下一个大宗商品市场：为计算能力构建金融基础设施
来源: Annelies Gamble Substack
发布时间: 2026-04-21T15:55:05+00:00
来源: Gemini + Grok
我们现在仍然生活在一个计算能力供应受限的市场中。但我的信念是，算力（compute）将会成为一种大宗商品，就像石油一样。
而且就像石油一样，我们需要市场基础设施来促成一个流动的市场，让计算能力的买家和卖家能够进行交易。如果你想了解一个成熟的算力市场是什么样子，看看所有其他大宗商品市场变成了什么样就知道了。
ICE 和 CME 是世界上最重要的两家交易所运营商，它们今天的估值分别约为 910 亿美元和 1040 亿美元。S&P Global 的 Platts 业务帮助提供跨大宗商品市场的基准定价，其估值约为 1340 亿美元。MSCI 围绕成为公开市场的基准层建立了一个强大的指数许可业务，其估值约为 420 亿美元。
最近我和 Ornn 的首席技术官 Wayne Nelms 坐下来，谈论了他对计算能力未来走向的看法。“将一兆瓦转化为一个代币是非常困难的。这效率不高，”他告诉我。这种低效正是从原始基础设施到有用 AI 输出的必经之路。这里是狂野的西部。而从历史上看，狂野的西部一直是最有价值的金融基础设施建立的地方，它将秩序带入混乱。
算力的链条始于土地的所有者。然后是数据中心建设者。然后是贷款人，他们提供使建设成为可能的资金。然后是租赁设施的“新云（neocloud）”租户。然后是将算力转售给企业的云服务提供商。最后是将这些算力转化为代币的 AI 公司。链条上的每一个环节都在看着它旁边的那个环节并问道：我能相信这个终端用户真的会付款吗？
“这就像在商业房地产中，建造公寓楼的人把它租给了一个房东，而房东承担了一些运营风险。房东只关心终端住户的信用度，”Wayne 说。“问题在于（对于 AI 基础设施而言）大多数居民都是新来的。”
“我们有这么多成立甚至还不到一年的公司，它们有着巨大的计算需求。它们实际上相当于一个刚毕业在纽约找房子租却没有任何担保人的大学生。”
今天，只有当一家超大规模云服务商（hyperscaler）作为担保人介入时，数据中心才能建起来。他们就是共同签署租约的父母。
这无法规模化，而且也变得越来越脆弱。
超大规模云服务商的资产负债表不是无限的，而且它们与生态系统的其余部分并不一致。这些公司有自己的议程。他们是自私的，正如他们本应如此。当它们中的一些接近公开市场，或要管理投资者对资本支出的期望时，限制其担保人角色的压力正在加剧。
“私募信贷公司对他们发放的贷款变得越来越挑剔，甚至对一些最知名的 AI 公司也是如此。”如果这发生在食物链的顶端，想象一下食物链下方正在发生什么。
“如果较小的参与者去找数据中心，他们只会被嘲笑。他们的资产负债表上没有足够的钱，也没有足够的信用度。”更不用说，没有只租一年的选项，所以大多数人都必须锁定 3-5 年，这对这些新进入者来说基本上是不可能的。
今天的市场存在一种结构性的错配：本质上存在两个无法匹配的层级。
一方面，你拥有投资级的供应（由超大规模服务商支持的数据中心），它们在争夺一小撮投资级的买家。每一个大型数据中心开发商都在试图降低价格，以赢取那几个相同的超大规模服务商的交易。“每个人都在问，我怎样才能让我的价格更有吸引力，从而让谷歌购买？因此，谷歌现在拥有巨大的定价权，”Wayne 说。
另一方面，你拥有其他所有非投资级的参与者。较小的数据中心无法获得租户，因为没人信任他们。较小的 AI 公司无法获得容量，因为它们无法签署五年的包销协议。
“这些买家中没有一个信任这些卖家，反之亦然；低端需求唯一想要的只是高端的供应，”Wayne 总结道。
要缩小这一差距有两种方法，而任何成熟的大宗商品市场都具备这两种方法。
第一条路径是使长尾需求具有信用度。你可以通过汇总需求、对其进行评级，将其打包成多元化的一揽子计划来实现这一点，这样作为一个整体看起来是可以融资的，即使单个买家不行。这就是证券化剧本：把无法依靠自身获得资本的东西结构化为可以获得资本的东西。
第二条路径是建立对冲机制。建立一个按需市场，发布参考价格，推出期货和衍生品，以便数据中心、新云服务商和贷款人能够保护自己免受不利价格变动的影响。这就是大宗商品剧本：如果你无法消除风险，你至少可以对其进行定价并转移它。
今天，计算能力在这两条路径上都无法规模化实现。
为了创造这些路径，计算能力需要风险缓解工具：基准、期货、剩余价值保证，以及通过聚合实现的信用增强。正是这些东西将石油和股票从流动性差的双边市场变成了世界上最深、最有效的市场。
“这一切都与信任有关。我们必须使它成为一种更安全的投资。那怎么做到呢？你必须提供风险缓解工具，”Wayne 说。
当我和人们谈论这个机会时，我听到的一个反对意见是 GPU 不够同质化，无法进行基准测试。每个集群都是独一无二的，因为它们有着不同的硬件代际、不同的网络结构、不同的功率密度、不同的位置、不同的可靠性。你怎么能为差异如此之大的东西发布一个单一的参考价格呢？
但这与任何其他商品没有什么不同。“石油、白银、黄金、小麦。它们都有不同的等级。当然，可以说 GPU 比任何其他商品类别都更独特，可以这么说，更像一片雪花，”Wayne 说。但这只意味着你定义了最低规格并在这些范围内建立指数。
“我们不必担心要把它变成世界上最细化的指数。我们只想建立一个‘足够好’的指数，”Wayne 说，他补充道，“这听起来可能有违直觉，但它只需要足够好，能够促进任何风险的缓解和管理即可。”
换句话说，目标是建立一个参考点，两个具有不同敞口的交易对手可以基于它进行交易。
当然，也有人尝试采用另一种替代方法，即通过抽象掉所有的细节来强制实现同质化（也就是把每个 H100 都视为可互换的，不管它放在哪里或者连接了什么）。我认为这不是正确的方法，因为你抽象掉了太多细节，导致买家无法指定他们的实际需求。
毫无疑问，今天也有公司在做着类似的变体。英伟达（Nvidia）是最明显的一个：通过其担保人角色，它有效地承销了整个市场。但这并不是长期的解决方案。任何大宗商品市场的基础设施层必须是中立的。一个由英伟达拥有的算力市场将永远不会被 AMD 信任，就像一个由超大规模服务商拥有的基准将永远不会被与其竞争的新云服务商信任一样。至于标准普尔 (S&P) 和 MSCI 等老牌企业，他们没有数据、新云关系或交易流。我认为他们最终会通过收购进入，但他们不会从头开始构建它。
因此，这里存在一个机会，为计算能力构建中立的市场基础设施，这将遵循与其他大宗商品市场相似的道路。
算力最终将变成一个更具流动性的市场，在这个市场中，容量主要是按需采购，而不是主要通过长期双边合同。参考价格将被持续发布。将会出现用于未充分利用预留份额的二级市场。信用增强的一揽子服务将帮助较小的 AI 公司访问顶级供应。
根据 Wayne 的说法，为了实现这一点，“归根结底是要在市场中建立信任。”
作者注：我们使用了一个大语言模型 (LLM) 进行了一些轻微的文字编辑（拼写、语法和清晰度）。内容、含义、语气和结构保持不变。
