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作者：Caleb Shack、Alana Levin
翻訳：佳欢、ChainCatcher
ヴァリアントでは、新興市場の探求に熱心です。新たな資産クラス、金融商品、資産発行、市場アクセスの拡大、そして革新的な参加方法は、私たちの創立の遺伝子に深く根ざしています。
最近、私たちは計算能力を取り巻く市場について考え続けています。
計算能力の獲得は巨大で絶えず成長する分野であり、この分野はさらなる金融化の条件を備えていると言えます。
しかし、計算能力の供給と需要のダイナミクスは非常に複雑で不透明、かつ絶えず変化しています。市場のタイミング、構造、さらには取引される具体的な資産が何であるかについて、多くの未解決の謎が存在します。
これらの問題について激論と議論を重ねる中で、私たちは計算能力市場を考えるための新しい分析フレームワークを共有したいと考えています。これを計算能力市場を考える窓口とします。
新しい先物市場の誕生には、通常、以下の五つの前提条件が必要です。
供給側の断片化
継続的な価格変動
何らかの実物決済インフラ
標準化され取引可能な単位
価格発見やヘッジに代わる代替品の不足
私たちのフレームワークは、現在の計算能力市場の構図をこれら五つの次元で評価します。各次元の重要性を歴史的な類推を用いて説明し、市場が爆発的な臨界点に達する時期を予測します。
【要点の概要】
このフレームワークをざっと見れば、現状の計算能力市場は堅実な先物市場を維持する成熟度に欠けていることがわかります。
（とはいえ、市場は活気に満ちており、多くのスタートアップが現状を変えようと積極的に取り組んでいます。もしあなたもその一員なら、ぜひご連絡ください！）
以下は、私たちが五つの次元で評価した計算能力先物市場の現状スコアです。
供給側の断片化：🔴 供給は超大規模クラウドサービス事業者によって高度に寡占されている
価格変動：🟢 GPU価格は非常に変動性が高い
実物決済インフラ：🟢 OTCブローカーは実物決済インフラを備えている
標準化：🔴 計算能力は標準化された取引可能な単位を欠いている
代替品の不足：🟡 垂直統合されたサプライヤーは内部でヘッジ可能だが、他の参加者は買い持ちを余儀なくされている
【1. 供給側の断片化（計算能力スコア：🔴）】
先物市場は価格発見のメカニズムです。
寡占的な供給の下では、価格発見の必要性は失われます。なぜなら、価格は少数の大規模サプライヤーによって決定され、価格設定の不確実性が排除されるからです。
歴史を振り返ると、この状況はしばしば見られます。
石油先物は、供給側のカルテル（例：「七姉妹」、20世紀中頃に世界の石油を支配した7大多国籍企業）が弱体化した後に成長しました。
電力市場は、政府の規制緩和により寡占的な価格設定が崩れ、独立した発電事業者の参入が許可された後に形成されました。供給側の断片化は、先物市場を価格発見の重要な場に押し上げました。
現在の計算能力の動態を見ると、供給側は比較的集中しています。
四大クラウド巨頭（例：AWS、Azure、GCP、Oracle）は、世界の自社運用のIT電力容量の約78%、H100の供給量の約69%（原文推定、2025年第4四半期に1240万個のH100が存在すると仮定）を支配しています。
これにより、彼らが世界の計算時間供給も支配していると推測されます。供給は断片化していません。
とはいえ、私たちはこの動きに変化をもたらす可能性のある要因について引き続き考えています。
新しいクラウド事業者が登場しています。新しいチップアーキテクチャは、他のサプライヤーに市場シェア獲得の機会をもたらしています。
主要な研究所の長期契約による一部の生産能力は最終的に十分に活用されていない可能性もあり、これらの研究所が最終的に市場の計算能力サプライヤーや販売者に転じる可能性もあります。
したがって、将来的な集中度については不確定ですが、現時点の判断は：市場の供給側の動向は、今よりもさらに断片化する方向に進むと考えられます。
【2. 価格変動（計算能力スコア：🟢）】
彭博端末のOrnn H100指数
先物市場のもう一つの前提条件は、対象資産が高い変動性を持つことです。
価格に大きな不確実性がなければ、ヘッジャーは変動リスクを防ぐ動機を持ちません。
また、価格変動は投機家を惹きつけます。彼らは大きな価格変動から利益を得ることができます。市場が安定または予測可能であれば、投機家は他の市場に目を向けるでしょう。
この状況は、1950年代の石油市場で見られました。
当時、石油の供給過剰により、ソ連が提示した価格は「七姉妹」の掲示価格を下回っていました。「七姉妹」は、米国の中東産油国に通知せずに価格を引き下げました。
この連鎖的な衝撃は、中東の石油国の国有化、OPECの設立、そして世界的な石油価格の不確実性の増大を引き起こしました。その後、石油の変動は1970年代の電力市場の変動をもたらしました。
計算能力の価格設定は、過去も未来も変動し続けるでしょう。
新たな供給の市場投入速度は不確定です。新しいチップやデータセンターアーキテクチャは、特定のタスクのToken効率を向上させる可能性があります。需要は継続的に増加し、予測不能な方法で拡大しています。
私たちは、この前提条件はすでに整っていると確信しています。
【3. 実物決済インフラ（計算能力スコア：🟢）】
市場が効率的に機能するためには、買い手が規定された日時に対象資産を受け取り、消費できると確信している必要があります。
これにはインフラの支援が必要です。供給の集約、信頼性のある配達の確保、取引の清算、担保の処理、決済の管理などです。これらの作業は通常、仲介業者やブローカーが担います。
電力市場では、これらのタスクは独立したシステム運営者が担当し、中立的な第三者として、準政府機関の役割を果たしています。
現状の計算能力市場には完全な対等の役割はありませんが、私たちの仮説は：計算能力ブローカーやOTCカウンターがこれらの多くの機能を担い始めており、ますますそうなる傾向にあるというものです。
現在、ブローカーは計算能力の購入・レンタル契約を基に指数やデータ集約ツールを構築し、市場価格を固定しようとしています。
OrnnやSilicon Dataは、データセンター級GPUの価格データを公開し始めています。
ブローカーグループは、契約合意についてもコンセンサスを形成しつつあり、これはSAFE契約の標準化のように、初期の資金調達条件を標準化するものです。これらのツールは、基礎となる実物決済インフラを整備するものであり、その前はこれらの調整作業は大部分がグループチャットの中だけに留まっていました。
私たちは、実物決済インフラにグリーン信号を出します。なぜなら、それは価格発見の土台を築くからです。
ただし、成熟した現物市場と比べると、まだ十分とは言えません。これらの購入はインフラレベルで行われ、すべての市場参加者が購入後に公開転売できるわけではありません。私たちは、この層での新たな市場創出の進展を注視しています。
【4. 標準化（計算能力スコア：🔴）】
新商品が直面する主要な課題の一つは、その単位の独自性と代替不可能性です。
変数が多すぎると、流動性が多くの市場に分散したり、ベーシスリスクが高まりすぎて、多くのヘッジや引き渡しニーズに応えられなくなる可能性があります。
例えば、原油は比重や硫黄含有量によって評価され、産地によって異なります。
NYMEXはWTI指数（軽質硫黄低油）を用いて、製品市場の適合点を見出しました。これは、世界の上流市場に対応できる標準を確立し、下流の航空会社などもヘッジに利用しています。
電力は地域ごとに標準化されており、気温や人口密度などの要因による供給と需要の変動を考慮しています。
計算能力市場は、一般的なヘッジニーズを満たす標準化レベルに欠けています。
課題は、H100のインスタンスが常に他のH100インスタンスと同一であるとは限らないことです。
地域（および現地の電力入力）、全体のハードウェア構成（ハードウェアとネットワークコンポーネント）、契約期間（継続時間）などの要素が、GPUインスタンスの価格差を拡大しています。
しかし、特に長尾（非最先端研究所）からの推論需要において、標準化の兆しも見え始めています。
トレーニングと異なり、推論のワークロードは微細な差異が少なく、分散配置や非同一場所展開の環境で動作させることが可能です。
推論供給が多くのサプライヤーに分散している場合、例えばオープンソースの重みモデルが市場シェアを拡大すれば、標準化は自然に進む可能性があります。
【5. 代替品の不足（計算能力スコア：🟡）】
これは市場形成の過程で気づきにくく、しばしば見落とされるポイントです。
先物市場はヘッジ目的で構築されます。十分な流動性とベーシスリスクが無視できる代替品が存在すれば、代替契約はほとんど取引されません。
教科書的な例は、航空燃料の先物が採用されていないことです。WTIや他の上流指数は、すでに十分に需要を満たしています。
電力関連では、温度を基準とした先物は失敗に終わっています。市場参加者は、温度の結果（電力）をヘッジするよりも、価格変動（電力そのもの）をヘッジする方が効率的だと気づいたからです。
現在、モデル提供者は長期リース契約やジョイントベンチャーを通じて計算能力リスクをヘッジしています。これらの契約は、しばしば「ノーリクエスト」方式で、現物価格リスクのエクスポージャーと引き換えに取引相手リスクを取るものです。
超大規模クラウドサービス事業者は、通常、自社でGPUを実物所有しています。
一方、長尾のサプライヤーは、割引リース契約の交渉力もなく、垂直統合のインフラを構築する資金も持ち合わせていないため、現物市場の変動の影響を最も強く受けています。
市場の観点からは、代替品は存在しませんが、供給をコントロールする参加者は垂直統合を通じて内部ヘッジを行うことが可能です。
【総合判断】
総合スコアカードを見ると、計算能力が堅実な先物市場を支えるにはまだ早いと考えられます。
この市場は投機家を惹きつける変動性と、取引を支える早期の決済インフラを備えていますが、大規模な価格発見に必要な供給の断片化と標準化が不足しています。
取引の大半はOTCで行われています。
ブローカーは価格源を構築し、OrnnやSilicon Dataは指数を公開し、グループチャットの取引は契約テンプレートに規範化されつつあります。
これは意味のないことではありませんが、WTIやPJMのように成熟した市場にはまだなっていません。取引量は少なく、契約はカスタマイズ性が高く、供給は集中しすぎており、既存のインフラでは大規模な清算は難しい状況です。
このフレームワークの正しい解釈は、最終的な結論ではなく、診断ツールとして用いることです。何が不足しているかを示すものであり、不可能なことを示すものではありません。
【未解決の謎】
市場は私たちの未確定な方法で展開していきます。
多くの未解決の謎といくつかの仮説があります。これらは試行的なもので、さらなる検証や反証が必要です。以下に、これらの仮説の最も強力な論拠を述べます。
▍今後1-2年で、市場の供給側はより断片化するのか、それとも集中するのか？
私たちは適度な断片化を予想します。
新しいクラウド事業者が新たな供給能力を投入する速度は、他のどのカテゴリーよりも速いです。
電力が主要な制約条件となる中、新しい地域の開発が進んでおり、安価な電力の近く（既存の超大規模クラウドの足跡から離れた場所）に設備を構築できる事業者に有利です。
フォーチュン2000企業は、小規模なデータセンターの支援も行っています。この分野の拡大は避けられないように見えます。
しかし、標準的なビジネスモデルは、信頼できる取引相手（例：超大規模クラウド事業者や最先端の研究所）と長期の大規模契約を結ぶことに依存しています。
HyperbolicやSF computeなどのクラウドブローカーは逆のアプローチを取り、時間単位の料金で供給能力を提供しています。
これらの企業は、AIネイティブのスタートアップ、オープンソースの重みを用いた推論アプリケーション、最先端レベルの予算を持たない研究所の長尾計算需要に応えています。
私たちは、オープンソースの重みの採用が特に、供給を「垂直化」から解放し、計算能力のさらなる断片化を促進すると信じています。
▍標準化はどのように進むのか？
指数提供者は、毎時GPUインスタンスコストの標準化を進めています。
これらのデータは大まかな推定値であり、正確な価格ではありません。
インスタンス価格は、地域、全体のハードウェア構成、契約期間など多くの要因により異なるため、標準化は難しいです。
特に、データセンターのハードウェア構成の差異は顕著です。これは、カスタムワークロード向けに最適化されたものや、エコシステムのロックインを目的とした超大規模クラウドの最適化の結果です。
共通の市場需要が存在すれば、標準化は実現します。
WTIの標準化は、ガソリン、ディーゼル、航空燃料などの下流の精製製品に対応しているためです。
現在、計算能力の需要はAIのトレーニングと推論のワークロードに駆動されています。
トレーニングインフラはカスタムであり、大規模な集中型施設の計算集約型長期タスクに最適化されているため、基盤となる計算能力インスタンスはほぼ代替不可能です。
一方、推論インフラは、よりシンプルなハードウェア仕様と低消費電力を必要とし、遅延に最適化されているため、インフラは地域ごとに分散展開されることになります。
推論は同質化されており、2029年までにAI計算能力の65%以上を占めると予測されています。これにより、サービス向けの計算能力インフラの最適化は、供給者間の要求を標準化させる方向に進むと考えられます。
もしチップレベルのインスタンスに差異が残る場合、ハードウェアレベルのベンチマークも標準化の一手段となり得ます。
NVIDIAはMLPerfベンチマークを作成し、推論とトレーニングの性能を評価しています。
この構想の下では、GPUインスタンスの取引はハードウェア仕様ではなく、その出力の質と効率に基づくことになります。
▍今後1-2年で、標準化の妨げとなるものは何か？
私たちは、「囲い込み」やカスタムワークロードが標準化の試みを阻害すると考えています。
今後1-2年で、超大規模クラウド事業者と最先端研究所は、AIインフラとモデル提供の支配を維持しようと努力します。
両者が解き離されなければ、それぞれのニーズに合わせてハードウェアを維持し続けることになり、新しいチップアーキテクチャの採用はハードウェア仕様をさらに細分化し、標準化の難易度を高めるでしょう。
▍オープンソースの重みはどのように有意義な応用を得るのか？
これは計算能力市場形成の最もシンプルな道筋です。
現在、市場の二つのコアな課題は、供給の集中と標準化の欠如です。
オープンソースの重みの広範な採用により、推論の運用能力が民主化されます。
これにより、独立した運営者の形成への動機付けが生まれ、これらの特定モデルに最適化されたインフラの整備も促進されます。
私たちは、ビットコインのマイニングにおいても同じ話を見てきました。オープンソースソフトウェアは、多くのマイナーを生み出し、ハードウェア構成の標準化を推進しました。
これまで、オープンソースの重みは性能面でクローズドモデルに遅れをとってきました。
しかし、この傾向が続けば、オープンソースの重みも、今日のクローズドモデルと同じ性能の閾値に到達する日も遠くありません。
企業はすでに、システムにクローズドモデルを広く組み込み、生産性の大幅な向上を実現しています。三ヶ月以内に、同じ生産性向上をもたらすモデルの価格は、今のほんの一部に過ぎないかもしれません。
とはいえ、多くの企業は最も性能の高いモデルを選び続けるでしょう。
私たちは、いずれ、最先端のクローズドモデルは、そのタスクに対して過剰なコストとなり、企業は異なるモデル間でインテリジェンスの最適化を行うようになると考えています。
また、最先端の研究所は現在、推論サービスを赤字で提供しており、最終的には価格を引き上げて運営を維持しなければなりません。その時、オープンソースの重みは自身の時を迎えるでしょう。
【最終的な取引の価格単位は何になるのか？】
計算能力はおおよそ三層に分かれます：チップ、チップインスタンス時間、Token。
【チップ層】— 供給は高度に集中。
ASMLはTSMCが使用する露光装置を独占し、TSMCはNVIDIAが使用するチップファウンドリを独占し、NVIDIAは最先端チップ設計を独占しています。
さらに、チップは電源に接続され、高い稼働時間を維持して初めて価値を持ちます。これにより、単一の、納品可能なチップが最終的な価格単位になることは考えにくいと私たちは考えています。
【チップインスタンス時間層】— 実際に使用可能な時間の範囲を指します。
これは、最も価値のある状態であり、本文で議論するコア層です。
この層では、計算資源に対する需要が十分に存在すれば、電力のように商品としての計算能力の表現が可能です。
私たちは、計算能力は電力や他の公共事業のように取引されると想定しています：地域性の契約で標準化（計算能力は電力の関数）し、その上にスポット市場や先物市場を重ねてヘッジを行う。これが「チップインスタンス時間」のフォーマットで実現可能です。
【Token層】— 計算能力インスタンスの下流産物であり、最終的な価格単位となる可能性もあります。
もしTokenが計算能力インスタンスの主要な推進要因であれば、Token市場は需要側にヘッジコストの手段を提供し、供給側は収益をロックインできます。
供給側は長期契約や垂直統合を通じてコストをヘッジし、集中度を維持します。
ただし、Tokenは異なるモデル間で一様ではありません。各モデルには独自のテキスト分割基準があり、出力も異なるため、用途間で完全に互換性があるわけではありません。それでも、この分野の動向には引き続き注目しています。
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算力商品化が進む中、GPU先物市場はあとどれくらい待つ必要があるのか？
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作者：Caleb Shack、Alana Levin
翻訳：佳欢、ChainCatcher
ヴァリアントでは、新興市場の探求に熱心です。新たな資産クラス、金融商品、資産発行、市場アクセスの拡大、そして革新的な参加方法は、私たちの創立の遺伝子に深く根ざしています。
最近、私たちは計算能力を取り巻く市場について考え続けています。
計算能力の獲得は巨大で絶えず成長する分野であり、この分野はさらなる金融化の条件を備えていると言えます。
しかし、計算能力の供給と需要のダイナミクスは非常に複雑で不透明、かつ絶えず変化しています。市場のタイミング、構造、さらには取引される具体的な資産が何であるかについて、多くの未解決の謎が存在します。
これらの問題について激論と議論を重ねる中で、私たちは計算能力市場を考えるための新しい分析フレームワークを共有したいと考えています。これを計算能力市場を考える窓口とします。
新しい先物市場の誕生には、通常、以下の五つの前提条件が必要です。
供給側の断片化
継続的な価格変動
何らかの実物決済インフラ
標準化され取引可能な単位
価格発見やヘッジに代わる代替品の不足
私たちのフレームワークは、現在の計算能力市場の構図をこれら五つの次元で評価します。各次元の重要性を歴史的な類推を用いて説明し、市場が爆発的な臨界点に達する時期を予測します。
【要点の概要】
このフレームワークをざっと見れば、現状の計算能力市場は堅実な先物市場を維持する成熟度に欠けていることがわかります。
（とはいえ、市場は活気に満ちており、多くのスタートアップが現状を変えようと積極的に取り組んでいます。もしあなたもその一員なら、ぜひご連絡ください！）
以下は、私たちが五つの次元で評価した計算能力先物市場の現状スコアです。
供給側の断片化：🔴 供給は超大規模クラウドサービス事業者によって高度に寡占されている
価格変動：🟢 GPU価格は非常に変動性が高い
実物決済インフラ：🟢 OTCブローカーは実物決済インフラを備えている
標準化：🔴 計算能力は標準化された取引可能な単位を欠いている
代替品の不足：🟡 垂直統合されたサプライヤーは内部でヘッジ可能だが、他の参加者は買い持ちを余儀なくされている
【1. 供給側の断片化（計算能力スコア：🔴）】
先物市場は価格発見のメカニズムです。
寡占的な供給の下では、価格発見の必要性は失われます。なぜなら、価格は少数の大規模サプライヤーによって決定され、価格設定の不確実性が排除されるからです。
歴史を振り返ると、この状況はしばしば見られます。
石油先物は、供給側のカルテル（例：「七姉妹」、20世紀中頃に世界の石油を支配した7大多国籍企業）が弱体化した後に成長しました。
電力市場は、政府の規制緩和により寡占的な価格設定が崩れ、独立した発電事業者の参入が許可された後に形成されました。供給側の断片化は、先物市場を価格発見の重要な場に押し上げました。
現在の計算能力の動態を見ると、供給側は比較的集中しています。
四大クラウド巨頭（例：AWS、Azure、GCP、Oracle）は、世界の自社運用のIT電力容量の約78%、H100の供給量の約69%（原文推定、2025年第4四半期に1240万個のH100が存在すると仮定）を支配しています。
これにより、彼らが世界の計算時間供給も支配していると推測されます。供給は断片化していません。
とはいえ、私たちはこの動きに変化をもたらす可能性のある要因について引き続き考えています。
新しいクラウド事業者が登場しています。新しいチップアーキテクチャは、他のサプライヤーに市場シェア獲得の機会をもたらしています。
主要な研究所の長期契約による一部の生産能力は最終的に十分に活用されていない可能性もあり、これらの研究所が最終的に市場の計算能力サプライヤーや販売者に転じる可能性もあります。
したがって、将来的な集中度については不確定ですが、現時点の判断は：市場の供給側の動向は、今よりもさらに断片化する方向に進むと考えられます。
【2. 価格変動（計算能力スコア：🟢）】
彭博端末のOrnn H100指数
先物市場のもう一つの前提条件は、対象資産が高い変動性を持つことです。
価格に大きな不確実性がなければ、ヘッジャーは変動リスクを防ぐ動機を持ちません。
また、価格変動は投機家を惹きつけます。彼らは大きな価格変動から利益を得ることができます。市場が安定または予測可能であれば、投機家は他の市場に目を向けるでしょう。
この状況は、1950年代の石油市場で見られました。
当時、石油の供給過剰により、ソ連が提示した価格は「七姉妹」の掲示価格を下回っていました。「七姉妹」は、米国の中東産油国に通知せずに価格を引き下げました。
この連鎖的な衝撃は、中東の石油国の国有化、OPECの設立、そして世界的な石油価格の不確実性の増大を引き起こしました。その後、石油の変動は1970年代の電力市場の変動をもたらしました。
計算能力の価格設定は、過去も未来も変動し続けるでしょう。
新たな供給の市場投入速度は不確定です。新しいチップやデータセンターアーキテクチャは、特定のタスクのToken効率を向上させる可能性があります。需要は継続的に増加し、予測不能な方法で拡大しています。
私たちは、この前提条件はすでに整っていると確信しています。
【3. 実物決済インフラ（計算能力スコア：🟢）】
市場が効率的に機能するためには、買い手が規定された日時に対象資産を受け取り、消費できると確信している必要があります。
これにはインフラの支援が必要です。供給の集約、信頼性のある配達の確保、取引の清算、担保の処理、決済の管理などです。これらの作業は通常、仲介業者やブローカーが担います。
電力市場では、これらのタスクは独立したシステム運営者が担当し、中立的な第三者として、準政府機関の役割を果たしています。
現状の計算能力市場には完全な対等の役割はありませんが、私たちの仮説は：計算能力ブローカーやOTCカウンターがこれらの多くの機能を担い始めており、ますますそうなる傾向にあるというものです。
現在、ブローカーは計算能力の購入・レンタル契約を基に指数やデータ集約ツールを構築し、市場価格を固定しようとしています。
OrnnやSilicon Dataは、データセンター級GPUの価格データを公開し始めています。
ブローカーグループは、契約合意についてもコンセンサスを形成しつつあり、これはSAFE契約の標準化のように、初期の資金調達条件を標準化するものです。これらのツールは、基礎となる実物決済インフラを整備するものであり、その前はこれらの調整作業は大部分がグループチャットの中だけに留まっていました。
私たちは、実物決済インフラにグリーン信号を出します。なぜなら、それは価格発見の土台を築くからです。
ただし、成熟した現物市場と比べると、まだ十分とは言えません。これらの購入はインフラレベルで行われ、すべての市場参加者が購入後に公開転売できるわけではありません。私たちは、この層での新たな市場創出の進展を注視しています。
【4. 標準化（計算能力スコア：🔴）】
新商品が直面する主要な課題の一つは、その単位の独自性と代替不可能性です。
変数が多すぎると、流動性が多くの市場に分散したり、ベーシスリスクが高まりすぎて、多くのヘッジや引き渡しニーズに応えられなくなる可能性があります。
例えば、原油は比重や硫黄含有量によって評価され、産地によって異なります。
NYMEXはWTI指数（軽質硫黄低油）を用いて、製品市場の適合点を見出しました。これは、世界の上流市場に対応できる標準を確立し、下流の航空会社などもヘッジに利用しています。
電力は地域ごとに標準化されており、気温や人口密度などの要因による供給と需要の変動を考慮しています。
計算能力市場は、一般的なヘッジニーズを満たす標準化レベルに欠けています。
課題は、H100のインスタンスが常に他のH100インスタンスと同一であるとは限らないことです。
地域（および現地の電力入力）、全体のハードウェア構成（ハードウェアとネットワークコンポーネント）、契約期間（継続時間）などの要素が、GPUインスタンスの価格差を拡大しています。
しかし、特に長尾（非最先端研究所）からの推論需要において、標準化の兆しも見え始めています。
トレーニングと異なり、推論のワークロードは微細な差異が少なく、分散配置や非同一場所展開の環境で動作させることが可能です。
推論供給が多くのサプライヤーに分散している場合、例えばオープンソースの重みモデルが市場シェアを拡大すれば、標準化は自然に進む可能性があります。
【5. 代替品の不足（計算能力スコア：🟡）】
これは市場形成の過程で気づきにくく、しばしば見落とされるポイントです。
先物市場はヘッジ目的で構築されます。十分な流動性とベーシスリスクが無視できる代替品が存在すれば、代替契約はほとんど取引されません。
教科書的な例は、航空燃料の先物が採用されていないことです。WTIや他の上流指数は、すでに十分に需要を満たしています。
電力関連では、温度を基準とした先物は失敗に終わっています。市場参加者は、温度の結果（電力）をヘッジするよりも、価格変動（電力そのもの）をヘッジする方が効率的だと気づいたからです。
現在、モデル提供者は長期リース契約やジョイントベンチャーを通じて計算能力リスクをヘッジしています。これらの契約は、しばしば「ノーリクエスト」方式で、現物価格リスクのエクスポージャーと引き換えに取引相手リスクを取るものです。
超大規模クラウドサービス事業者は、通常、自社でGPUを実物所有しています。
一方、長尾のサプライヤーは、割引リース契約の交渉力もなく、垂直統合のインフラを構築する資金も持ち合わせていないため、現物市場の変動の影響を最も強く受けています。
市場の観点からは、代替品は存在しませんが、供給をコントロールする参加者は垂直統合を通じて内部ヘッジを行うことが可能です。
【総合判断】
総合スコアカードを見ると、計算能力が堅実な先物市場を支えるにはまだ早いと考えられます。
この市場は投機家を惹きつける変動性と、取引を支える早期の決済インフラを備えていますが、大規模な価格発見に必要な供給の断片化と標準化が不足しています。
取引の大半はOTCで行われています。
ブローカーは価格源を構築し、OrnnやSilicon Dataは指数を公開し、グループチャットの取引は契約テンプレートに規範化されつつあります。
これは意味のないことではありませんが、WTIやPJMのように成熟した市場にはまだなっていません。取引量は少なく、契約はカスタマイズ性が高く、供給は集中しすぎており、既存のインフラでは大規模な清算は難しい状況です。
このフレームワークの正しい解釈は、最終的な結論ではなく、診断ツールとして用いることです。何が不足しているかを示すものであり、不可能なことを示すものではありません。
【未解決の謎】
市場は私たちの未確定な方法で展開していきます。
多くの未解決の謎といくつかの仮説があります。これらは試行的なもので、さらなる検証や反証が必要です。以下に、これらの仮説の最も強力な論拠を述べます。
▍今後1-2年で、市場の供給側はより断片化するのか、それとも集中するのか？
私たちは適度な断片化を予想します。
新しいクラウド事業者が新たな供給能力を投入する速度は、他のどのカテゴリーよりも速いです。
電力が主要な制約条件となる中、新しい地域の開発が進んでおり、安価な電力の近く（既存の超大規模クラウドの足跡から離れた場所）に設備を構築できる事業者に有利です。
フォーチュン2000企業は、小規模なデータセンターの支援も行っています。この分野の拡大は避けられないように見えます。
しかし、標準的なビジネスモデルは、信頼できる取引相手（例：超大規模クラウド事業者や最先端の研究所）と長期の大規模契約を結ぶことに依存しています。
HyperbolicやSF computeなどのクラウドブローカーは逆のアプローチを取り、時間単位の料金で供給能力を提供しています。
これらの企業は、AIネイティブのスタートアップ、オープンソースの重みを用いた推論アプリケーション、最先端レベルの予算を持たない研究所の長尾計算需要に応えています。
私たちは、オープンソースの重みの採用が特に、供給を「垂直化」から解放し、計算能力のさらなる断片化を促進すると信じています。
▍標準化はどのように進むのか？
指数提供者は、毎時GPUインスタンスコストの標準化を進めています。
これらのデータは大まかな推定値であり、正確な価格ではありません。
インスタンス価格は、地域、全体のハードウェア構成、契約期間など多くの要因により異なるため、標準化は難しいです。
特に、データセンターのハードウェア構成の差異は顕著です。これは、カスタムワークロード向けに最適化されたものや、エコシステムのロックインを目的とした超大規模クラウドの最適化の結果です。
共通の市場需要が存在すれば、標準化は実現します。
WTIの標準化は、ガソリン、ディーゼル、航空燃料などの下流の精製製品に対応しているためです。
現在、計算能力の需要はAIのトレーニングと推論のワークロードに駆動されています。
トレーニングインフラはカスタムであり、大規模な集中型施設の計算集約型長期タスクに最適化されているため、基盤となる計算能力インスタンスはほぼ代替不可能です。
一方、推論インフラは、よりシンプルなハードウェア仕様と低消費電力を必要とし、遅延に最適化されているため、インフラは地域ごとに分散展開されることになります。
推論は同質化されており、2029年までにAI計算能力の65%以上を占めると予測されています。これにより、サービス向けの計算能力インフラの最適化は、供給者間の要求を標準化させる方向に進むと考えられます。
もしチップレベルのインスタンスに差異が残る場合、ハードウェアレベルのベンチマークも標準化の一手段となり得ます。
NVIDIAはMLPerfベンチマークを作成し、推論とトレーニングの性能を評価しています。
この構想の下では、GPUインスタンスの取引はハードウェア仕様ではなく、その出力の質と効率に基づくことになります。
▍今後1-2年で、標準化の妨げとなるものは何か？
私たちは、「囲い込み」やカスタムワークロードが標準化の試みを阻害すると考えています。
今後1-2年で、超大規模クラウド事業者と最先端研究所は、AIインフラとモデル提供の支配を維持しようと努力します。
両者が解き離されなければ、それぞれのニーズに合わせてハードウェアを維持し続けることになり、新しいチップアーキテクチャの採用はハードウェア仕様をさらに細分化し、標準化の難易度を高めるでしょう。
▍オープンソースの重みはどのように有意義な応用を得るのか？
これは計算能力市場形成の最もシンプルな道筋です。
現在、市場の二つのコアな課題は、供給の集中と標準化の欠如です。
オープンソースの重みの広範な採用により、推論の運用能力が民主化されます。
これにより、独立した運営者の形成への動機付けが生まれ、これらの特定モデルに最適化されたインフラの整備も促進されます。
私たちは、ビットコインのマイニングにおいても同じ話を見てきました。オープンソースソフトウェアは、多くのマイナーを生み出し、ハードウェア構成の標準化を推進しました。
これまで、オープンソースの重みは性能面でクローズドモデルに遅れをとってきました。
しかし、この傾向が続けば、オープンソースの重みも、今日のクローズドモデルと同じ性能の閾値に到達する日も遠くありません。
企業はすでに、システムにクローズドモデルを広く組み込み、生産性の大幅な向上を実現しています。三ヶ月以内に、同じ生産性向上をもたらすモデルの価格は、今のほんの一部に過ぎないかもしれません。
とはいえ、多くの企業は最も性能の高いモデルを選び続けるでしょう。
私たちは、いずれ、最先端のクローズドモデルは、そのタスクに対して過剰なコストとなり、企業は異なるモデル間でインテリジェンスの最適化を行うようになると考えています。
また、最先端の研究所は現在、推論サービスを赤字で提供しており、最終的には価格を引き上げて運営を維持しなければなりません。その時、オープンソースの重みは自身の時を迎えるでしょう。
【最終的な取引の価格単位は何になるのか？】
計算能力はおおよそ三層に分かれます：チップ、チップインスタンス時間、Token。
【チップ層】— 供給は高度に集中。
ASMLはTSMCが使用する露光装置を独占し、TSMCはNVIDIAが使用するチップファウンドリを独占し、NVIDIAは最先端チップ設計を独占しています。
さらに、チップは電源に接続され、高い稼働時間を維持して初めて価値を持ちます。これにより、単一の、納品可能なチップが最終的な価格単位になることは考えにくいと私たちは考えています。
【チップインスタンス時間層】— 実際に使用可能な時間の範囲を指します。
これは、最も価値のある状態であり、本文で議論するコア層です。
この層では、計算資源に対する需要が十分に存在すれば、電力のように商品としての計算能力の表現が可能です。
私たちは、計算能力は電力や他の公共事業のように取引されると想定しています：地域性の契約で標準化（計算能力は電力の関数）し、その上にスポット市場や先物市場を重ねてヘッジを行う。これが「チップインスタンス時間」のフォーマットで実現可能です。
【Token層】— 計算能力インスタンスの下流産物であり、最終的な価格単位となる可能性もあります。
もしTokenが計算能力インスタンスの主要な推進要因であれば、Token市場は需要側にヘッジコストの手段を提供し、供給側は収益をロックインできます。
供給側は長期契約や垂直統合を通じてコストをヘッジし、集中度を維持します。
ただし、Tokenは異なるモデル間で一様ではありません。各モデルには独自のテキスト分割基準があり、出力も異なるため、用途間で完全に互換性があるわけではありません。それでも、この分野の動向には引き続き注目しています。