Một chiếc GPU Nvidia B200 có giá thuê theo giờ là bao nhiêu vào cuối năm nay?

Thị trường dự đoán đã chia câu hỏi này thành một loạt hợp đồng “có hoặc không”. Các nhà giao dịch đặt cược rằng giá thuê của B200 sẽ cao hơn một mức giá nhất định, rồi ghép các hợp đồng với các mức giá và các ngày khác nhau lại với nhau; từ đó hình thành nên một đường cong giá thuê GPU do thị trường định giá bằng các khoản cược.

Polymarket trước đó đã từng ra mắt các hợp đồng thuê GPU, nhưng khối lượng giao dịch chưa lớn. Lần này, đồng sáng lập Kalshi là Tarek Mansour tuyên bố rằng nền tảng đã trích xuất đường cong kỳ hạn từ giá thị trường dự đoán của B200, H200 và A100.

Thị trường dự đoán không còn chỉ trả lời kết quả bầu cử, thời điểm hạ lãi suất và các sự kiện công ty; nó bắt đầu xây dựng thị trường tài chính cho một ngành công nghiệp chưa từng có sàn giao dịch công khai trước đây.

Đường cong này còn cách xa so với các đường cong kỳ hạn trong thị trường hàng hóa truyền thống, và thị trường dự đoán cũng không thể khiến bên mua nhận được một “bộ GPU” vào ngày đáo hạn. Tuy vậy, nó nắm bắt đúng thứ thị trường giao dịch GPU đang thiếu nhất: một “đường chuẩn giá” mà tất cả mọi người đều nhìn thấy được.

Trong vài năm qua, vốn liên tục đổ vào chip, trung tâm dữ liệu và điện; năng lực tính toán đã trở thành một trong những chi phí lớn nhất của ngành AI, nhưng cách mua sắm vẫn còn dừng ở đặt hàng qua điện thoại, bắt mối qua người quen và các hợp đồng ký ngoài đời.

Sự tài chính hóa đối với năng lực tính toán đang diễn ra rầm rộ.

Trước tiên có hợp đồng, sau đó mới có thị trường

Trước khi xuất hiện các mô hình lớn, doanh nghiệp có hai cách để có năng lực tính toán: tự mua máy chủ, hoặc trả hàng tháng cho nhà cung cấp đám mây theo mức phí tương đối ổn định. AI đã thay đổi logic mua sắm này. Việc huấn luyện và suy luận “nuốt” một lượng lớn GPU; giá cho các loại chip, khu vực và thời hạn hợp đồng khác nhau bắt đầu phân hóa, còn báo giá của nhà cung cấp đám mây cũng biến động nhanh theo cung - cầu.

Ngày nay, thị trường năng lực tính toán không phải là không có giao dịch kỳ hạn.

Các phòng thí nghiệm lớn có thể khóa trước năng lực tương lai; neocloud đặt trước GPU từ nhà cung cấp đám mây và nhà môi giới; giữa các siêu nhà cung cấp đám mây cũng có những thỏa thuận dự phòng lẫn nhau. Hợp đồng có thể chỉ thuê theo giờ, hoặc kéo dài vài năm. Chúng đóng vai trò tương tự các thỏa thuận bao tiêu dài hạn của dầu, chỉ khác là giá được giấu trong các cuộc đàm phán riêng.

Một nhà cung cấp dịch vụ suy luận lớn từng ví việc mua năng lực tính toán như tìm “một người trung gian” am hiểu nguồn cung. Bạn nói cho họ biết cần loại chip nào, bao nhiêu thẻ, dùng ở khu vực nào; sau đó họ tìm GPU từ mạng lưới quan hệ để đáp ứng bạn. Nhà môi giới kiếm tiền nhờ chênh lệch thông tin; các bên nắm giữ số lượng lớn kiếm lợi bằng phân bổ theo quan hệ; còn giá thực sự của giao dịch hiếm khi hiện lên màn hình công khai.

Thị trường này có thể hoàn tất việc giao hàng, nhưng không thể tạo ra kỳ vọng liên tục. Phòng thí nghiệm AI không biết chi phí suy luận sau nửa năm; trung tâm dữ liệu không thể khóa trước giá cho thuê; và bên cho vay cũng thiếu dữ liệu cập nhật theo thời gian để đánh giá GPU đang mất giá với tốc độ nhanh đến mức nào.

Quy mô vốn hiện tại không còn cho phép phương thức định giá này tiếp tục vận hành như cũ.

Con số mà Tarek đưa ra là: các siêu nhà cung cấp đám mây năm nay sẽ đầu tư hơn 7000 tỷ đô la Mỹ vào năng lực tính toán; đến năm 2030, quy mô thị trường có thể đạt 7 nghìn tỷ đến 10 nghìn tỷ đô la Mỹ. Một số tổ chức thận trọng hơn cũng dự báo quy mô tương tự. Morgan Stanley dự đoán rằng trước năm 2028, tổng chi tiêu vốn của các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu khoảng 2,9 nghìn tỷ đô la Mỹ, trong đó khoảng 2,5 nghìn tỷ đô la Mỹ phục vụ AI. McKinsey ước tính chi tiêu vốn cho trung tâm dữ liệu trước năm 2030 là 6,7 nghìn tỷ đô la Mỹ. Goldman Sachs lại ước tính mức đầu tư vào hạ tầng AI giai đoạn 2026 đến 2031 là 7,6 nghìn tỷ đô la Mỹ.

Những con số này sử dụng các năm khác nhau và các cách thống kê khác nhau; có số liệu bao gồm trung tâm dữ liệu, có số liệu đồng thời tính cả năng lực tính toán và điện. Điểm chung là: chi phí cho tính toán và phần cứng chiếm 55% đến 67% trong ước tính của mỗi bên, là phần lớn nhất của làn sóng đầu tư hạ tầng lần này.

Chip cũng là một loại tài sản biến động giá mạnh. Ước tính của thị trường về vòng đời sử dụng GPU dao động từ 3 năm đến 7 năm; sản phẩm thế hệ mới mỗi năm lại cập nhật hiệu năng, trong khi nguồn cung căng thẳng khiến chip cũ vẫn giữ được giá trị cho thuê. Trung tâm dữ liệu cần “đè” một lượng vốn rất lớn lên một loạt thiết bị mà tốc độ khấu hao hiện chưa có sự đồng thuận.

Gánh nặng của vốn càng nặng, giá kỳ hạn càng trở nên quan trọng.

Thử nghiệm thị trường giao dịch GPU

Giai đoạn đầu của thị trường giao dịch GPU là “từng được vận hành nhiều năm” dưới hình thức ghép nối riêng tư.

Bên mua đặt trước năng lực trong tương lai; bên bán khóa trước doanh thu tương lai; các nhà môi giới chịu trách nhiệm tìm nguồn cung và ghép các giao dịch. Nhu cầu thực và cam kết kỳ hạn đều đã tồn tại, chỉ là không có hợp đồng thống nhất và cũng không có báo giá công khai.

Những bên mua - bên bán này cũng chính là lớp nền của thị trường tài chính năng lực tính toán.

Các siêu nhà cung cấp đám mây, các trung tâm dữ liệu lớn và những người nắm giữ GPU đều có hàng tồn kho và lo ngại rằng tiền thuê trong tương lai sẽ giảm; trong khi phòng thí nghiệm AI, nền tảng suy luận, công ty ứng dụng và neocloud vốn đã cam kết năng lực cho phía hạ nguồn lại cần mua liên tục, lo ngại giá trong tương lai sẽ tăng. Một bên muốn bảo vệ doanh thu thiết bị, bên còn lại muốn kiểm soát chi phí năng lực tính toán; từ đó hình thành nhu cầu giao dịch ban đầu của thị trường.

Giai đoạn thứ hai là thiết lập chỉ số giá chuẩn hóa. Ornn Compute Price Index trích xuất giá từ các giao dịch thuê GPU thực tế, bao phủ nhiều loại chip phổ biến. Silicon Data hằng ngày công bố chỉ số thuê theo nhu cầu của H100, A100 và B200, đồng thời gửi dữ liệu vào Bloomberg Terminal. Compute Desk cũng đang xây dựng sản phẩm tương tự.

Các chỉ số do nhà cung cấp định nghĩa không chỉ là một chuỗi con số. Chip nào, khu vực nào, cấu hình mạng và loại hợp đồng nào sẽ được đưa vào; các giao dịch bất thường sẽ được xử lý ra sao; khi chip được thay thế thế hệ thì chỉ số cũ sẽ rời khỏi thị trường như thế nào — tất cả đều sẽ thay đổi “giá GPU” mà thị trường nói đến. Sàn giao dịch cung cấp nơi để giao dịch, còn nhà cung cấp chỉ số sẽ định nghĩa rốt cuộc con người đang giao dịch cái gì.

Ornn gần đây nhận được khoản đầu tư 33 triệu đô la Mỹ từ a16z. Ai có thể gom dữ liệu giao dịch phân tán thành một chuẩn mực được thị trường chấp nhận thì sẽ có cơ hội trở thành “điểm vào” cho giá cả trong thị trường năng lực tính toán.

Giai đoạn thứ ba là đưa chỉ số vào các hợp đồng có thể giao dịch. CME chọn Silicon Data làm nhà cung cấp dữ liệu, dự định ra mắt các hợp đồng tương lai năng lực tính toán được thanh toán theo chuẩn thuê GPU hằng ngày. Công ty mẹ của NYSE là ICE chọn Ornn, chuẩn bị ra mắt một bộ hợp đồng tương lai GPU khác. Cả hai sàn giao dịch truyền thống đều định vị sản phẩm là công cụ quản lý rủi ro cho phòng thí nghiệm AI, nhà cung cấp đám mây, trung tâm dữ liệu và các tổ chức tài chính, nhưng sản phẩm vẫn đang chờ được cơ quan quản lý xem xét.

Thị trường dự đoán đi theo một hướng khác. Nó yêu cầu các nhà giao dịch liên tục trả lời cùng một câu hỏi: “Liệu một loại chip nhất định vào một ngày nhất định có cao hơn một mức giá thuê nhất định không?” Bằng cách tính chênh lệch giá giữa các ngưỡng liền kề, có thể xấp xỉ phản ánh nhận định của thị trường về khoảng giá đó; rồi tiếp tục lặp lại việc tính toán theo các ngày khác nhau, cấu trúc kỳ hạn sẽ xuất hiện.

Các thị trường hàng hóa truyền thống thường đi theo hướng xác định hợp đồng có thể giao vào trước, sau đó giao dịch kỳ hạn tạo ra đường cong. Thị trường dự đoán lại dùng hợp đồng theo sự kiện để tạo kỳ vọng công khai trước, rồi cân nhắc việc dùng kỳ vọng này phục vụ giao dịch OTC, hợp đồng tương lai và hợp đồng vĩnh viễn.

Các hợp đồng tương lai năng lực tính toán truyền thống vẫn đang chờ phê duyệt theo quy định, còn thị trường dự đoán đã cung cấp cấu trúc kỳ hạn.

Một đường cong giải quyết được gì

Thị trường bỏ công xây dựng chỉ số, hợp đồng tương lai và đường cong kỳ hạn; rốt cuộc nó có thể giải quyết vấn đề gì cho một công ty AI “thông thường”?

Giả sử một nền tảng suy luận đã hứa sẽ cung cấp dịch vụ cho khách hàng trong nửa năm tới. Nền tảng đó biết rằng vào thời điểm đó cần một lô GPU, nhưng không biết tiền thuê sẽ tăng lên bao nhiêu. Nếu tiền thuê bất ngờ tăng vọt, giá đã đàm phán với khách hàng sẽ không tự động điều chỉnh, nên công ty chỉ có thể tự gánh phần chi phí tăng thêm. Nếu mua một hợp đồng mà giá trị tăng lên khi tiền thuê GPU tăng, thì dù hóa đơn đám mây có thể đắt hơn, lợi nhuận trên hợp đồng lại bù lại được một phần chênh lệch. Trung tâm dữ liệu đối mặt với vấn đề ngược lại: thiết bị đã được mua, nên nếu tiền thuê trong tương lai giảm thì doanh thu sẽ bị co lại. Bằng việc bán vị thế kỳ hạn, họ có thể khóa trước một phần doanh thu thiết bị.

Hợp đồng này không cần phải hoàn toàn giống từng GPU mà doanh nghiệp thực sự mua. Doanh nghiệp có thể dùng H200 ở khu vực New York, còn trên thị trường lại giao dịch một chỉ số H200 bao phủ nhiều nhà cung cấp. Chỉ cần hai loại giá nhìn chung tăng - giảm cùng chiều, hợp đồng vẫn phát huy tác dụng. Các nhà phân tích ước tính rằng khi hệ số tương quan giữa hai loại giá đạt 0,7, việc phòng hộ phân bổ hợp lý có thể loại bỏ gần một nửa biến động. Các hãng hàng không không thể mua một hợp đồng khớp hoàn toàn với từng khoản chi nhiên liệu hàng không của họ, nhưng họ vẫn dùng hợp đồng tương lai dầu thô để kiểm soát chi phí; lập luận tương tự cũng đúng.

Bên cho vay cũng cần đường cong này. Khi một trung tâm dữ liệu dùng GPU để vay vốn, ngân hàng cần đánh giá rằng các chip đó sau hai năm còn mang lại được bao nhiêu tiền thuê. Trước đây chỉ có thể dựa vào báo giá của nhà sản xuất, các giao dịch lẻ tẻ và giả định của chính mình; có một đường cong công khai thì bên cho vay có thể điều chỉnh giá trị định giá tài sản thế chấp theo biến động của thị trường, và trung tâm dữ liệu cũng dễ hơn trong việc chứng minh doanh thu tương lai.

Giá thậm chí có thể tác động ngược lại đến việc doanh nghiệp chọn loại chip nào. Nếu giao dịch thuê Nvidia nhiều hơn, chỉ số đáng tin cậy hơn, công cụ phòng hộ cũng hoạt động sôi động hơn, ngân hàng sẽ sẵn sàng chấp nhận nó làm tài sản thế chấp hơn, và người nắm giữ cũng dễ hơn khi cần sẽ cho thuê hoặc bán. Do đó, thiết bị dễ được tài trợ vốn hơn; thêm nhiều bên mua lại càng tiếp tục chọn nó. Dòng thanh khoản giao dịch xoay quanh Nvidia như vậy có thể trở thành lợi thế khó đối thủ sao chép.

Vì vậy, một đường cong giá không chỉ phục vụ nhà giao dịch. Nó giúp người dùng biết sớm chi phí, giúp người nắm giữ xác định sớm doanh thu, và giúp bên cho vay dám định giá thiết bị và trung tâm dữ liệu.

Nút thắt & Thách thức

Câu hỏi đầu tiên là về chỉ số.

Ornn nhấn mạnh giao dịch mua bán thực tế; Silicon Data tập trung vào giá thuê theo nhu cầu; các phương án khác thì chuẩn hóa chi phí năng lượng. Mỗi cách đều giữ lại một phần thông tin, đồng thời bỏ đi phần còn lại. Không có bất kỳ chỉ số nào có thể đồng thời bao phủ chip, khu vực, thời hạn, mạng và đối tác giao dịch.

Trong khi đó, chip cũng thay đổi nhanh chóng.

Có thể tiếp tục dùng “đơn vị đo lường” của dầu, nhưng thị trường GPU thì từ H100 nâng cấp lên H200, B200, GB200 và Rubin. AMD, Google TPU, Amazon Trainium và các chip chuyên dụng khác tiếp tục phân bổ nhu cầu tính toán. Khi nào chỉ số cũ rút lui, công nghệ chip cũ và mới sẽ nối tiếp thế nào—tất cả đều tiếp tục thay đổi chính “đối tượng cơ bản” của hợp đồng.

Vấn đề thứ hai là việc giao nhận.

Với hợp đồng thanh toán bằng tiền mặt, khi đáo hạn chỉ tính tiền, không giao GPU. Các công ty cần kiểm soát chi phí có thể dùng lợi nhuận từ hợp đồng để bù cho mức tăng tiền thuê; nhưng neocloud vốn đã cam kết năng lực cho khách hàng thì vẫn phải tự ra thị trường tìm GPU.

Một rủi ro khác đến từ số lượng giao dịch.

Khối lượng giao dịch thực tế được ghi nhận hằng ngày trong thị trường thuê GPU có thể rất ít, và nguồn cung lại tập trung vào một số ít bên bán. Như vậy, mỗi giao dịch đơn lẻ có thể kéo biến chỉ số một cách đáng kể, và bên nắm nguồn cung cũng dễ ảnh hưởng hơn đến mức giá thanh toán cuối cùng.

Đây cũng là vấn đề của các đường cong được vẽ bằng thị trường dự đoán.

Các đường cong kỳ hạn truyền thống dựa vào cơ chế giao nhận hoặc trao đổi giao ngay để kéo giá kỳ hạn trở lại đúng cung - cầu thực tế. Các hợp đồng nhị phân của thị trường dự đoán thiếu “cái cầu nối” này; đường cong thể hiện kỳ vọng của người tham gia, vẫn chưa trở thành “giá của năng lực có thể giao” để có thể giao nhận hay kinh doanh chênh lệch.

Vấn đề thứ ba là tính thanh khoản.

Bên bán thích hợp đồng dài hạn vì trung tâm dữ liệu muốn khóa sớm doanh thu; bên mua lại thích hợp đồng ngắn hạn vì công ty AI cần giữ quyền linh hoạt để thay đổi chip và nhà cung cấp. Nhu cầu về thời hạn của hai bên vốn dĩ đã lệch nhau. Các nhà môi giới và các bên nắm giữ lớn lại kiếm lợi từ thị trường thiếu minh bạch, nên không có động lực để chủ động chuyển mọi giao dịch sang thị trường công khai.

Dù có nhiều trở ngại, nhu cầu về giá công khai trong thị trường năng lực tính toán sẽ không thụt lùi. Có lẽ không lâu nữa, chúng ta sẽ thấy những bài báo về việc “thông minh bỏ tiền gấp 5 lần để làm đa cược năng lực tính toán” trên chuỗi

Bấm để tìm hiểu thêm việc Lawdyn BlockBeats đang tuyển dụng vị trí

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của Lawdyn BlockBeats:

Nhóm đăng ký Telegram: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram giao lưu: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia