计算资本市场

计算是全球增长最快的资产类别。 在过去几年中，关于数据中心的建设、各种规模的代币工厂融资所需的资本支出，以及 AI 实验室和超大规模运营商为确保产能签署的日益有创造力的承购协议，有很多文章都在撰写。

我们从所有这些中得出的一阶结论是，对计算的需求将继续增长，供应将跨越芯片、内存、电源和数据中心基础设施。 更重要的含义是，现在存在一个新兴的生产性金融资产宇宙，这意味着围绕底层定价、融资和对冲风险敞口不可避免地会出现强劲的市场。 数据中心内部有价值数千亿美元的 GPU，它们在不同时长的合约下产生现金流，并提供不同性能要求的工作负载。

如今，这种流动的大部分是通过大型生产商和消费者之间的定制或双边协议提供的，在某些情况下，也是非常分散的经纪商网络或市场。 我们相信，构建一阶正确交易基础设施存在巨大机会：一个以嵌入式金融原语的市场，允许计算的生产者和消费者沿着价格和可用性曲线（以及跨主要硬件类别）严格表达风险偏好。 我们预计这些使计算更加金融化的新资本市场将独特地适合加密轨道。

在我们看来，眼前的回报是构建一个能够管理中长尾生产者和消费者的计算风险敞口的平台。 如今，这是通过场外经纪商和办公桌的离散网络实现的，但这是通往全面交易所的第一步。 至关重要的是，由于计算（在很大程度上）具有不可替代的性质，我们相信，所有有意义的进展都将始于通过物理交付来调解流动，而不是通过合成或现金结算工具。 随着时间的推移，实际计算单位的买卖将产生一些自然聚类或标准化，这将进一步作为金融工具分层的基础：期货或期权合约、用于新构建融资的新型资本结构，以及最终在整个部署生命周期内通过将基础资产视为开放、透明的风险引擎中的抵押品来驱动的更高效系统。

加密通道应该在验证、透明度和可组合性方面具有重要意义。 一个可信中立的分类账本可以帮助将经过验证的产能权转化为抵押品，稳定币贷款人可以以该抵押品为抵押，而主经纪商则同时对实物库存和金融头寸进行保证金。 计算有望成为将通过 DeFi 途径强化起来的核心金融原语扩展到生产经济的最激动人心的领域之一。

为什么是现在？

我们相信，这是构建计算金融原语的独特时刻。 第一个重要变化是，受推理需求和服务改进的推动，最近边缘芯片的剩余和转售价值发生了大幅度的重新调整。

在一段时间内，Nvidia 的产品节奏导致数据中心资本结构中的许多人认为 GPU 将在几年内在经济上过时。 他的观点大致如下的：每个新架构都代表着性能的阶跃函数改进，因此旧芯片将在大型计算消费者中失去青睐，资产所有者将在五六年内对其进行贬值，这既是高估收益也是资产价值。

我们最近看到了强有力的证据反对这一点。 CoreWeave 透露，它签署了一份 A100 产能的客户合同，该合同将持续到 2029 年。 NVidia 于 2020 年推出了 A100，这意味着客户愿意在该芯片发布近十年后承诺使用该芯片。 CoreWeave 还通过平均期限为三年的客户合约池筹集了一笔 26 亿美元、五年期限的信贷额度。 贷款人明确承保 GPU 的剩余价值，以及 CoreWeave 在初始合约到期后再次出售产能的能力。

A100 可能不再是训练前沿模型的芯片，但它仍然可以用于推理、微调、批量处理、学术研究，或绝对性能不如价格或可用性重要的数千种企业工作负载中的任何一种。 为此，您现在看到 A100/H100 芯片类别的现货价格波动比以往任何时候都大。

越来越清楚的是，GPU 的行为将不再像消费电子产品（新一代产品迅速取代旧一代），而是更像一个生产性资产的阶梯，随着时间的推移，为不同细分需求提供服务。 随着芯片老化，它们沿着成本曲线向下移动，并寻找新的买家、工作负载和地理区域。

第二个重要变化是计算需求正变得更加分散。 AI 基础设施建设的第一阶段由少数前沿实验室和超大规模运营商主导。 这些公司购买了大型集群，以训练日益庞大的专有模型。 他们主要是价格接受者，因为垄断供应的战略价值在于在基准前沿进行有效竞争，以及在以后通过推理实现货币化。

开放权重模型的兴起显着改变了这一市场结构。 如今，每个大型企业都有团队致力于在自己的基础设施上部署有能力的模型，推理提供者可以在许多不同的 GPU 配置上提供相同的模型。 终端客户根据成本、时延、地理位置和性能在数十种模式之间进行选择。 主权 AI 计划增加了另一个维度，因为政府和受监管企业越来越希望在特定司法管辖区内，并按照特定的安全或数据驻留要求部署模型。

其结果是，买家数量大幅增加，需求更加多样化。 第三个变化是模型路由的出现。 OpenRouter 是订单流拍卖推理的早期例子。 应用程序提交请求，路由器根据价格和延迟决定哪种模型和提供商应该为它们提供服务。 基础提供商的价格可能会相差很大。 例如，OpenRouter 最近显示，Llama 3.3 70B 的投入定价在各提供商之间从每百万个代币 0.10 美元到超过 1.00 美元之间。

可以说，价格差异反映了推理提供者与其说是计算批发商，倒不如说更像做市商。 他们通过批量处理、缓存、量化、模型定位等方式创造利润，最重要的是能够在众多客户之间保持高利用率。 两家硬件相同的提供商可以为每美元生产不同数量的代币，就像两家炼油厂可以从同一桶原油中产生不同经济效益一样。 这些聚合器是价格发现的重要来源，因为它们实时显示不同模型、提供商和硬件配置的边际价值。

这些发展使计算市场复杂化，但也使围绕计算的金融市场变得更加有价值。 有了更多的买家、卖家、配置、价格分散更持久，以及基础资产可以签订合同和融资的经济生命周期更长。

为什么计算金融市场不存在？

最近关于计算是否属于商品，以及围绕商品的传统金融工具是否可以映射到计算上，有很多讨论。 我们不认为这种类比在市场的现阶段有用。

考虑一个特定等级的石油单位，可以与另一个相同等级的单位广泛互换。 计算不具备这一属性，因为 GPU 的价值取决于其部署所在的配置和环境，以及设备处理的特定状态。

以一个看似简单的 H100 合约中嵌入的变量数量为例：

1. PCIe 或 SXM
2. 节点中 GPU 的数量
3. 可用内存
4. 互连、网络拓扑
5. 存储、CPU、地理位置
6. 安全、正常运行时间、支持以及预订的持续时间和连续性。

仅提供数小时可用的 H100 与持续可用三个月的 H100 不同。 弗吉尼亚州的集群与冰岛的集群不同，即使 GPU 本身相同。 类似硬件在一个市场上的每 GPU 小时交易价为 2 美元，而在另一个市场上的交易价为 15 美元。 部分差异代表了市场碎片化，但更大一部分反映了产品本身的差异。 此外，众所周知，预订很难解除，因为计算在运营上是嵌入式的：工作负载携带状态、数据、依赖关系和性能要求，因此在提供商之间移动它们需要繁重的迁移工作，而不是简单地将 SSH 密钥交给另一个买家。

如今，大多数买家通过现货容量和长期预订的某种组合来管理计算风险敞口。 现货和按需合约保留了灵活性，同时迫使买家接受价格和供应方面的不确定性。 长期预订保证了准入，同时迫使买家接受高估自身需求并导致昂贵容量未使用的风险。

计算领域的问题与其说是供应危机，不如说是持续时间不匹配。 这在需求波动时期变得最为明显。 一家推理提供商可能会在几个月内保持稳定，但在其客户之一推出产品时，却经历了巨大的需求高峰。 一个消费 AI 应用可能会突然疯狂传播，所需的容量可能达到其正常容量数倍。 企业可能需要一个大型集群来进行仅持续几周的微调或评估。 在每种情况下，买家都面临着两种选择：是过度承诺长期产能，还是依赖于可能在产能变得最有价值的那一刻崩溃的现货市场。

最大的买家通过规模化来解决这一问题。 他们获得的容量远远超过任何单一工作负载需求，维护跨多代硬件和数据中心的库存，并不断在其投资组合中重新分配工作负载。 它们的规模使其能够吸收利用率不足的问题，并在内部管理需求。

对于中长尾市场，访问计算可能具有生存意义。 这些公司无法承担大量未使用的容量，但他们也无法承担在业务需要时发现容量不可用的后果。 过去几年的许多消费 AI 应用[证明]（https://www.gravity.fast/blog/vibe-ai-postmortem/?utm_source=chatgpt.com “Vibe AI Postmortem：构建“AI 朋友”的经验教训”）在拥有巨大用户需求的情况下，由于推理成本和容量需求未得到正确管理，业务仍处于结构性破裂状态。

尽管如此，买家几乎没有能力对冲计算的价格或可用性。 卖家在没有签订长期客户合同的情况下，将未来产能货币化、转让现有义务或 GPU 融资的方式有限。 市场创造了实物资产和商业需求，但尚未创造针对这些资产的标准化债权。

计算本质上是物理的。

将计算或任何资产金融化的最直接尝试是构建一个价格指数，并以此为基准上线现金结算期货。 这为参与者提供了一个参考价格，并允许他们就特定 GPU 的平均成本是否会增加或下降发表意见。 我们已经在 Lighter 和 Architect 等交易所看到了这些技术的早期提案和实施。

然而，参考合约和实体产品之间的基础可能巨大。

如果买家在欧洲连续 90 天的时间内需要 B200 集群，则根据美国 H100 的平均小时价格，可以获得现金结算期货的有限保护。 即使在单一的 GPU 代内，网络、内存、位置、合约期限和服务水平方面的差异也可能导致买家支付的物理价格独立于指数波动。

现金结算也带来了资本效率问题。 Neoclouds 已经大量借贷来为 GPU 和数据中心基础设施提供资金，而推理提供商在从客户那里收取收入之前，需要有运营资金来支付计算费用。 要求这些公司对期货头寸提供额外的现金保证金，使得自然参与者的对冲成本更高。

最后，一个没有深度实体市场的现金结算市场将主要吸引投机者。 投机者是有用的流动性来源，但他们无法可靠地促使金融合约价格与实际可交付能力价值之间的趋同。 这需要能够采购、交付、替代和转换物理计算的做市商。

因此，我们相信，任何为生产者和消费者服务的有意义的金融原语都必须建立在物理交付之上。

从桌面到交易所：构建计算主经纪商

现有的计算市场由超大规模商、直销团队、经纪商以及数量不断增长的现货市场主导。 经纪商促进定制交易，并高度依赖于关系。 市场汇总库存并暴露更多价格，但通常不会标准化合约或成为交易的对手方。

我们相信，通往计算资本市场的道路始于一个位于买家和卖家之间的主机平台，负责构建合约、管理物理交付，并逐步规范最常见的容量形式。 通过协调真实交易，平台开发了有关配置层定价、交易对手质量、利用率、交付失败以及不同类型计算之间实际基础的专有信息。

这些信息应该可以使创建针对物理容量的可转让债权。 例如，卖家可以在美国东部承诺一个 8 GPU 的 H100 SXM 节点，为期 30 天，并收到一份代表该容量的标准化收据。 该收据可以在预订开始前转让、用作抵押品或交付到远期合约中。 在成熟时，持有者可以访问底层集群。

我们的评估是，计算永远不会完全可替代，但可替代性不是二元的。 两个集群可以完全互换特定类别的工作负载，即使它们不能替代每个买家。

例如，许多提供开源模型的推理提供商可能会接受来自几家提供商的 NVLink 配置 8 GPU 的 H200 SXM 节点，前提是该节点在可接受的区域连续 30 天可用，并满足一些正常运行时间阈值要求。 我们预计重复性需求将集中在有限数量的配置和预订窗口上，为市场标准化提供自然的起点。 委托台可以通过实际交易发现这些分组，并验证不同卖家的容量是否符合相同的交付标准。 如果有足够多的买家将任意数量的集群视为有效的替代商品，未来产能可以根据该集群周围的一些常见参考合约进行交易，从而创造一个流动性的 Schelling 点。

一旦一个场所进入物理流程，金融产品就有了广阔的设计空间。

• 可转让转发：买家可以锁定未来的容量，并在需求发生变化时随后出售其头寸。 卖家在没有将能力永久绑定给单一客户的情况下，获得了更高的收入可见性。
• 容量选项：买家可以在未来一段时间内购买访问特定集群的权利，这对于产品发布、模型发布、微调、评估和其他可变工作负载尤其重要。
• 投资组合保证金：主经纪商可以识别现货库存、远期、期权、硬件代、地点和持续时间的抵消风险敞口。 H100 容量做多、B200 容量做空的提供商，应该根据点差风险而不是两个头寸的毛值进行保证金。
• 少量 RFQ 和订单簿：标准合约可以透明交易，而大型定制需求则通过竞争性 RFQ 进行匹配。 这两种结构可以共存，因为年计算量 1 亿美元的买家与年计算量 100 万美元的买家有着根本不同的采购需求。
• 验证：该场所可以验证其容量存在、符合所代表的绩效特征，以及尚未出售给多个买家。 对于推理市场，同一验证层可以测量代币、延迟、吞吐量和正常运行时间，以防止提供商欺骗绩效。
• 融资：规模较小的新云可以以经过认证的库存、可转让远期和对冲的未来容量进行借款，而不是完全依赖承诺的客户收入。 可见的远期曲线还为贷款人提供了更好的残余价值和续约风险承销框架。

这些产品共同类似于计算主经纪商或商家银行。

AWS 和 CoreWeave 已经在内部执行了许多此类职能。 他们在分几个时段出售容量之前，承诺购买数据中心和芯片。 他们的资产组合和深厚的需求方流动性使他们能够管理由此产生的不匹配。

一个规模较小的新云实际上是一个资本不足的商家。 它通过借贷购买 GPU 并出售不同时长的合约，吸收了利用率不足的问题，并承担了剩余价值风险。 每家公司都独立管理这些风险敞口，即使它们可以在整个市场上实现净额分配。

独立的主经纪商可以通过仓储一次风险敞口，并将其与抵消头寸进行抵消，从而在整个市场上聚合风险。 这样，一个多元化的资金池可以支持新型信贷形式。 这类市场参与者寻求改变计算领域目前面临的“形态不匹配”，从而减少闲置容量，并降低新融资的资本成本。

随着时间的推移，参考配置实际上可能会支持可靠的价格指数和有用的现金结算衍生品。 它们作为对冲工具的有效性取决于指数实际跟踪来自足够大的买家群体的某些可重复工作量的程度。 最终，即使是完美的价格对冲，买家也有责任在需要时确保可用容量的安全。 因此，标准化使两种形式的合约更加有用：物理交付解决了可用性风险，现金结算解决了价格风险。

作为抵押进行计算（在加密轨道上）

核心基元可能看起来像是对物理资产或未来服务的可信数字债权。

这方面的例子可能包括：

1. 服务器中的 GPU 或有担保权益
2. 在未来窗口中使用集群的权利
3. 承购协议下的应收款，池化到标准化债权中。

代币化的目的是使标的资产和相关现金流更容易作为抵押品进行转让、质押和再质押。 在每种情况下，在索赔背后都有强大的合法权利至关重要。 这本身就是监管和验证基础设施的一个机会丰富的设计空间，而监管和验证基础设施是这一资产类别资本市场稳健发展的先决条件。

可以想象，在大规模范围内，一个 neocloud 可以根据经过验证的未来容量发行收据，并将其部分转售。 剩余的库存可以支持稳定币计价的保证金贷款。 贷款人可以使用其远期价格和合同现金流来承销收益，而使用历史将为切割提供信息。 如果借款人违约，抵押品可以转移给已经知道如何交付或转售计算能力的做市商。

买家可以购买产品发布的看涨期权，并在计划发生变化时将其转售，行使将通过交割而不是付款结算。 一家推理提供商可以用客户收入为订单融资，并在同一保证金账户中持有容量期权。 主经纪商可以接受容量收入并对其提供信贷，然后该收入可以支持更广泛的安全融资安排。

短期内的核心参与者是“计算主经纪商”，它目前基本上是在构建自己的抵押品分类账。 它记录资产及其所承担的义务，并在处理保证金和结算之前显示每个债权在资本栈中的位置。 就规模而言，我们相信 DeFi 为这个拥有众多资产发起者和多种资本来源的市场提供了一个天然架构。

这有几个原因：

1. 抵押品透明：贷款人可以查看容量收益是否已被质押，以及哪些债务是优先的。 剪切和到期日在同一账本上可见。
2. 抵押品是可组合的：借贷池中持有的容量凭证也可以作为远期保证金，以保护其价值。 这两个场所都依赖于相同的托管层。
3. 结算是可编程的，因为计算是随着时间的推移而交付的：付款可以在容量变得可用时发布。 一旦服务水平达到，抵押品就会返回，如果服务水平未达到，将触发商定的罚款。 随着物理事实的验证，资金和抵押品可以自动流动。
4. 加密通道还覆盖全球全天候提供数字抵押品贷款的资本：稳定币提供了一种常见的结算资产（例如，一个金库可以持有高级信贷，另一个金库可以为库存或期权提供融资）。

可信中立的区块链可以协调债权及其结算，而加密硬件证明可以验证存在什么。 这些机制中的每一个，都建立在法律必要协议之上，建立所有权和执行力，并可以构成解锁整个空间资本效率所需的基础。

计算已经支持大量资产和信贷，但用于转移风险的基础设施却非常少。 归根结底，我们认为协议不能捕获价值，而是 DAO 管理风险。 建立生产者与消费者之间中介的协议可以将这些合约转变为透明的抵押系统。

我们认为这是一个极其丰富的设计空间，且发展极为迅速。 如果您正在研究这些问题，或者对这个市场的发展方式有不同的看法，请联系 shayon@multicoin.capital。

感谢 Kyle Morris 的众多讨论，这些讨论有助于形成这篇文章背后的想法，以及 Tomasz Tunguz 和 Mason Nystrom 的反馈。