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伯恩斯坦：AI算力市場日益商品化，或將催生兆元級金融衍生品
Summary
根據投資銀行伯恩斯坦的最新報告，隨著人工智慧需求的爆炸性增長，算力市場的結構正日益趨近於電力等大宗商品，為建立交易基準和金融對沖工具奠定了基礎。
華爾街投行伯恩斯坦 (Bernstein) 指出，人工智慧 (AI) 所需的運算能力（簡稱「算力」）市場，其交易結構與大宗商品，特別是電力市場，有著驚人的相似性。此一發展可能為價值數兆美元的 AI 資本支出週期提供對沖機制，並催生一個全新的金融衍生品市場。
需求推動算力商品化
自 2022 年底 AI 熱潮爆發以來，用於訓練和部署 AI 模型的資料中心處理能力、硬體和基礎設施等算力資源的需求急劇飆升。市場上已出現多筆數十億美元級別的交易，凸顯了算力的戰略價值。
根據《紐約時報》報導，Meta Platforms 正與 Anthropic 進行初步談判，計畫提供算力，協議金額可能高達 100 億美元。同時，《華爾街日報》也披露，馬斯克的 SpaceX 正在洽談向美國國防部提供算力。在此之前，SpaceX 已與 Alphabet 旗下的 Google 簽訂了一份每月 9.2 億美元的雲端服務合約。
在此背景下，芝加哥商品交易所集團 (CME Group) 和洲際交易所 (Intercontinental Exchange) 等主要交易所營運商已於今年稍早宣布，計畫推出與 GPU 算力現貨價格掛鉤的可交易期貨合約，目前正等待監管審查。
借鏡電力市場發展路徑
Ad伯恩斯坦分析師 Gautam Chhugani 和 Madison Rezaei 在報告中表示：「我們認為與算力最接近的參照物是電力。」他們解釋，電力曾因無法儲存、品質因地點而異等特性，被認為不適合交易，但標準化的樞紐和參考價格最終將遠期採購轉變為一個成熟的金融市場。
分析師指出，算力正遵循相同的發展軌跡，因為它具有相似的物理特性：GPU 的運算時數無法儲存，其容量會因地點、晶片世代和租戶而異。因此，算力的遠期曲線反映的是預期稀缺性，而非儲存成本，這使得「對沖」成為管理價格風險的唯一途徑。
建立市場基準的三大步驟
伯恩斯坦認為，要建立一個成熟的算力金融市場，指數提供商必須像電力市場營運商一樣，將算力進行標準化。他們提出了一個三步驟的流程來建立潛在的市場基準：
- 第一步：定義標準單位。 由於原始算力價格在不同供應商（如傳統超大規模雲端服務商或新興專業雲端商）之間不具可比性，必須先定義一個標準單位，例如「NVIDIA H100 SXM 80GB（包含伺服器、記憶體、頻寬等）每小時」，並進一步規範供應商層級、租賃類型和地區等變數。
- 第二步：建立參考指數。 將標準化後的數據匯總，形成一個市場公認的參考指數。
- 第三步：推導遠期曲線。 根據市場觀察和交易活動，推導並建立反映未來價格預期的遠期曲線。