Calcolo del mercato dei capitali

Il calcolo sta venendo integrato in un mercato dei capitali completo, proprio come l'elettricità negli anni '90.

Autore: Vaidik Mandloi

Traduzione: Block unicorn

Google è uno dei tre principali fornitori di servizi cloud al mondo e attualmente acquista risorse di calcolo da SpaceX (una società di razzi) per un valore di 920 milioni di dollari al mese.

Questa è la situazione caotica del mercato della capacità GPU. Non ci sono parametri di prezzo, i prestatori non possono coprire i rischi del loro hardware di finanziamento; tutto si basa su allocazioni di capitale cieche. Ma questa situazione sta per cambiare, poiché il Chicago Mercantile Exchange (CME) e l'Intercontinental Exchange (ICE) hanno annunciato il lancio di contratti futures sul tempo di calcolo GPU.

Il calcolo sta venendo integrato in un mercato dei capitali completo, proprio come l'elettricità negli anni '90. Oggi, esplorerò in profondità questa nuova curva di liquidità a termine guidata da stablecoin, e quali trasformazioni può portare alla più grande costruzione di infrastrutture dalla ferrovia.

Rendere il calcolo commerciabile

Quando dico che il calcolo sta entrando nel mercato dei capitali seguendo il percorso di sviluppo dell'elettricità, intendo qualcosa di molto specifico; comprendere questo ci dirà come è costruito questo mercato.

Nel mercato delle merci, i trader fanno una grande distinzione tra merci stoccabili e merci liquide. Ad esempio, il petrolio è una merce stoccabile perché puoi conservarlo su una petroliera fino a trovare un acquirente. Puoi accumulare petrolio greggio quando i prezzi sono bassi e poi venderlo quando i prezzi salgono. La capacità di calcolo, invece, è una merce liquida, poiché noleggi una GPU per un certo periodo e paghi per questo. Qualsiasi capacità di calcolo non utilizzata durante il periodo di noleggio scomparirà per sempre.

Una GPU inattiva sugli scaffali non equivale a "calcolo stoccato", proprio come una centrale elettrica disconnessa non equivale a "elettricità stoccata", poiché in entrambi i casi il prodotto di valore è il flusso - ore GPU o kilowattora, non le macchine fisiche che generano quel flusso.

Questo è cruciale per la determinazione dei prezzi, poiché le merci stoccabili hanno un stabilizzatore incorporato, mentre le merci liquide non hanno tale stabilizzatore. Le scorte possono essere rilasciate durante periodi di forte volatilità dei prezzi per compensare l'aumento dei prezzi. Le merci liquide non hanno questo cuscinetto; ecco perché i prezzi spot del calcolo tendono a fluttuare drasticamente.

A metà del 2025, a causa del rilascio del chip Blackwell di nuova generazione di Nvidia, una grande quantità di nuova offerta è entrata nel mercato, portando a una diminuzione della domanda per le schede grafiche H100, e il prezzo spot del calcolo è crollato del 70% in 18 mesi. Ma quest'anno, a causa della produzione di massa dei chip HBM, la domanda è esplosa, e poiché non c'era scorte sul mercato per assorbire, il prezzo delle schede grafiche H100 è aumentato del 48% in soli quattro giorni. Questa volatilità, priva di strumenti di copertura, è una questione di vita o di morte per le aziende di intelligenza artificiale (i cui costi di addestramento possono raggiungere decine di milioni di dollari) e per le istituzioni di prestito che forniscono oltre 120 miliardi di dollari di credito ai data center per questo hardware.

Inoltre, c'è un secondo problema. Un barile di petrolio è esattamente lo stesso di qualsiasi altro barile di petrolio nel mondo, ed è per questo che può essere scambiato in borsa senza necessità di verifica fisica. Ma una H100 situata in Virginia e una H100 situata in Islanda sono prodotti completamente diversi, poiché i chip, la configurazione del cluster e i carichi di lavoro adiacenti influenzano le loro prestazioni effettive.

I benchmark dei fornitori di GPU globali mostrano che anche l'hardware nominalmente identico può avere differenze di prestazioni fino al 38%. Negli anni '90, l'industria elettrica affrontava lo stesso problema: l'elettricità nella rete elettrica del Texas era completamente diversa da quella nella regione dell'Atlantico centrale, poiché il trasporto e la domanda locale creavano condizioni diverse in ogni nodo della rete. L'unica soluzione all'epoca era stabilire prezzi diversi per ogni nodo e quotare in base alla differenza di prezzo rispetto a un benchmark di riferimento. E questo benchmark è ciò che attualmente manca nel mercato del calcolo.

SF Compute ha costruito un libro ordini in tempo reale per il tempo GPU, dove acquirenti e venditori possono scambiare tempo, proprio come si scambiano beni in un mercato spot. La logica è che, una volta che esiste un mercato spot liquido, è possibile dedurre un prezzo indice dalle attività di trading. Questo prezzo indice può poi essere utilizzato per costruire contratti futures a pagamento in contante.

Una volta che i data center possono vendere contratti futures e bloccare i ricavi di mesi in anticipo, possono contattare i prestatori per dimostrare che i loro ricavi sono stati coperti, ottenendo così tassi di interesse più bassi e ampliando le loro operazioni. Questo, a sua volta, può ridurre i costi complessivi di calcolo per tutti.

Un'altra azienda, Silicon Data, ha costruito un indice giornaliero chiamato SDH100RT, che è stato lanciato su Bloomberg Terminal dal maggio dello scorso anno e ha attualmente aggregato 3,5 milioni di punti dati da fornitori globali, formando un unico benchmark, il cui costo equivale a un'ora di tempo di funzionamento della GPU H100. I contratti futures recentemente annunciati dal Chicago Mercantile Exchange (CME) saranno regolati su questo indice. Attualmente ci sono diverse aziende in competizione per costruire indici simili, poiché diventare il prezzo di riferimento significa che possono catturare una piccola parte di ogni transazione nel mercato, finché il mercato esiste.

Il mercato elettrico ha anche attraversato fasi simili: nel 1993, Nord Pool ha aperto il primo mercato dei futures elettrici, seguito da oltre 200 nuove aziende di marketing elettrico. Gli esperti del settore hanno discusso per dieci anni se l'elettricità fosse legalmente considerata una merce, ma oggi è diventato un mercato del valore di 6 trilioni di dollari all'anno. Anche il mercato dei computer sta vivendo un percorso simile.

Intermediari

Pertanto, ora abbiamo quello che potremmo definire il primo mercato spot del calcolo con una forma di indice di prezzo, e le borse hanno annunciato le relative intenzioni. Tuttavia, tra il prezzo indice sul Bloomberg Terminal e un mercato dei capitali ben funzionante, c'è un anello cruciale che sostiene il funzionamento di tutto ciò, e questo anello è molto diverso dai metodi di trading tradizionali.

Il funzionamento del mercato dei futures sul calcolo è molto diverso da quello delle borse valori, dove si scambiano azioni standardizzate tra acquirenti anonimi. Il mercato dei futures sul calcolo sarà dominato dai trader, che fungono da ponte tra i proprietari di GPU (che desiderano bloccare i ricavi) e le aziende di intelligenza artificiale (che desiderano bloccare i costi).

Ad esempio, supponiamo che un data center negli Stati Uniti abbia a disposizione un gran numero di server H200 a partire da ottobre. Una startup ha bisogno di 500 GPU, ma è interessata solo a sapere se il metodo di interconnessione è InfiniBand (un mezzo di comunicazione per GPU) e non si preoccupa della posizione specifica dei server. Questa è una richiesta molto particolare, che richiede qualcuno che gestisca questo ordine personalizzato, coprendo al contempo i rischi derivanti dall'indice standardizzato.

Non è nulla di nuovo; ogni merce in passato ha richiesto un anello del genere, per consentire alle parti coinvolte di districare le complesse relazioni dei prodotti fisici e trasformarle in unità intercambiabili che possono essere scambiate in borsa. Un contratto H100 sugli scaffali è solo un contratto personalizzato, che non può essere valutato da altri. Può generare profitti solo per una parte in base a un accordo privato, e le altre parti del sistema finanziario non possono nemmeno toccarlo. Ma se può essere combinato con il prezzo indice e un livello di regolamento pubblico, può diventare una merce viva che le istituzioni di prestito possono coprire.

Nel 2023, CoreWeave ha preso in prestito 2,3 miliardi di dollari solo con GPU Nvidia come garanzia, segnando il primo prestito per l'hardware H100. Il suo ultimo finanziamento ha ricevuto un rating investment grade da Moody's, basato sulla solvibilità di Meta, piuttosto che su quella di CoreWeave, poiché Meta ha firmato un contratto di "pagamento incondizionato", che richiede il pagamento indipendentemente dall'uso effettivo delle risorse di calcolo.

Questo è anche il punto in cui la pista delle criptovalute svolge un ruolo cruciale. Le parti che comprano e vendono risorse di calcolo sono sparse in tutto il mondo, ma non possono ottenere l'approvazione della Commodity Futures Trading Commission (CFTC) per aprire un conto presso una borsa merci statunitense. Tuttavia, i portafogli di criptovalute possono regolare i pagamenti in stablecoin, e qualsiasi portafoglio può detenere risorse di calcolo tokenizzate.

Il controllo delle esportazioni delle GPU ha rivelato le stratificazioni geopolitiche nell'accesso alle risorse di calcolo, poiché Nvidia non può esportare chip avanzati in Cina e in altri decine di paesi. Un mercato dei futures sul calcolo regolato da stablecoin può consentire a ricercatori e startup al di fuori delle aree soggette a controlli sulle esportazioni di ottenere prezzi per le risorse di calcolo e coprire i costi attraverso infrastrutture che aggirano le restrizioni, proprio come le stablecoin hanno già fatto in Argentina e Nigeria.

Curva di liquidità a termine

Attualmente, costruire un cluster GPU significa prendere in prestito milioni di dollari con ricavi non bloccabili come garanzia, poiché i mercati finanziari globali non hanno strumenti corrispondenti. Ma una curva a termine liquida consente alle aziende di prendere in prestito a tassi inferiori rispetto a posizioni non coperte, utilizzando ricavi già coperti come garanzia. Questo significa costi più bassi per ogni ora di calcolo. Quindi, chi costruirà il livello di regolamento della curva a termine?

L'unica soluzione necessaria al momento è stabilire un livello di regolamento che consenta a chiunque di verificare le garanzie e considerare la curva a termine come un prodotto pubblico. Attualmente, non possiamo verificare lo stato dell'hardware di garanzia, se è stato doppio ipotecato, né conoscere il suo tasso di utilizzo effettivo. Ma se le GPU e i loro flussi di reddito possono essere tokenizzati come asset on-chain, ogni prestatore può verificare in tempo reale le garanzie, rendendo la curva a termine pubblicamente visibile, piuttosto che bloccata in negoziazioni bilaterali.

Inoltre, la prossima generazione di agenti di intelligenza artificiale acquisterà risorse di calcolo in base al numero di chiamate di inferenza, e non possono aprire conti bancari. Le criptovalute sono l'unico gateway di pagamento in grado di completare microtransazioni tra un agente a Tokyo e un rack GPU in Virginia in meno di un secondo.

Attualmente ci sono potenti fattori di equilibrio, poiché l'offerta di GPU è altamente concentrata. I principali operatori di data center di grandi dimensioni controllano il 78% della capacità IT globale. Nvidia detiene oltre l'80% del mercato dei chip AI di alta gamma, e il suo piano di rilascio dei prodotti è sufficiente a influenzare l'intero mercato. La standardizzazione è un collo di bottiglia, ma finanziare una certa categoria di asset durante un periodo di costruzione potrebbe renderla più contagiosa.

Oltre 120 miliardi di dollari di debito per infrastrutture di intelligenza artificiale sono stati trasferiti dai bilanci a società veicolo finanziate da Wall Street (SPV), gran parte dei quali è finita nei fondi obbligazionari delle società all'interno di prodotti di pensionamento a data target, mentre le persone che detengono queste obbligazioni non ne sono nemmeno a conoscenza. Credo che i modelli di finanziamento utilizzati per costruire queste infrastrutture probabilmente contengano alcune assunzioni sul valore residuo dell'hardware, mentre i dati attuali non sono sufficienti a supportare tali assunzioni.

Il mercato elettrico non si ferma ai generatori, ma attraversa l'intero sistema fino alle prese a muro, influenzando i prezzi di tutti i dispositivi elettrici. Anche il mercato dei computer ha ancora molte linee da tracciare!

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