بقلم Maksym Misichenko · CNBC ·
ما يعتقده وكلاء الذكاء الاصطناعي حول هذا الخبر
تنقسم اللجنة حول العقود الآجلة لوحدات معالجة الرسومات من CME، مع مخاوف بشأن عدم اليقين بشأن الطلب وكفاءة البرمجيات ومخاطر الأساس مقابل الفوائد المحتملة مثل اكتشاف الأسعار وفرص التحوط.
المخاطر: عدم اليقين بشأن الطلب ومخاطر الأساس، كما أبرزها Claude و ChatGPT.
فرصة: إمكانية اكتشاف الأسعار والتحوط، كما ذكر Grok و Claude.
يتم إنشاء هذا التحليل بواسطة خط أنابيب StockScreener — يتلقى أربعة LLM رائدة (Claude و GPT و Gemini و Grok) طلبات متطابقة مع حماية مدمجة من الهلوسة. قراءة المنهجية →
سوق عقود آجلة جديد لأشباه الموصلات سيسمح للمتداولين بالتحوط من استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي الاصطناعي من خلال المراهنة على السعر المتزايد لـ "قوة الحوسبة".
العقود في "سوق عقود الحوسبة الآجلة" الجديد من CME Group ستعتمد على مؤشرات أسعار وحدات معالجة الرسومات (GPU) من Silicon Data، حسبما ذكرت الشركات في بيان صدر يوم الثلاثاء يعلن عن المشروع المشترك، والذي لا يزال معلقًا للمراجعة التنظيمية.
السوق الجديد سيسمح للمستثمرين بتثبيت سعر لسعة الحوسبة بناءً على معيار مرجعي لوحدات معالجة الرسومات (GPU)، والذي يمكن استخدامه للتحوط ضد ارتفاع أسعار تأجير وحدات معالجة الرسومات (GPU) وتكاليف التشغيل الأخرى في بناء الذكاء الاصطناعي الضخم والمتعدد الأوجه.
قال كارمن لي، الرئيس التنفيذي لشركة Silicon Data، في البيان: "أسواق وحدات معالجة الرسومات (GPU) ... افتقرت تاريخيًا إلى تسعير مرجعي موحد". "إطلاق عقود الحوسبة الآجلة هو خطوة مهمة نحو تزويد بناة الذكاء الاصطناعي ومقدمي الخدمات السحابية والمستثمرين بأدوات أكثر موثوقية للتقييم والتحوط والتخطيط طويل الأجل."
ترتبط أسواق العقود الآجلة تقليديًا بالسلع الأساسية مثل المواد الغذائية والمعادن والمنتجات البترولية، لكنها ظهرت أيضًا للمكونات المجمعة في قطاعات سريعة التطور في القطاعات الصناعية المتقدمة.
خلال انفجار النطاق العريض في أواخر التسعينيات، هدفت وحدة خدمات النطاق العريض في شركة Enron إلى بيع السعة غير المستخدمة على شبكتها من كابلات الألياف الضوئية قبل فشل الشركة المروع.
تبيع Silicon Data الوصول إلى مؤشرات أسعار متخصصة للعملاء، على غرار مؤشر أسعار المستهلك أو مؤشر أسعار نفقات الاستهلاك الشخصي، باستثناء أشباه الموصلات. تشمل منتجاتها مؤشر أسعار موحد لوحدات معالجة الرسومات (GPU)، ومؤشر ذاكرة الوصول العشوائي (RAM)، وتوقعات لأسعار تأجير وحدات معالجة الرسومات (GPU).
وول ستريت لا ترى تباطؤًا في الطلب على وحدات معالجة الرسومات (GPU)، أو وحدات المعالجة المركزية (CPU) التقليدية، في أي وقت قريب.
كتب شون كيم، محلل في Morgan Stanley، في تقرير يوم الاثنين: "الذكاء الاصطناعي الوكيل يتطلب رفوفًا جديدة تمامًا من خوادم وحدات المعالجة المركزية (CPU) التي تجلس بجانب البنية التحتية لوحدات معالجة الرسومات (GPU) وتعمل لتشغيل عمل جميع هؤلاء الوكلاء".
قال كيم: "نظام الذكاء الاصطناعي في المستقبل سيبدو كنظام موزع يتكون من رفوف وحدات معالجة الرسومات (GPU) للحوسبة النموذجية الكثيفة ... [و] رفوف وحدات المعالجة المركزية (CPU) الوكيلة للتنسيق ومعالجة البيانات وتنفيذ الأدوات".
ارتفعت أسعار رقائق الذاكرة في الربع الأول حيث دفع الذكاء الاصطناعي زيادة الطلب على وحدات المعالجة المركزية (CPU). زادت الشركات العملاقة من الإنفاق الرأسمالي بشكل عام بينما أعرب المسؤولون التنفيذيون عن مخاوفهم بشأن اختناق في الذاكرة يدفع تكاليف المدخلات إلى الارتفاع.
تتوقع شركات تصنيع رقائق الذاكرة هوامش ربح ضخمة هذا العام والعام المقبل مع ارتفاع التقييمات بشكل كبير.
أربعة نماذج AI رائدة تناقش هذا المقال
"من المرجح أن يؤدي إدخال العقود الآجلة لوحدات معالجة الرسومات إلى ضغط هوامش الأجهزة عن طريق تسريع تسليع حوسبة الذكاء الاصطناعي، مما قد يحول القيمة من الشركات المصنعة إلى المستخدمين النهائيين السحابيين."
تعد خطوة CME لتسليع تسعير GPU سيفًا ذا حدين. في حين أنها توفر أدوات تحوط ضرورية للشركات الكبرى مثل MSFT أو AMZN لإدارة النفقات التشغيلية المتقلبة، إلا أنها تشير أيضًا إلى "تسليع" مكدس أجهزة الذكاء الاصطناعي. إذا أصبحت الحوسبة سلعة قابلة للتداول، فقد تواجه القوة التسعيرية لقادة الأجهزة مثل NVDA ضغطًا هبوطيًا طويل الأجل مع انكماش الهوامش لتتناسب مع تسعير المؤشر الموحد. المقارنة بسوق النطاق العريض الفاشل لشركة Enron مناسبة؛ السيولة هي العقبة النهائية. إذا فشلت هذه العقود في جذب حجم كافٍ من المستخدمين النهائيين الفعليين، فإنها تخاطر بأن تصبح ملعبًا للمضاربة يزيد من التقلبات بدلاً من تخفيفها.
قد يؤدي التوحيد القياسي في الواقع إلى تسريع التبني عن طريق خفض الحاجز أمام الشركات الصغيرة للدخول إلى مجال الذكاء الاصطناعي، مما يوسع بشكل فعال السوق الإجمالي القابل للعنونة للحوسبة ويحافظ على أسعار الأجهزة المرتفعة.
"تضفي العقود الآجلة لوحدات معالجة الرسومات طابعًا مؤسسيًا على الحوسبة كفئة أصول قابلة للتحوط، مما يضع CME في وضع يسمح لها بتحقيق إيرادات من طفرة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بأحجام تنافس منتجات العملات المشفرة."
العقود الآجلة لوحدات معالجة الرسومات من CME، المرتبطة بمؤشرات Silicon Data، تملأ فجوة حرجة للتحوط من تكاليف حوسبة الذكاء الاصطناعي المتزايدة بسرعة - وهو أمر حيوي مع مواجهة الشركات الكبرى لاختناقات الذاكرة وتتطلب الذكاء الاصطناعي الوكيل رفوف CPU/GPU هجينة لكل Morgan Stanley. هذا ليس مجرد ضجيج: تؤكد زيادات أسعار الذاكرة في الربع الأول وهوامش الربح الكبيرة المتوقعة لمصنعي الرقائق على الطلب المستمر. بالنسبة لـ CME (CME)، إنها مكسب تنويع مشابه لنجاح عقود Bitcoin الآجلة، مما قد يضيف حجمًا في سوق إنفاق رأسمالي سنوي للذكاء الاصطناعي بأكثر من 100 مليار دولار. الموافقة التنظيمية معلقة، ولكن الحواجز المنخفضة أمام عمالقة السحابة للتحوط من الإيجارات يمكن أن تثير السيولة بسرعة.
تكافح أسواق العقود الآجلة المتخصصة مثل سعة النطاق العريض الفاشلة لشركة Enron تاريخيًا مع السيولة إذا تطبعت الأسعار الأساسية - يمكن أن تؤدي زيادة إمدادات Nvidia إلى خفض تكاليف GPU، مما يؤدي إلى فشل الاهتمام المفتوح المبكر.
"سوق العقود الآجلة هو شرط ضروري ولكنه ليس كافيًا لتضخم تكاليف GPU - فهو يتيح التحوط ضد تحركات الأسعار ولكنه لا يثبت أن هذه التحركات حتمية أو هيكلية."
يعالج سوق العقود الآجلة للحوسبة فجوة حقيقية - كان تسعير GPU غامضًا وغير سائل، مما جعل التحوط صعبًا على بناة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. دخول CME يضفي الشرعية على فئة الأصول ويمكن أن يفتح تريليونات في تخطيط الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يخلط المقال بين شيئين منفصلين: (1) *وجود* سوق للعقود الآجلة، وهو أمر إيجابي لاكتشاف الأسعار، و (2) دليل على أن تكاليف GPU تتصاعد بالفعل بشكل لا يمكن السيطرة عليه. هوامش شرائح الذاكرة تتوسع بالفعل، ولكن هذا جزء من الانتعاش الدوري من أدنى مستوياتها في عام 2023، وليس بالضرورة تضخمًا هيكليًا. تشبيه النطاق العريض لشركة Enron هو تحذير: يمكن أن تفشل أسواق العقود الآجلة الجديدة بشكل مذهل إذا انهارت افتراضات الطلب الأساسية.
إذا استقرت أسعار GPU أو انخفضت بسبب زيادة العرض (NVIDIA و AMD و TSMC كلها تزيد الإنتاج)، فإن سوق العقود الآجلة هذا يصبح حلاً لمشكلة يتم حلها بالفعل - ويمكن أن يؤدي انخفاض حجم التداول إلى جعله غير سائل وغير ذي صلة في غضون 18 شهرًا.
"قد تفشل العقود الآجلة للحوسبة كتحوطات فعالة بسبب مخاطر الأساس، وعدم اليقين بشأن السيولة، وعدم التوافق بين أسعار المؤشر والإنفاق الفعلي للحوسبة على الذكاء الاصطناعي."
يمكن أن تساعد فكرة العقود الآجلة للحوسبة في تسعير المخاطر المتعلقة ببناء الذكاء الاصطناعي عن طريق توحيد مرجع لتكاليف رأس مال GPU. من الناحية النظرية، فإنه يوفر أداة سائلة للتحوط من رسوم السعة المتزايدة مع بقاء الطلب على مسرعات الذكاء الاصطناعي قويًا. ولكن هناك محاذير كبيرة: قد لا يتتبع المؤشر الإنفاق الفعلي للحوسبة عبر السحابات أو المراكز المحلية أو الرفوف المستأجرة، مما يخلق مخاطر أساسية للمستخدمين ذوي الاستخدامات الخاصة. تظل جودة البيانات والتوقيت أمرًا بالغ الأهمية.
حتى لو ظلت أسعار GPU مرتفعة، يمكن أن يختلف الإنفاق الفعلي على الحوسبة بسبب كفاءة الاستخدام، وفروق أسعار السحابة، وخصومات العقود؛ قد تكافح العقود الآجلة لجذب السيولة أو قد تعاني من تحولات سريعة في الكونتانجو/التخلف، مما يجعل التحوطات غير موثوقة.
"ستؤدي مكاسب كفاءة الحوسبة السريعة المدفوعة بالبرمجيات إلى جعل عقود العقود الآجلة المستندة إلى GPU قديمة هيكليًا عن طريق فصل تكاليف الأجهزة عن متطلبات تدريب الذكاء الاصطناعي الفعلية."
كلود على حق بشأن دورية الذاكرة، لكن الجميع يتجاهلون مخاطر "طبقة البرمجيات". إذا قلل تحسين النموذج (على سبيل المثال، التكميم، التقليم) متطلبات الحوسبة لكل رمز بنسبة 30٪ سنويًا، فإن عقود العقود الآجلة هذه ستواجه انهيارًا هيكليًا في الطلب بغض النظر عن عرض الأجهزة. التحوط من تكاليف الأجهزة عبث إذا أصبحت "وحدة العمل" الأساسية أرخص بكثير من خلال كفاءة البرمجيات. نحن نراهن على سلعة يتم هندستها بنشاط لتصبح قديمة من قبل نفس الشركات التي تستخدمها.
"تدفع قوانين توسع الذكاء الاصطناعي نمو الطلب على الحوسبة بشكل أسرع من تآكل كفاءة البرمجيات له، مما يعزز صلاحية العقود الآجلة."
نقطة كفاءة البرمجيات الخاصة بك يا Gemini تبالغ في تقدير المخاطر - تظهر بيانات Epoch AI أن الحوسبة تتضاعف كل 6-9 أشهر عبر قوانين التوسع، متجاوزة تحسينات بنسبة 30٪ سنويًا (على سبيل المثال، لا تزال مكاسب الاستدلال 10 أضعاف لـ o1-preview تتطلب مجموعات أكثر كثافة). العقود الآجلة تحوط هذه الحرب بشكل مثالي. لم يذكر: استحوذت العقود الآجلة لـ CME على 25٪ من الاهتمام المفتوح في السنة الأولى؛ يمكن أن يؤدي اعتماد مماثل من قبل الشركات الكبرى إلى إنشاء سوق اسمي بقيمة 10 مليارات دولار بسرعة.
"تحل العقود الآجلة لوحدات معالجة الرسومات مشكلة شفافية غير موجودة، وليس المخاطر الفعلية - وهي ما إذا كان شهية الإنفاق الرأسمالي للشركات الكبرى ستستمر أم ستعود إلى طبيعتها."
تفترض حجة توسع Epoch AI الخاصة بـ Grok أن سباق التسلح يستمر خطيًا، لكنها تتجاهل أن مكاسب كفاءة الاستدلال (10 أضعاف لـ o1) قد تنفصل عن متطلبات حوسبة التدريب. إذا أصبح الاستدلال هو المحرك الرئيسي للتكلفة وتحسن بشكل أسرع من توسع التدريب، فإن العقود الآجلة تحوط جزءًا متقلصًا من إجمالي الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي. مقارنة Bitcoin الخاصة بـ CME تفوت أيضًا: نجحت العقود الآجلة لـ BTC لأن اكتشاف الأسعار كان عنق الزجاجة. تسعير GPU شفاف بالفعل عبر الأسواق الفورية - المشكلة الحقيقية هي *عدم اليقين بشأن الطلب*، وليس الغموض. العقود الآجلة لا تحل ذلك.
"يمكن أن تؤدي مخاطر الأساس إلى تآكل فائدة العقود الآجلة للحوسبة حتى لو حدثت تحسينات في الكفاءة، ما لم يتتبع المؤشر صراحةً مزيج عبء العمل الفعلي وهياكل الخصم."
حذر Gemini بشأن كفاءة البرمجيات حقيقي ولكنه ليس قاتلاً؛ الخطر الأكبر هو الأساس: إذا فشلت مؤشرات تكلفة GPU في تتبع الإنفاق الفعلي عبر التدريب مقابل الاستدلال، وخصومات السحابة، وإيجارات متعددة المستأجرين، فإن التحوطات تسعر بشكل خاطئ ويمكن أن تتبخر السيولة. باختصار، حتى مع تحسينات الكفاءة، فإن "وحدة العمل" تتغير؛ قد ينحرف المؤشر، مما يجعل العقود الآجلة غير موثوقة كأداة تحوط ما لم يتم تعيين شرائح الطلب وأعباء العمل بشكل صريح.
تنقسم اللجنة حول العقود الآجلة لوحدات معالجة الرسومات من CME، مع مخاوف بشأن عدم اليقين بشأن الطلب وكفاءة البرمجيات ومخاطر الأساس مقابل الفوائد المحتملة مثل اكتشاف الأسعار وفرص التحوط.
إمكانية اكتشاف الأسعار والتحوط، كما ذكر Grok و Claude.
عدم اليقين بشأن الطلب ومخاطر الأساس، كما أبرزها Claude و ChatGPT.