Коли стане комерціалізація обчислювальної потужності, скільки ще чекати на ринок ф'ючерсів GPU?

нуль

Автори: Caleb Shack, Alana Levin

Переклад: Кай Хуань, ChainCatcher

У Variant ми прагнемо досліджувати нові ринки. Нові класи активів, фінансові продукти, випуск активів, розширення доступу до ринків та нові способи участі — все це глибоко закорінене в нашій генетичній основі.

Останнім часом ми розмірковуємо про ринок, що формується навколо обчислювальної потужності.

Отримання обчислювальної потужності — це велика та постійно зростаюча сфера, яка, можна сказати, вже має потенціал для подальшої фіналізації.

Проте динаміка попиту та пропозиції обчислювальної потужності є надзвичайно складною, непрозорою та постійно змінюється. Щодо ринкових моментів, структури та навіть конкретних активів, що торгуються, залишається багато нерозв’язаних питань.

У процесі обговорення та дебатів з цими питаннями ми хочемо поділитися новою аналітичною рамкою, яка слугує вікном для розгляду ринку обчислювальної потужності.

Зародження нових ф’ючерсних ринків зазвичай вимагає п’яти ключових передумов:

Фрагментація пропозиції

Постійна волатильність цін

Якась форма інфраструктури фізичного розрахунку

Стандартизовані, торгівельні одиниці

Відсутність альтернатив для цінового відкриття або хеджування

Наша рамка розглядає поточний стан ринку обчислювальної потужності через ці п’ять вимірів. Ми використовуємо історичні аналогії, щоб пояснити важливість кожного з них і спрогнозувати, коли ринок досягне критичної точки вибуху.

Ключові моменти у короткому викладі

Швидкий огляд цієї рамки показує, що сучасний ринок обчислювальної потужності ще не має достатньої зрілості для підтримки стабільного ф’ючерсного ринку.

(Незважаючи на це, ринок є динамічним, багато стартапів активно працюють над зміною ситуації; якщо ви займаєтеся цим, зв’яжіться з нами!)

Ось наші поточні оцінки ринку ф’ючерсів на обчислювальну потужність за п’ятьма вимірами:

Фрагментація пропозиції: 🔴 пропозиція контролюється надмірно великими хмарними провайдерами

Волатильність цін: 🟢 ціни на GPU дуже коливальні

Інфраструктура фізичного розрахунку: 🟢 OTC-брокери вже мають інфраструктуру для фізичних розрахунків

Стандартизація: 🔴 відсутні стандартизовані, торгівельні одиниці обчислювальної потужності

Відсутність альтернатив для цінового відкриття або хеджування: 🟡 вертикально інтегровані постачальники можуть хеджувати внутрішньо, інші учасники змушені купувати в довгостроковій перспективі

Наша рамка аналізує поточний стан ринку обчислювальної потужності за цими п’ятьма вимірами. Ми використовуємо історичні аналогії, щоб пояснити важливість кожного з них і спрогнозувати, коли ринок досягне критичної точки вибуху.

Основні висновки

Швидкий огляд показує, що сучасний ринок обчислювальної потужності ще не має достатньої зрілості для підтримки стабільних ф’ючерсів.

(Незважаючи на це, ринок активний, багато стартапів прагнуть змінити ситуацію; якщо ви займаєтеся цим, зв’яжіться з нами!)

Ось наші поточні оцінки за п’ятьма вимірами:

Фрагментація пропозиції: 🔴 пропозиція контролюється надмірно великими хмарними провайдерами

Волатильність цін: 🟢 ціни на GPU дуже коливальні

Інфраструктура фізичного розрахунку: 🟢 OTC-брокери вже мають інфраструктуру для фізичних розрахунків

Стандартизація: 🔴 відсутні стандартизовані, торгівельні одиниці обчислювальної потужності

Відсутність альтернатив для цінового відкриття або хеджування: 🟡 вертикально інтегровані постачальники можуть хеджувати внутрішньо, інші учасники змушені купувати в довгостроковій перспективі

1. Фрагментація пропозиції (оцінка обчислювальної потужності: 🔴)

Ф’ючерсний ринок — це механізм цінового відкриття.

За умов монополії пропозиції цінове відкриття втрачає сенс, оскільки ціни визначаються кількома великими постачальниками, що усуває будь-яку невизначеність у ціноутворенні.

Історія показує, що таке трапляється досить часто.

Наприклад, нафтові ф’ючерси з’явилися лише після ослаблення картельної влади на ринку пропозиції (як “Велика сімка”, що домінувала у світовій нафтовій галузі у середині 20 століття).

Ринок електроенергії сформувався після лібералізації регулювання, руйнування монополій у ціноутворенні та дозволу незалежним виробникам входити на ринок. Фрагментація пропозиції сприяла тому, що ф’ючерси стали важливим механізмом цінового відкриття.

Розглядаючи сучасний стан обчислювальної потужності, пропозиція здається досить централізованою.

Чотири гіганти хмарних сервісів (AWS, Azure, GCP, Oracle) контролюють приблизно 78% глобальної власної ІТ-інфраструктури та близько 69% постачання H100 (згідно з нашими розрахунками, при цьому у Q4 2025 очікується 12,4 мільйони H100).

Звідси можна зробити висновок, що вони також домінують у глобальній пропозиції обчислювальної потужності за часом. Фрагментація пропозиції відсутня.

Проте ми продовжуємо аналізувати фактори, що можуть змінити цю динаміку.

З’являються нові провайдери хмарних послуг. Нові архітектури чипів створюють можливості для інших постачальників здобути частку ринку.

Довгострокові контракти з провідними лабораторіями, можливо, залишилися недоиспользованими, що означає, що ці лабораторії потенційно можуть стати новими постачальниками або продавцями обчислювальної потужності.

Отже, хоча ступінь концентрації у майбутньому ще не визначена, наразі можна припустити, що напрям розвитку пропозиції буде більш фрагментованим, ніж зараз.

2. Волатильність цін (оцінка обчислювальної потужності: 🟢)

Індекс Ornn H100 на Bloomberg Terminal

Ще одна передумова ф’ючерсного ринку — це висока волатильність базового активу.

Якщо цінова невизначеність відсутня, хеджери не матимуть мотивації захищатися від ризиків коливань.

Волатильність також приваблює спекулянтів, які можуть отримати прибуток із великих цінових коливань. Якщо ринок стабільний або прогнозований, спекулянти переключаються на інші ринки.

Прикладом є нафтовий ринок 1950-х років.

Тоді через надлишок пропозиції ціни на нафту були нижчими за рівень, встановлений “Великою сімкою”. “Велика сімка” раптово знизила ціни в регіоні без попередження, що спричинило ланцюгову реакцію.

Це призвело до націоналізації нафтових компаній у країнах Близького Сходу, створення OPEC та ускладнення глобальної цінової невизначеності. Пізніше, у 1970-х, ці коливання спричинили нестабільність у ринку електроенергії.

Ціни на обчислювальну потужність будуть і надалі коливатися.

Швидкість виходу нових пропозицій на ринок є невизначеною. Нові чипи або архітектури дата-центрів можуть підвищити ефективність Token для конкретних задач. Попит зростає і розширюється за непередбачуваними сценаріями.

Ми впевнені, що ця передумова вже сформована.

3. Інфраструктура фізичного розрахунку (оцінка обчислювальної потужності: 🟢)

Щоб ринок працював ефективно, покупці повинні бути впевнені, що зможуть отримати та використати базовий актив у визначений час.

Для цього потрібна інфраструктура: агрегування пропозиції, забезпечення надійної доставки, розрахунок транзакцій, обробка застав та управління розрахунками. Ці функції зазвичай виконують посередники або брокери.

У ринку електроенергії цю роль виконують незалежні системні оператори, які виступають нейтральними третіми сторонами, виконуючи функції державних органів.

Поточний ринок обчислювальної потужності ще не має повністю рівноправних ролей, але ми припускаємо, що брокери або OTC-офіси вже починають (і все більше схиляються до) виконання цих функцій.

Зараз брокери створюють індекси та агрегують дані щодо купівлі та оренди обчислювальної потужності, щоб закріпити ринкові ціни.

Ornn і Silicon Data вже почали публікувати ціни на GPU рівня дата-центру.

Групи брокерів також формують консенсус щодо контрактних угод, подібно до того, як стандарти SAFE стандартизували умови раннього фінансування. Ці інструменти доповнюють базову інфраструктуру фізичних розрахунків — раніше ці узгодження здебільшого відбувалися у чатах.

Ми ставимо зелену оцінку інфраструктурі фізичних розрахунків, оскільки вона закладає основу для цінового відкриття.

Проте у порівнянні з зрілими спотовими ринками вона ще далека від ідеалу. Такі покупки відбуваються на рівні інфраструктури, і не всі учасники ринку мають право перепродавати активи після купівлі. Ми уважно стежимо за розвитком нових ринків у цій сфері.

4. Стандартизація (оцінка обчислювальної потужності: 🔴)

Основна проблема нових товарів — це унікальність та незамінність їхніх одиниць.

Занадто багато змінних може розпорошити ліквідність по численних ринках або зробити базисний ризик надмірним, щоб задовольнити більшість потреб у хеджуванні та доставці.

Наприклад, нафту оцінюють за щільністю та вмістом сірки, що залежить від місця видобутку.

NYMEX знайшов свою нішу у ринку, запропонувавши WTI (легка низькосірчиста нафта), що закріпив стандарт для глобального ринку, і навіть використовується у downstream-індустрії (наприклад, авіакомпаніями) для хеджування.

У сфері електроенергії стандарти застосовуються регіонально, враховуючи коливання попиту та пропозиції через температуру, густоту населення тощо.

Ринок обчислювальної потужності наразі не має достатнього рівня стандартизації для задоволення загальних потреб у хеджуванні.

Проблема у тому, що один екземпляр H100 не завжди ідентичний іншому.

Регіональні особливості (і місцеве електропостачання), конфігурація машини (залізо та мережеві компоненти) та терміни (тривалість контракту) ускладнюють цінову диференціацію GPU-екземплярів.

Проте ми вже бачимо перші ознаки стандартизації, особливо коли попит походить від довгого хвоста (не від передових лабораторій).

На відміну від тренувань, робоче навантаження для інференсу має менше нюансів і може працювати у розподілених, а не локальних, середовищах.

Якщо пропозиція інференсу розподілена між багатьма постачальниками, наприклад, з відкритими моделями, стандартизація може з’явитися.

5. Відсутність альтернатив (оцінка обчислювальної потужності: 🟡)

Це тонкий, але важливий аспект формування ринку, що часто ігнорується.

Створення ф’ючерсного ринку — це відповідь для хеджерів. Якщо існують альтернативи з високою ліквідністю та мінімальним базисним ризиком, ці альтернативи не будуть користуватися попитом.

Приклад — відсутність широкого застосування нафтових ф’ючерсів на авіаційне паливо, оскільки WTI та індекси з верхньої ланки вже задовольняють потреби.

У сфері електроенергії ф’ючерси на температуру зазнали невдачі, оскільки учасники ринку виявили, що хеджування цін на електроенергію — більш ефективне, ніж хеджування причин (температури).

Зараз провайдери моделей хеджують ризики обчислювальної потужності через довгострокові оренди або спільні підприємства, які зазвичай мають “плати і мовчати” умови, обмінюючи ризик цін на споті на ризик контрагента.

Гігантські хмарні провайдери зазвичай володіють своїми GPU фізично.

З іншого боку, постачальники з довгим хвостом не мають контрактів на вигідних умовах і не мають капіталу для створення власної вертикальної інфраструктури, тому найбільше піддаються коливанням спотового ринку.

З точки зору ринку, альтернативи немає; проте учасники, що контролюють пропозицію, можуть хеджувати внутрішньо через вертикальну інтеграцію.

Загальний висновок

Загальна оцінка показує, що для підтримки стабільного ф’ючерсного ринку обчислювальної потужності ще зарано.

У цьому ринку є волатильність, що приваблює спекулянтів, а також початкові інфраструктурні рішення для розрахунків, але відсутня достатня фрагментація пропозиції та стандартизація для справжнього цінового відкриття у масштабах.

Більшість угод укладається OTC.

Брокери створюють джерела цін, Ornn і Silicon Data публікують індекси, а групові чати трансформуються у контрактні шаблони.

Це не є безглуздим, але ще не сформувало ринок, подібний до WTI або PJM. Обсяг торгів — малий, контракти — надто індивідуальні, а концентрація пропозиції — висока, що ускладнює масштабне розрахункове обслуговування.

Правильний підхід до інтерпретації цієї рамки — розглядати її як інструмент діагностики, а не остаточний висновок. Вона показує, чого нам не вистачає, а не що неможливо.

Загадкові питання

Ринок розвиватиметься у способах, які наразі нам ще невідомі.

Ми маємо багато нерозв’язаних питань і кілька попередніх гіпотез. Вони є дослідними і потребують подальшої перевірки або спростування. Нижче наведено найсильніші аргументи цих гіпотез.

▍Через 1-2 роки, чи стане пропозиція більш фрагментованою чи більш концентрованою?

Ми очікуємо помірної фрагментації.

Нові провайдери хмарних послуг запускають нові потужності швидше за будь-яку іншу категорію.

Зі зростанням ролі електроенергії як обмежуючого фактора, з’являються нові регіони, що сприяє тим операторам, які можуть розміщувати потужності поруч із дешевою електроенергією (а не біля існуючих гігантів хмарних сервісів).

Компанії з багатими ресурсами, навіть у списку Fortune 2000, підтримують невеликі дата-центри. Це, здається, неминуче.

Проте стандартна бізнес-модель базується на довгострокових великих контрактах із надійними партнерами (гігантські хмарні провайдери та передові лабораторії).

Гіперболічні та SF compute — це сервіси, що пропонують потужності за погодинною оплатою.

Ці компанії обслуговують AI-стартапи, застосунки, що працюють на відкритих моделях, та дослідницькі лабораторії з довгим хвостом, які мають потребу у обчислювальній потужності.

Ми віримо, що широке застосування відкритих моделей особливо сприятиме ще більшій фрагментації пропозиції — оскільки постачальники зменшать вертикальну інтеграцію, виходячи з передових лабораторій і гігантів хмарних сервісів.

▍Як буде розвиватися стандартизація?

Постачальники індексів формують стандарти для щогодинної вартості GPU.

Ці дані — приблизні, а не точні ціни.

Ціни на екземпляри залежать від багатьох факторів, включаючи регіон, конфігурацію та терміни, що ускладнює стандартизацію.

Різноманітність конфігурацій особливо помітна, оскільки дата-центри налаштовують обладнання під конкретні задачі, а гіганти хмарних сервісів оптимізують його для екосистеми, а не для єдиного стандарту.

Коли з’являється спільний ринковий попит, з’являються стандарти.

Стандарти WTI отримали широке застосування, оскільки вони обслуговують бензин, дизель та авіаційне паливо — широке коло downstream-продуктів.

Зараз попит на обчислювальну потужність зумовлений AI-тренуваннями та інференсом.

Інфраструктура для тренувань є індивідуальною та оптимізованою для великих централізованих довгих задач, що робить базові екземпляри майже незамінними.

З іншого боку, інфраструктура для інференсу вимагає простихших характеристик обладнання та меншої енергоспоживаності; вона орієнтована на затримки, тому інфраструктура розподілена по різних регіонах, а не в одному місці.

Інференс є однорідним, і до 2029 року попит на AI-обчислювальну потужність, ймовірно, перевищить 65%. Ми припускаємо, що оптимізація інфраструктури для обслуговування цього ринку призведе до уніфікації вимог до обчислювальної потужності між постачальниками.

Якщо ж рівень відмінностей у чипах залишиться, альтернативою стандартизації можуть стати апаратні бенчмарки.

NVIDIA створила MLPerf — бенчмарк для оцінки продуктивності інференсу та тренування різних моделей.

За цим підходом, торгівля GPU-екземплярами базуватиметься не на їхніх характеристиках, а на якості та ефективності їхнього виходу.

▍Що може завадити появі стандартів у найближчі 1-2 роки?

Ми вважаємо, що “зелені садки” та індивідуальні робочі навантаження знищать спроби стандартизації.

У найближчі 1-2 роки гігантські хмарні провайдери та передові лабораторії будуть намагатися зберегти домінування у сфері AI-інфраструктури та моделей.

Якщо вони не роз’єднаються, вони будуть підтримувати апаратне забезпечення відповідно до своїх потреб, що ускладнить створення єдиних стандартів через різноманіття вимог.

▍Як отримають корисне застосування відкриті ваги моделей?

Це найпростіший шлях формування ринку обчислювальної потужності.

Зараз ці ринки стикаються з двома основними бар’єрами: концентрацією пропозиції та відсутністю стандартів.

Широке застосування відкритих ваг дозволяє демократизувати можливості запуску інференсу.

Це створює мотивацію для незалежних операторів і сприяє оптимізації інфраструктури під ці моделі.

Ми бачили подібну історію у Bitcoin: відкритий софт сприяв появі багатьох майнерів і стандартизації апаратного забезпечення.

Поки що відкриті ваги поступаються закритим моделям за продуктивністю.

Але якщо ця тенденція триватиме, відкриті ваги швидко досягнуть рівня продуктивності закритих моделей.

Компанії вже широко інтегрують закриті моделі у свої системи і спостерігають значне підвищення продуктивності. За три місяці модель, що підвищує продуктивність, може коштувати лише частину сучасної.

Проте більшість компаній ймовірно залишаться на користь найкращих за характеристиками моделей.

Ми вважаємо, що колись передові закриті моделі стануть надто дорогими для виконання своїх завдань, і компанії почнуть оптимізувати розподіл між різними моделями.

Пам’ятайте, що передові лабораторії наразі надають інференс за збиток, і їм доведеться підвищити ціни, щоб утриматися. Тоді відкриті ваги матимуть свій час.

▍Якою буде кінцева одиниця ціноутворення для угод?

Обчислювальна потужність приблизно складається з трьох рівнів: чип, година роботи чипа, Token.

Рівень чипу — дуже централізований.

ASML монополізує фотолітографи для TSMC, TSMC — для чипів NVIDIA, а NVIDIA — для передових чипів.

Крім того, чипи мають бути підключені до джерела живлення і працювати довго, щоб бути корисними. Це змушує нас вважати, що окремий, доставлений чип не стане кінцевою одиницею ціноутворення.

Рівень “екземплярів чипів за годину” — це час, коли чип фактично використовується.

Це найцінніший стан чипа і основний рівень нашого аналізу.

За цим рівнем, якщо існує достатній попит на обчислювальну потужність, вона буде торгуватися як товар, подібно до електроенергії.

Ми уявляємо, що обчислювальна потужність буде торгуватися за аналогією з електроенергією та іншими комунальними послугами: у регіональних контрактах з стандартизацією (обчислювальна потужність — функція електроенергії), з додаванням спотових та ф’ючерсних ринків для хеджування. У форматі “екземплярів чипів за годину” це цілком можливо.

Рівень Token — це похідний продукт від екземплярів обчислювальної потужності, і можливо, стане кінцевою одиницею ціноутворення.

Якщо Token стане головним фактором для запуску обчислювальних екземплярів, ринок Token надасть можливість для потребового хеджування і дозволить пропозиції закріпити доходи.

Пропозиція може хеджувати свої витрати через довгострокові контракти або вертикальну інтеграцію, зберігаючи концентрацію.

Проте, Token у різних моделях не однаковий. У кожної моделі свої стандарти сегментації тексту і різні виходи, що ускладнює їхню взаємозамінність у різних сценаріях. Проте ми уважно стежимо за розвитком цієї сфери.