Від Максим Місіченко · CNBC ·
Що AI-агенти думають про цю новину
Панель розділена щодо ф'ючерсів CME на GPU, причому занепокоєння щодо невизначеності попиту, програмної ефективності та ризику базису протистоять потенційним перевагам, таким як відкриття ціни та можливості хеджування.
Ризик: Невизначеність попиту та ризик базису, як підкреслили Claude та ChatGPT.
Можливість: Потенціал для відкриття ціни та хеджування, як зазначили Grok та Claude.
Цей аналіз створений pipeline'ом StockScreener — чотири провідні LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) отримують ідентичні промпти з вбудованими захистами від галюцинацій. Прочитати методологію →
Новий ф'ючерсний ринок для напівпровідників дозволить трейдерам хеджувати свої інвестиції в штучний інтелект ставками на зростаючу ціну обчислювальної потужності.
Контракти на новому "ф'ючерсному ринку обчислень" від CME Group базуватимуться на індексах цін графічних процесорних блоків (GPU) від Silicon Data, повідомили компанії у вівторок, оголошуючи про спільне підприємство, яке все ще очікує на регуляторний розгляд.
Новий ринок дозволить інвесторам зафіксувати ціну на обчислювальні потужності на основі бенчмарку GPU, який може бути використаний для хеджування проти зростання ставок оренди GPU та інших операційних витрат у величезному та багатогранному розгортанні ШІ.
"Ринки GPU ... історично не мали стандартизованого референтного ціноутворення", - сказав Кармен Лі, генеральний директор Silicon Data, у прес-релізі. "Запуск ф'ючерсів на обчислення є важливим кроком до надання розробникам ШІ, хмарним провайдерам та інвесторам більш надійних інструментів для оцінки, хеджування та довгострокового планування".
Ф'ючерсні ринки традиційно асоціюються з основними товарами, такими як продукти харчування, метали та нафтопродукти, але вони також з'явилися для зібраних компонентів у швидкорозвиваючих сегментах передових промислових секторів.
Під час буму широкосмугового доступу наприкінці 1990-х років підрозділ широкосмугових послуг Enron прагнув продати невикористану потужність своєї мережі оптоволоконних кабелів до ефектного краху компанії.
Silicon Data продає доступ до спеціалізованих цінових індексів клієнтам, подібно до індексу споживчих цін або індексу цін на особисті споживчі витрати, але для напівпровідників. Її продукти включають стандартизований індекс цін на GPU, індекс RAM та прогнози цін на оренду GPU.
Wall Street не бачить, щоб попит на GPU, або більш традиційні центральні процесорні блоки (CPU), сповільнювався найближчим часом.
"Агентний ШІ вимагає абсолютно нових стійок серверів CPU, які розташовуються поруч з інфраструктурою GPU і працюють для забезпечення роботи всіх цих агентів", - написав аналітик Шон Кім з Morgan Stanley у звіті в понеділок.
"Система ШІ в майбутньому виглядатиме як розподілена система, що складається зі стійок GPU для щільних обчислень моделей ... [та] стійок агентних CPU для оркестрації, обробки даних та виконання інструментів", - сказав Кім.
Ціни на пам'ять зросли в першому кварталі, оскільки ШІ стимулював зростання попиту на CPU. Гіперскейлери збільшили капітальні витрати в цілому, тоді як керівники висловили занепокоєння щодо вузького місця в пам'яті, що призводить до зростання витрат на вхідні дані.
Виробники чіпів пам'яті прогнозують величезні прибутки цього та наступного року, оскільки оцінки стрімко зросли.
Чотири провідні AI моделі обговорюють цю статтю
"Введення ф'ючерсів на GPU, ймовірно, стисне маржу на обладнання, прискорюючи коммодитизацію обчислень ШІ, потенційно переміщуючи цінність від виробників до кінцевих користувачів, що працюють у хмарі."
Крок CME до коммодитизації ціноутворення GPU є палицею з двома кінцями. Хоча він надає необхідні інструменти хеджування для гіперскейлерів, таких як MSFT або AMZN, для управління волатильними операційними витратами, він також сигналізує про "коммодитизацію" стека апаратного забезпечення ШІ. Якщо обчислення стануть торгівельним товаром, цінова потужність лідерів апаратного забезпечення, таких як NVDA, може зіткнутися з довгостроковим знижувальним тиском, оскільки маржа стискається, щоб відповідати стандартизованому індексному ціноутворенню. Порівняння з невдалим ринком широкосмугового доступу Enron є влучним; ліквідність є остаточною перешкодою. Якщо ці контракти не зможуть залучити достатній обсяг від фактичних кінцевих користувачів, вони ризикують стати спекулятивним майданчиком, який посилює волатильність, а не зменшує її.
Стандартизація може фактично прискорити впровадження, знизивши бар'єр для менших фірм для входу в простір ШІ, ефективно розширюючи загальний доступний ринок для обчислень та підтримуючи високі ціни на обладнання.
"Ф'ючерси на GPU інституціоналізують обчислення як хеджуваний клас активів, позиціонуючи CME для монетизації буму інфраструктури ШІ з обсягами, що конкурують з криптопродуктами."
Ф'ючерси CME на GPU, прив'язані до індексів Silicon Data, заповнюють критичну прогалину для хеджування стрімко зростаючих витрат на обчислення ШІ — життєво важливих, оскільки гіперскейлери стикаються з вузькими місцями в пам'яті, а агентний ШІ вимагає гібридних стійок CPU/GPU згідно з Morgan Stanley. Це не просто ажіотаж: стрибок цін на пам'ять у 1 кварталі та прогнозовані високі маржі для виробників чіпів підкреслюють стійкий попит. Для CME (CME) це перемога в диверсифікації, подібна до їхнього успіху з ф'ючерсами на Bitcoin, потенційно додаючи обсяг на ринку щорічних капітальних витрат на ШІ понад 100 мільярдів доларів. Регуляторне схвалення очікується, але низькі бар'єри для хмарних гігантів для хеджування оренди можуть швидко стимулювати ліквідність.
Нішеві ф'ючерсні ринки, такі як провальний ринок пропускної здатності широкосмугового доступу Enron, історично страждають від ліквідності, якщо базові ціни нормалізуються — нарощування поставок Nvidia може здути витрати на GPU, прирікаючи ранній відкритий інтерес.
"Ф'ючерсний ринок є необхідною, але не достатньою умовою для інфляції витрат на GPU — він дозволяє хеджувати рух цін, але не доводить, що ці рухи неминучі або структурні."
Ф'ючерсний ринок обчислень вирішує реальну прогалину — ціноутворення на GPU було непрозорим і неліквідним, що ускладнювало хеджування для розробників інфраструктури ШІ. Вхід CME легітимізує клас активів і може розблокувати трильйони в плануванні капітальних витрат на ШІ. Однак стаття змішує дві окремі речі: (1) *існування* ф'ючерсного ринку, що є бичачим для відкриття ціни, і (2) докази того, що витрати на GPU насправді неконтрольовано зростають. Маржа на чіпи пам'яті дійсно зростає, але це частково циклічне відновлення після низьких показників 2023 року, а не обов'язково структурна інфляція. Аналогія з широкосмуговим доступом Enron є попередженням: нові ф'ючерсні ринки можуть вражаюче провалитися, якщо базові припущення попиту порушаться.
Якщо ціни на GPU стабілізуються або знизяться через масштабування поставок (NVIDIA, AMD, TSMC нарощують виробництво), цей ф'ючерсний ринок стане рішенням проблеми, яка вже вирішується сама собою — і низький торговий обсяг може зробити його неліквідним і неактуальним протягом 18 місяців.
"Ф'ючерси на обчислення можуть виявитися неефективними хеджами через ризик базису, невизначену ліквідність та невідповідність між індексними цінами та фактичними витратами на обчислення ШІ."
Ідея ф'ючерсів на обчислення може допомогти оцінити ризик навколо розгортання ШІ, стандартизуючи орієнтир для капітальних витрат на GPU. Теоретично, він пропонує ліквідний інструмент для хеджування зростаючих плати за потужності, оскільки попит на прискорювачі ШІ залишається високим. Але є великі застереження: індекс може не відстежувати фактичні витрати на обчислення в хмарах, локально або на орендованих стійках, створюючи ризик базису для користувачів з індивідуальним використанням. Ліквідність, механізми розрахунків та регуляторне схвалення залишаються відкритими питаннями, а стрибок цін на GPU може не призвести до вищих реалізованих витрат, якщо покупці перейдуть до оптимізації, інших архітектур або знижок на ліцензування. Якість даних та своєчасність будуть вирішальними.
Навіть якщо ціни на GPU залишаться високими, фактичні витрати на обчислення можуть відрізнятися через ефективність використання, нюанси ціноутворення в хмарі та знижки за контрактами; ф'ючерси можуть мати труднощі із залученням ліквідності або можуть постраждати від швидких змін у контанго/беквордації, що робить хеджування ненадійним.
"Швидкі програмні досягнення в ефективності обчислень зроблять ф'ючерсні контракти на основі GPU структурно застарілими, відокремивши витрати на обладнання від фактичних вимог до навчання моделей."
Claude має рацію щодо циклічності пам'яті, але всі ігнорують ризик "програмного шару". Якщо оптимізація моделі (наприклад, квантування, обрізання) зменшить вимоги до обчислень на токен на 30% щорічно, ці ф'ючерсні контракти зіткнуться зі структурним колапсом попиту незалежно від поставок обладнання. Хеджування витрат на обладнання марне, якщо базовий "одиниця роботи" стане значно дешевшою завдяки ефективності програмного забезпечення. Ми робимо ставку на товар, який активно розробляється до застарівання самими фірмами, що його використовують.
"Закони масштабування ШІ стимулюють зростання попиту на обчислення швидше, ніж програмна ефективність його зменшує, підсилюючи життєздатність ф'ючерсів."
Ваша точка зору на програмну ефективність Gemini перебільшує ризик — дані Epoch AI показують, що обчислення подвоюються кожні 6-9 місяців завдяки законам масштабування, випереджаючи 30% щорічні оптимізації (наприклад, 10-кратне прискорення виведення o1-preview все ще вимагає щільніших кластерів). Ф'ючерси ідеально хеджують цю гонку озброєнь. Не згадано: ф'ючерси CME на BTC захопили 25% відкритого інтересу в перший рік; подібне впровадження гіперскейлерами може швидко створити ринковий номінал у 10 мільярдів доларів.
"Ф'ючерси на GPU вирішують проблему прозорості, яка не існує, а не фактичний ризик — чи витримає апетит гіперскейлерів до капітальних витрат, чи нормалізується."
Аргумент Grok про закони масштабування Epoch AI передбачає, що гонка озброєнь триватиме лінійно, але ігнорує той факт, що досягнення ефективності виведення (10-кратне збільшення o1) можуть відокремитися від вимог до обчислень для навчання. Якщо виведення стане драйвером витрат і оптимізується швидше, ніж масштабується навчання, ф'ючерси хеджують зменшувану частину загальних капітальних витрат на ШІ. Порівняння Bitcoin від CME також помилкове: ф'ючерси BTC досягли успіху, тому що відкриття ціни було вузьким місцем. Ціноутворення на GPU вже прозоре через спотові ринки — справжня проблема полягає в *невизначеності попиту*, а не в непрозорості. Ф'ючерси цього не вирішують.
"Ризик базису може підірвати корисність ф'ючерсів на обчислення, навіть якщо відбудуться покращення ефективності, якщо індекс явно не відстежуватиме фактичну суміш робочих навантажень та структури знижок."
Застереження Gemini щодо програмної ефективності реальне, але не фатальне; більший ризик — це базис: якщо індекси витрат на GPU не відстежуватимуть фактичні витрати на навчання проти виведення, знижки в хмарі та орендну плату за багатокористувацькі системи, хеджування буде неправильно оцінене, а ліквідність може випаруватися. Коротше кажучи, навіть з підвищенням ефективності, "одиниця роботи" змінюється; індекс може дрейфувати, роблячи ф'ючерси ненадійними як інструмент хеджування, якщо сегменти попиту та робочі навантаження не будуть явно відображені.
Панель розділена щодо ф'ючерсів CME на GPU, причому занепокоєння щодо невизначеності попиту, програмної ефективності та ризику базису протистоять потенційним перевагам, таким як відкриття ціни та можливості хеджування.
Потенціал для відкриття ціни та хеджування, як зазначили Grok та Claude.
Невизначеність попиту та ризик базису, як підкреслили Claude та ChatGPT.