantangan utama yang dihadapi produk baru adalah keunikan dan ketidakgantungan unitnya.

Banyak variabel dapat menyebabkan likuiditas tersebar ke banyak pasar, atau menyebabkan risiko basis yang terlalu tinggi sehingga tidak memenuhi kebutuhan lindung nilai dan pengiriman mayoritas.

Contohnya, minyak mentah diukur berdasarkan densitas dan kandungan sulfur, yang berbeda tergantung lokasi produksinya.

NYMEX menemukan kecocokan produk melalui indeks WTI (minyak ringan rendah sulfur), yang mengunci standar yang dapat melayani pasar hulu global dan bahkan digunakan oleh pasar hilir (seperti maskapai penerbangan) untuk lindung nilai.

Pasar listrik diatur secara regional, mempertimbangkan fluktuasi permintaan dan penawaran yang berbeda akibat suhu, kepadatan penduduk, dan faktor lain.

Pasar kekuatan komputasi saat ini kekurangan tingkat standarisasi yang mampu memenuhi kebutuhan lindung nilai umum.

Tantangannya adalah: satu instance H100 tidak selalu sama dengan instance H100 lainnya.

Faktor seperti lokasi (dan input listrik lokal), konfigurasi mesin (hardware dan komponen jaringan), serta durasi (lama kontrak) memperbesar variasi harga instance GPU.

Namun, kami sudah melihat tanda-tanda awal standarisasi, terutama ketika permintaan berasal dari pasar ekor panjang (bukan laboratorium terdepan).

Berbeda dengan pelatihan, beban kerja inferensi membutuhkan perbedaan yang jauh lebih kecil dan dapat dijalankan dalam lingkungan terdistribusi dan tidak harus di lokasi yang sama.

Jika pasokan inferensi tersebar ke banyak vendor, misalnya model open source yang meningkatkan pangsa pasar, standarisasi bisa muncul.

5. Ketiadaan alternatif (Skor kekuatan komputasi: 🟡)

Ini adalah poin yang tidak mudah terdeteksi dalam proses pembentukan pasar, tetapi sering diabaikan.

Pasar berjangka dibangun untuk melayani peserta lindung nilai. Jika ada alternatif yang cukup likuid dan risiko basisnya dapat diabaikan, maka kontrak alternatif tidak akan diminati.

Contoh klasik adalah kurangnya adopsi kontrak berjangka bahan bakar pesawat—karena indeks WTI dan indeks hulu lainnya sudah memenuhi kebutuhan.

Di bidang listrik, kontrak berjangka berbasis suhu gagal karena peserta pasar menemukan bahwa lindung nilai terhadap hasil fluktuasi harga (listrik) lebih efisien daripada lindung nilai terhadap penyebabnya (suhu).

Saat ini, penyedia model melakukan lindung nilai risiko kekuatan komputasi melalui perjanjian sewa jangka panjang atau kemitraan usaha patungan, biasanya dengan bentuk “bayar sesuai” yang menukar risiko harga spot dengan risiko mitra transaksi.

Penyedia cloud besar biasanya memiliki GPU yang mereka miliki secara fisik.

Di sisi lain, vendor ekor panjang kekurangan kontrak yang menguntungkan dan dana untuk membangun infrastruktur vertikal mereka sendiri, sehingga mereka paling terdampak oleh fluktuasi pasar spot.

Dari sudut pandang pasar, tidak ada alternatif; tetapi, peserta yang mengendalikan pasokan dapat melakukan lindung nilai internal melalui integrasi vertikal.

Kesimpulan

Dari skor gabungan, tampaknya masih terlalu dini untuk kekuatan komputasi mendukung pasar berjangka yang stabil.

Pasar ini memiliki volatilitas yang menarik spekulan dan infrastruktur penyelesaian awal yang mendukung perdagangan, tetapi kekurangan fragmentasi penawaran dan standarisasi yang diperlukan untuk penemuan harga secara besar-besaran.

Sebagian besar transaksi terjadi di OTC.

Broker sedang membangun sumber harga, Ornn dan Silicon Data merilis indeks, dan perdagangan melalui grup chat mulai distandarisasi menjadi template kontrak.

Ini bukan tanpa arti, tetapi belum menjadi pasar yang matang seperti WTI atau PJM. Volume perdagangan terlalu kecil, kontrak terlalu kustom, dan pasokan terlalu terkonsentrasi sehingga infrastruktur yang ada tidak mampu melakukan penyelesaian secara massal.

Cara yang tepat untuk menafsirkan kerangka ini adalah sebagai alat diagnosis, bukan kesimpulan akhir. Ia memberi tahu kita apa yang kurang, bukan apa yang tidak mungkin.

Misteri yang belum terpecahkan

Pasar akan berkembang dengan cara yang saat ini belum pasti bagi kita.

Kami memiliki banyak misteri yang belum terpecahkan dan beberapa asumsi awal. Asumsi ini bersifat tentatif dan memerlukan verifikasi atau penolakan lebih lanjut. Berikut adalah argumen terkuat untuk asumsi-asumsi tersebut.

▍Dalam 1-2 tahun ke depan, akankah sisi penawaran pasar menjadi lebih fragmentasi atau lebih terkonsentrasi?

Kami memperkirakan akan terjadi fragmentasi yang moderat.

Vendor cloud baru akan meluncurkan kapasitas baru dengan kecepatan lebih cepat daripada kategori lain.

Dengan listrik menjadi kendala utama, wilayah baru mulai diaktifkan, menguntungkan operator yang dapat membangun kapasitas di dekat listrik murah (bukan di sekitar jejak cloud besar yang sudah ada).

Perusahaan Fortune 2000 bahkan mendukung data center kecil. Ekspansi di bidang ini tampaknya tak terhindarkan.

Namun, model bisnis standar bergantung pada kontrak jangka panjang dan besar dengan mitra yang terpercaya (seperti cloud besar dan laboratorium terdepan).

Layanan cloud seperti Hyperbolic dan SF compute justru menawarkan kapasitas berbasis jam, berlawanan arah.

Perusahaan ini melayani startup AI, aplikasi inferensi berbasis open source, dan laboratorium riset dengan anggaran terbatas yang membutuhkan kekuatan komputasi jangka panjang.

Kami percaya bahwa adopsi open source akan semakin mempercepat fragmentasi kapasitas kekuatan komputasi—karena pasokan akan “mengurangi vertikal” dari laboratorium terdepan dan cloud besar.

▍Bagaimana perkembangan standarisasi?

Penyedia indeks sedang mengembangkan standar biaya GPU per jam.

Data ini bersifat perkiraan kasar, bukan harga pasti.

Harga instance bervariasi tergantung banyak faktor, termasuk lokasi, konfigurasi mesin, dan durasi, sehingga sulit mencapai standarisasi harga.

Perbedaan konfigurasi mesin sangat mencolok, hasil dari data center yang menyesuaikan untuk beban kerja tertentu dan optimisasi oleh cloud besar untuk mengunci ekosistem, bukan pasar secara umum.

Ketika ada kebutuhan pasar yang seragam, standar akan muncul.

Standar WTI diadopsi karena melayani produk hilir seperti bensin, diesel, dan bahan bakar pesawat.

Saat ini, permintaan kekuatan komputasi didorong oleh beban kerja pelatihan dan inferensi AI.

Infrastruktur pelatihan bersifat kustom, dioptimalkan untuk tugas panjang dan komputasi intensif di fasilitas besar, sehingga instance dasar hampir tidak dapat digantikan.

Sebaliknya, infrastruktur inferensi membutuhkan spesifikasi hardware yang lebih sederhana dan konsumsi energi yang lebih rendah; dioptimalkan untuk latensi, yang berarti infrastruktur tersebar di berbagai wilayah dan tidak harus di lokasi yang sama.

Inferensi bersifat homogen, dan diperkirakan akan mencapai lebih dari 65% kebutuhan kekuatan AI pada 2029. Kami menduga bahwa optimisasi infrastruktur kekuatan komputasi yang melayani pasar ini akan menyebabkan permintaan dari vendor menjadi lebih seragam.

Jika instance chip-level masih berbeda, alternatif standarisasi lain bisa berupa pengujian hardware standar.

NVIDIA telah membuat standar pengujian MLPerf untuk menilai performa inferensi dan pelatihan berbagai arsitektur model.

Dalam konsep ini, transaksi instance GPU tidak didasarkan pada spesifikasi hardware-nya, melainkan pada kualitas dan efisiensi outputnya.

▍Dalam 1-2 tahun ke depan, apa yang akan menghambat munculnya standar?

Kami berpendapat bahwa “taman tembok” dan beban kerja kustom akan menghambat upaya standarisasi.

Dalam 1-2 tahun ke depan, cloud besar dan laboratorium terdepan akan berusaha mempertahankan dominasi mereka dalam infrastruktur AI dan penyediaan model.

Jika keduanya tidak dipisahkan, mereka akan mengelola hardware sesuai kebutuhan mereka sendiri, yang berbeda-beda. Adopsi arsitektur chip baru akan semakin menghancurkan spesifikasi hardware, menyulitkan pembuatan standar.

▍Bagaimana open source weight akan mendapatkan aplikasi yang bermakna?

Ini adalah jalur paling sederhana dalam pembentukan pasar kekuatan komputasi.

Saat ini, dua hambatan utama pasar ini adalah konsentrasi penawaran dan kurangnya standarisasi.

Adopsi luas open source weight mendemokratisasi kemampuan menjalankan inferensi.

Ini secara tidak langsung menciptakan motivasi bagi operator independen dan mendorong optimisasi infrastruktur yang disesuaikan untuk model-model tertentu.

Kami melihat cerita yang sama dalam penambangan Bitcoin: perangkat lunak open source melahirkan banyak penambang dan mendorong standarisasi konfigurasi hardware.

Hingga saat ini, open source weight tertinggal dari model tertutup dalam hal performa.

Namun, jika tren ini berlanjut, open source weight akan segera mencapai ambang performa yang kita lihat di model tertutup saat ini.

Perusahaan sudah mulai mengintegrasikan model tertutup secara luas dalam sistem mereka dan menyaksikan peningkatan produktivitas yang besar. Dalam tiga bulan, model yang sama mampu meningkatkan produktivitas mungkin hanya sepertiga dari harga saat ini.

Namun, sebagian besar perusahaan kemungkinan akan tetap memilih model dengan performa terbaik.

Kami percaya bahwa suatu hari nanti, model tertutup terdepan akan menjadi terlalu mahal untuk tugas tertentu, dan perusahaan akan mengoptimalkan konfigurasi cerdas antar model.

Perlu diingat bahwa laboratorium terdepan saat ini menawarkan layanan inferensi dengan kerugian, dan mereka akhirnya harus menaikkan harga agar tetap beroperasi. Saat itu tiba, open source weight akan memasuki masa kejayaannya.

▍Apa satuan penetapan harga transaksi akhir?

Kekuatan komputasi secara kasar dapat dipecah menjadi tiga lapisan: chip, jam instance chip, Token.

Lapisan chip—penawaran sangat terkonsentrasi.

ASML menguasai mesin litografi yang digunakan oleh TSMC, TSMC menguasai pabrik chip yang digunakan oleh NVIDIA, dan NVIDIA menguasai desain chip terdepan.

Selain itu, chip hanya berguna jika terhubung ke sumber listrik dan tetap online dalam waktu tinggi. Ini membuat kami yakin bahwa chip tunggal yang dapat diserahkan tidak akan menjadi satuan penetapan harga akhir.

Lapisan jam instance chip—mengacu pada waktu aktif chip yang sebenarnya digunakan.

Ini bisa dikatakan sebagai kondisi paling berharga dari chip dan merupakan inti dari diskusi ini.

Di tingkat ini, selama ada permintaan yang cukup untuk sumber daya kekuatan komputasi, performa kekuatan komputasi sebagai komoditas akan mirip dengan listrik.

Kami membayangkan kekuatan komputasi akan diperdagangkan seperti listrik dan utilitas umum lainnya: melalui kontrak regional yang distandarisasi (kekuatan komputasi sebagai fungsi listrik), dan di atasnya akan ada pasar spot dan berjangka untuk lindung nilai. Dalam format “jam instance chip”, ini dapat diwujudkan.

Token—adalah produk hilir dari instance kekuatan komputasi, dan mungkin menjadi satuan penetapan harga akhir.

Jika Token menjadi faktor utama dalam menggerakkan instance kekuatan komputasi, pasar Token akan menyediakan cara untuk menutup biaya permintaan dan mengunci pendapatan sisi penawaran.

Sisi penawaran dapat melakukan lindung nilai biaya melalui kontrak jangka panjang atau integrasi vertikal, dan menjaga konsentrasi.

Namun, Token tidak seragam antar model. Setiap model memiliki standar pemotongan teks sendiri dan menghasilkan output berbeda, sehingga tidak sepenuhnya dapat dipertukarkan antar kasus penggunaan. Meski begitu, kami tetap memantau perkembangan di bidang ini.