【友财网讯】-数十年来，各类企业一直借助期货市场对冲经营中的不确定性。航空公司利用期货锁定燃油成本，农户为农作物套期保值，制造企业则对冲金属原料价格波动风险。

如今，一家初创企业打算将这套成熟的金融机制应用于人工智能领域。

硅谷数据公司（Silicon Data）长期追踪各大云服务商与图形处理器（GPU）交易市场的定价行情。目前该企业已与芝加哥商品交易所（CME Group）达成合作，计划推出全球首批人工智能算力期货合约。这类合约可帮助企业对冲AI模型训练与运行过程中的算力成本波动风险，该产品现阶段仍等待监管机构审批。

项目刚官宣数日，市场便显现出浓厚的投资兴趣。普罗股份（ProShares）、雷克斯股份（Rex Shares）等资产管理公司随即提交产品申请，拟推出挂钩该算力期货的交易所交易基金（ETF），其中还包含杠杆型与反向对冲型产品。

硅谷数据公司创始人兼首席执行官卡门·李认为，算力期货市场未来规模有望比肩全球大型大宗商品市场。

她在采访中表示：“算力期货市场的规模终将超越原油期货。”她还补充道，未来支撑人工智能运转所消耗的能源总量，将超过人类其他所有领域的能源消耗总和。

*类比航空燃油*

推出算力期货的灵感源于一个简单的类比：如今人工智能企业对算力的依赖程度，就如同航空公司离不开航空燃油。

绝大多数企业并不会自购高端图形处理器来搭建AI系统，而是通过云服务商以及规模不断壮大的新型云平台按需租用算力。随着AI基础设施需求激增，算力租赁价格起伏不定，导致企业难以精准预判开支。

Santa Clara University金融学教授金素荣（Seoyoung Kim）表示：“当下行业充满不确定性。众多企业无法预估明年所需的算力规模，算力服务商也拿不准应当采购多少GPU、配置多大算力产能，而英伟达等硬件厂商同样难以把握合理的产量。”

硅谷数据公司已编制多套GPU价格指数，实时追踪不同供应商旗下各类芯片的小时租赁价格。该公司希望这些指数能成为算力期货的定价基准，就像西德克萨斯轻质原油（WTI）成为能源衍生品的定价基石一样。

和所有期货市场一样，算力期货也需要买方与卖方两类参与者。担忧算力涨价的企业会通过合约锁定成本、规避风险；手握大量闲置算力资源的服务商，则可借助期货对冲价格下跌带来的损失。

硅谷数据公司的算力基准指数已获得知名企业的引用。例如，SpaceX在IPO招股书中，就参考了该公司的GPU租赁价格数据。

*投机交易者入局*

并非所有市场参与者都以套期保值为目的。和原油、农产品等传统期货市场一样，算力期货也会吸引大量投机交易者。这类交易者本身并不需要使用GPU算力，而是基于对算力价格走势的判断进行交易。

支持算力期货的人士表示，投机者能够提升市场流动性，助力价格合理发现。但反对观点认为，投机行为会放大价格波动，让合约价格脱离真实供需基本面。

卡门·李说道：“投机者是整个生态体系中不可或缺的一环。市场既需要实体套保方、做市商，也离不开投机交易者。他们基于自身判断参与交易，这是完全正常的市场行为。”

这位哈佛工商管理硕士出身的高管认为，交易者若能预判算力供需格局变化，就可以通过市场表达观点，进而为整个行业形成公允价格。

普罗股份、雷克斯股份的ETF发行申请，均以算力期货获批为前提。这也从侧面说明，已有不少投资者不再将AI算力单纯视作技术生产资料，而是将其视为一类可交易的资产。

*AI算力的标准化难题*

一桶原油有着统一规格，但AI算力并非标准化实物商品。硅谷数据公司坦言，仅英伟达H100芯片就有50余种不同配置方案，处理器规格、内存大小、网络配置、设备使用率以及数据中心地理位置，都会造成算力价格差异。

这套拟推出的期货合约想要顺利运行，市场必须认可单一基准指数能够公允反映各类算力的综合价值。

卡门·李解释道：“我们每天会对平台收集的海量价格数据进行标准化处理，统一折算为基准版H100算力的计价标准。仅这一步标准化工作就十分复杂，之后才会进入指数编制环节。”

金素荣指出，标准化历来是期货市场的一大难题。以玉米期货为例，合约会明确规定可交割玉米的具体等级。算力期货也面临同样问题：交易双方必须对交易标的作出清晰界定。

美国商品期货交易委员会（CFTC）势必会严格审核产品细节。金素荣表示，在算力期货正式上线前，合约细则、交割结算规则、基准指数编制方式等内容，都将接受全面审查。