CME sẽ ra mắt hợp đồng tương lai sức mạnh tính toán GPU vào ngày 5 tháng 10, theo dõi chi phí thuê H100 và B200

Với việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo ngày càng mở rộng, sức mạnh tính toán GPU đang dần chuyển từ chi phí cơ sở hạ tầng trong chuỗi sản xuất AI sang trở thành một loại tài sản tài chính có thể được định giá, giao dịch và phòng ngừa rủi ro.

Tập đoàn CME cùng công ty dữ liệu thị trường GPU Silicon Data vào thứ Ba thông báo, dự kiến vào ngày 5/10 sẽ ra mắt hai hợp đồng tương lai sức mạnh tính toán, hiện vẫn cần được phê duyệt bởi các cơ quan quản lý.

Hai hợp đồng gồm Silicon Data H100 Rental Index Futures và Silicon Data B200 Rental Index Futures, sẽ được niêm yết trên CME và tuân theo các quy tắc của Sở Giao dịch Hàng hóa New York (NYMEX).

Các hợp đồng này sẽ theo dõi chỉ số giá thuê GPU H100 và B200 do Silicon Data xây dựng, lấy chi phí thuê GPU theo giờ làm chỉ tiêu định giá cốt lõi.

Điều này có nghĩa là, các nhà tham gia thị trường trong tương lai có thể phòng ngừa biến động giá năng lực tính toán AI thông qua công cụ phái sinh. CME cho biết sản phẩm mới nhằm hỗ trợ các nhà giao dịch, tổ chức tài chính, nhà phát triển AI và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quản lý rủi ro giá cả trên thị trường năng lực tính toán phát triển nhanh chóng.

Trước đây, CME từng gọi sức mạnh tính toán là “dầu mỏ mới của thế kỷ 21”, đồng thời cho biết tài nguyên tính toán đang trở thành một loại tài sản mới độc lập.

Giá thuê GPU đang trở thành chỉ số chi phí quan trọng của ngành công nghiệp AI

Đối với các doanh nghiệp đào tạo và vận hành mô hình AI, ngoài việc mua GPU, xây dựng trung tâm dữ liệu là chi phí đầu tư cố định, thì việc thuê GPU trực tiếp từ các nhà cung cấp đám mây hoặc các đơn vị cung cấp dịch vụ tính toán chuyên nghiệp cũng là kênh quan trọng để có được sức mạnh tính toán.

Do đó, biến động giá thuê GPU theo giờ ở mức độ nhất định phản ánh tình trạng cung cầu sức mạnh tính toán.

Hiện tại, Silicon Data công bố hàng ngày chỉ số giá thuê GPU, bao gồm các loại AI accelerator chính như H100, A100, B200 và AMD MI300X, và hình thành giá chuẩn hóa bằng cách thu thập dữ liệu từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, nhà cung cấp đám mây cực lớn, trung tâm dữ liệu lưu trữ và thị trường thuê tư nhân.

B200 là một trong những sản phẩm chủ lực thuộc kiến trúc Blackwell của Nvidia, sở hữu hiệu năng tính toán cao hơn so với thế hệ trước H100. Do năng lực sản xuất và triển khai Blackwell còn đang mở rộng, giá thuê B200 hiện vẫn chịu ảnh hưởng bởi cả nguồn cung hạn chế và nhu cầu đào tạo AI tăng cao.

Silicon Data cho biết chỉ số giá thuê B200 phản ánh mức giá chuẩn hóa theo giờ từ nhiều kênh cung cấp sức mạnh tính toán khác nhau.

Ý nghĩa của thị trường phái sinh là thiết lập cơ chế phát hiện giá kỳ hạn công khai

Hiện nay, thị trường thuê GPU rất phân tán, giữa các nhà cung cấp đám mây, các đơn vị cung cấp dịch vụ tính toán và các kỳ hạn thuê khác nhau đều tồn tại sự chênh lệch giá rõ rệt, doanh nghiệp cũng thiếu các công cụ hoàn thiện như hợp đồng dầu mỏ kỳ hạn để cố định chi phí sức mạnh tính toán trong tương lai.

Khi CME và Silicon Data lần đầu tiên công bố hợp tác vào tháng 5 vừa qua, hai bên cho biết hợp đồng mới nhằm giúp các doanh nghiệp AI và nhà cung cấp đám mây quản lý rủi ro biến động giá sức mạnh tính toán. Sau đó, Silicon Data cũng đã ra mắt đường cong giá kỳ hạn GPU, bao gồm các dòng H100, B200 và A100, với kỳ hạn lên tới 36 tháng.

Đối với nhà cung cấp sức mạnh tính toán, nếu dự đoán giá thuê GPU sẽ giảm trong tương lai, có thể sử dụng hợp đồng tương lai để phòng ngừa rủi ro; trong khi các công ty AI cần thuê lượng lớn GPU có thể dùng sản phẩm phái sinh để cố định chi phí tính toán trong tương lai.

Đồng thời, các tổ chức tài chính và nhà giao dịch cũng có thể tham gia thị trường, dựa trên phán đoán về nhu cầu AI, nguồn cung GPU và chu kỳ xây dựng trung tâm dữ liệu để giao dịch giá cả.

Điều này cũng có nghĩa là, quá trình tài chính hóa của ngành công nghiệp AI đang mở rộng từ chip, trung tâm dữ liệu và cổ phiếu liên quan cho đến tận các tài nguyên tính toán nền tảng nhất.

Nếu sản phẩm của CME lần này được ra mắt suôn sẻ và tạo ra đủ thanh khoản, giá hợp đồng tương lai H100 và B200 trong tương lai có thể trở thành chỉ tiêu thị trường quan trọng để quan sát cung cầu sức mạnh tính toán AI, tỷ lệ sử dụng trung tâm dữ liệu cũng như lợi nhuận đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI.

Tuy nhiên, sức mạnh tính toán và hàng hóa truyền thống có một điểm khác biệt then chốt: GPU không thể được lưu trữ như dầu mỏ hoặc vàng. Khi tài nguyên tính toán không được sử dụng, giá trị dịch vụ theo giờ tương ứng sẽ biến mất, vì vậy cơ chế định giá, thanh khoản cũng như hiệu quả phòng ngừa rủi ro của hợp đồng tương lai GPU sẽ khác biệt rõ rệt với hợp đồng hàng hóa truyền thống.

Gần đây, một nghiên cứu về định giá tài sản sức mạnh tính toán AI cũng chỉ ra rằng, vì tài nguyên tính toán không thể lưu trữ, nên quy luật định giá không chênh lệch rủi ro trong hợp đồng tương lai hàng hóa truyền thống không thể áp dụng trực tiếp vào sức mạnh tính toán.

Do đó, nếu hai hợp đồng này được niêm yết đúng kế hoạch vào ngày 5/10, ý nghĩa không chỉ dừng lại ở việc bổ sung hai sản phẩm phái sinh mới mà còn là việc thiết lập một chuẩn mực tài chính công khai cho năng lực tính toán AI vốn chưa có giá thị trường thống nhất trước đây.