初创公司Silicon Data携手CME集团，正寻求将GPU算力打造成可交易的标准化大宗商品，开创全球首个AI算力期货市场。
华尔街见闻提及，此前5月12日芝商所（CME）携手Silicon Data推出算力期货，旨在为AI开发商及金融机构提供对冲算力价格波动的工具。该产品将以Silicon Data编制的GPU基准指数为定价依据，目前正等待监管审批。
而在Silicon Data与CME集团宣布合作后数日内，ProShares和Rex Shares等资产管理公司相继提交了与上述拟议合约挂钩的ETF申请，包括杠杆及反向产品。
Silicon Data公司创始人兼CEO Carmen Li预计，随着AI能源消耗最终超过其他所有用途之和，算力期货市场的规模"将超过"石油期货市场。这一愿景能否实现，监管机构的态度将是首要考验。
在算力标准化、合约规格厘定以及基准价格构建等核心问题上，美国商品期货交易委员会（CFTC）将进行严格审查。圣克拉拉大学金融学教授Seoyoung Kim指出：
CFTC会希望清楚地知道产品究竟是什么。
航空燃油逻辑的算力版本这一想法源于一个直观类比：AI企业对算力的依赖，与航空公司对航油的依赖如出一辙。
目前，大多数企业并不自持用于运行AI系统的高端图形处理器（GPU），而是通过云服务商及新兴的"新云"（neocloud）平台按需租用。
随着AI基础设施需求激增，算力租用成本波动加剧，企业难以进行有效的费用预测。圣克拉拉大学金融学教授Seoyoung Kim表示：
当前我们正处于高度不确定时期，很多企业不知道明年需要多少算力，供应商不知道该订购多少GPU，就连英伟达这样的制造商也不清楚该生产多少。
正是在这一背景下，Silicon Data希望通过期货合约，让算力成本风险得以对冲管理，就如同航空公司对冲燃油成本、农民对冲农产品价格一样。
与所有期货市场一样，算力合约不仅会吸引希望锁定成本的企业用户，也将引入投机者——那些对算力价格走势有判断、但本身并无GPU需求的交易者。
支持者认为，投机者在提升市场流动性、改善价格发现方面发挥着重要作用。批评者则担忧，投机行为可能放大价格波动，使价格脱离真实供需基本面。
Silicon Data公司创始人兼CEO Carmen Li对此持开放态度：
投机者也是生态系统中至关重要的一环，你需要天然对冲者，需要做市商，也需要投机者。他们对市场有自己的判断，希望表达观点，这完全合理。
基准指数：标准化是核心挑战期货市场运转的前提是可信、统一的基准价格。
Silicon Data已构建一套GPU价格指数体系，追踪不同服务商的特定芯片小时租用价格，其目标是复制西德克萨斯中质原油（WTI）在能源衍生品市场中的基准地位。
然而，算力的标准化远比原油复杂。据Silicon Data介绍，仅英伟达H100芯片就存在逾50种不同配置，价格因处理器、内存、网络带宽、使用率及数据中心地理位置而存在显著差异。
Carmen Li说：
我们将每天进入平台的价格统一归一化为基础H100标准配置，这是一个非常复杂的归一化步骤，甚至在指数计算本身之前就要完成。
Seoyoung Kim指出，标准化是所有期货市场面临的共同考验。玉米期货合约规定了可交割的具体等级，算力市场同样必须精确定义交易标的。
美国商品期货交易委员会（CFTC）将对合约规格、结算程序及基准指数构建方式进行全面审查，这也是合约能否最终落地的关键门槛。
Silicon Data的基准数据已开始进入企业重要文件。SpaceX在其上市招股书中援引了该公司的GPU租用价格数据，为其行业可信度提供了背书。
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