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专题:科技成长主线贯穿二季度 震荡上行中布局细分龙头

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  近日 ,全球最大的衍生品交易所——芝加哥商品交易所集团(CME Group)宣布,将与GPU市场情报及基准数据提供商Silicon Data合作,于年内晚些时候推出全球首个算力期货市场 ,目前正等待监管部门审批。

  根据声明,新合约将基于Silicon Data编制的GPU租赁价格日度基准指数,帮助交易员 、金融机构、AI开发者和云服务商管理算力市场的价格波动风险 。CME集团董事长兼首席执行官特里·达菲将算力称为“21世纪的新石油” ,并表示,AI模型训练、数据处理乃至交易清算,都越来越依赖算力运行 ,算力正迅速演变为一种新的资产类别。

  此前,全球最大资管公司贝莱德首席执行官拉里·芬克也曾表示,在供应紧张与需求爆发背景下 ,“算力期货”很可能催生新的金融资产类别。

  算力期货的诞生 ,将如何重塑全球AI产业链?它究竟会成为产业有效的风险对冲工具,还是金融资本新的博弈场?

  供需失衡倒逼算力金融化

  算力被视为AI时代最核心的基础资源,类似数字世界中的“电力 ” 。无论是AI问答 、视频生成还是数据处理 ,本质上都依赖GPU、服务器和超算中心提供算力支持。

  在AI产业中,词元(Token)已成为衡量算力消耗的重要单位。一次普通对话可能消耗数百词元,一分钟AI视频生成可消耗超百万词元 ,而智能体单月词元消耗量甚至达到亿级 。

  全球算力供需正经历前所未有的失衡。摩根士丹利最新研究显示,2026年1月至3月,全球每周词元使用量从6.4万亿次飙升至22.7万亿次 ,3个月增幅约250%,部分大模型服务商已开始限制用户使用额度。大摩预计,未来算力需求增速将达到英伟达算力供给增速的3倍 ,算力短缺或将长期持续 。

  供给紧张迅速向产业链传导价格压力。赛米分析(SemiAnalysis)数据显示,截至2026年4月,英伟达H100海外租赁价格5个月上涨40%;国内高端GPU交付周期已延长至2027年第一季度;布莱克韦尔(Blackwell)系列芯片单小时租金达到4.08美元 ,两个月内上涨48%。

  赛迪研究院电子所先进计算研究室副主任徐子凡表示 ,当前算力租赁行业处于高景气、结构性紧缺阶段,2026年市场规模预计达到2600亿元,高端GPU出租率已超过90% 。

  正是在这种“价格焦虑 ”下 ,市场开始迫切需要标准化的风险对冲工具 。

  根据CME公告,此次拟推出的算力期货,将基于GPU按需租赁费率指数设计 ,追踪H100等主流AI芯片的实时租赁价格。合约预计采用现金结算,而非实物交割,每份合约可能对应一定数量的GPU计算小时 ,到期日则可能覆盖月度或季度。

  这意味着,原本碎片化 、非标准化的算力租赁市场,将首次拥有类似WTI原油、布伦特原油那样的统一价格锚 。

  值得注意的是 ,Silicon Data由前DRW交易员卡门·李创立,并获得DRW和琼普交易集团(Jump Trading Group)支持,已于2025年完成470万美元种子轮融资。

  DRW创始人兼首席执行官唐·威尔逊表示 ,算力有望成为全球最大的大宗商品之一 ,但过去由于缺乏有效避险工具,数据中心扩张时往往面临资本开支与市场价格波动脱节的问题,而算力期货有望提升长期投资的确定性。

  迈向标准化交易

  算力期货最直接的意义 ,在于为产业链提供更成熟的价格发现与风险管理机制 。

  此前,全球GPU交易主要依赖云平台和第三方租赁商完成,不同地区、不同供应商之间价格差异明显 ,市场长期缺乏统一透明的定价体系。

  卡门·李表示,目前算力市场高度碎片化,不同合约结构之间定价差异显著 ,而算力期货的出现,将为AI开发者 、云服务商和投资机构提供更加可靠的估值 、对冲和长期规划工具。

  未来,AI企业或许可以像航空公司锁定燃油成本一样 ,通过买入算力期货提前锁定未来数月甚至更长期限的算力价格,从而降低芯片短缺、电力上涨或需求激增带来的成本波动 。

  对于数据中心运营商和云厂商而言,则可以通过卖出期货合约 ,提前锁定未来收益 ,对冲技术迭代或需求下滑带来的资产贬值风险。

  一位北京期货业资深人士指出,算力期货既能帮助AI企业稳定成本预期,也能帮助数据中心加快资金回笼 ,本质上是一种典型的风险管理工具。

  与此同时,期货市场还可能提高整个算力市场的透明度与资源配置效率 。目前,算力租赁市场在很大程度上仍是“黑盒” ,不同客户获得的价格差异较大。而公开交易的期货市场,有望逐步形成连续透明的远期价格曲线,反映市场对未来供需关系的整体预期 ,为企业投资和产能规划提供参考。

  更深层次看,算力期货或将推动行业从非标化走向标准化、从分散化走向集中化 。目前算力交易仍以场外协商为主,交易成本和搜寻成本较高 ,而标准化合约的推出,将明显提升资源配置效率 。

  兴业证券指出,算力期货有望推动行业标准化进程 ,并促进企业依托IDC资源切入AIDC领域 ,形成“算力租赁+数据中心服务”的双轮驱动模式。

  暗礁与隐忧

  不过,算力天然存在“非标准化 ”问题。

  与石油 、黄金等同质化商品不同,算力是一种高度异构化、时空绑定的服务资源 。GPU型号、数据中心位置 、电力成本、网络延迟乃至软件生态差异 ,都会导致同样的GPU产生完全不同的价值。

  例如,H100与B200芯片性能差异显著,而同一张H100显卡 ,在不同集群环境中的实际价值也可能相差巨大。

  此外,现金结算机制下的投机风险同样不容忽视 。由于算力期货采用现金结算而非实物交割,天然带有“纸货”属性 ,可能吸引大量金融资本涌入炒作,导致期货价格与现货市场脱节。

  有市场人士指出,石油期货推出后 ,价格逐渐更多受市场预期驱动,而非实际供需决定,类似情景未来也可能在算力市场重演。当投机资金深度介入后 ,价格波动甚至可能削弱期货原本的避险功能 。

  更关键的是 ,如何用单一指数代表复杂、多样化的算力资源,本身就是巨大挑战。不同型号GPU 、不同地域数据中心、不同租赁周期之间差异明显,指数能否真正公允反映“算力”价值 ,仍有待市场检验。

  新品种上市初期的“冷启动 ”问题同样值得关注 。CME在声明中明确表示,该产品仍需监管审批。监管机构需要评估市场操纵风险、投资者保护以及系统性风险等问题。

  历史经验也显示,新型期货品种上市初期往往面临流动性不足 。如果参与者有限 、做市商积极性不足 ,其价格发现和风险对冲功能都将受到影响 。

  此外,中信证券也指出,算力作为无形资源 ,其定价、计量以及合约标准化设计,仍需要大量技术性验证和基础设施支持。

(文章来源:国际金融报)