เป็นเวลาหลายทศวรรษแล้วที่บริษัทต่างๆ หันมาใช้ตลาดฟิวเจอร์สเพื่อจัดการกับความไม่แน่นอน สายการบินป้องกันความเสี่ยงค่าน้ำมัน เกษตรกรปลูกพืชป้องกันความเสี่ยง ผู้ผลิตป้องกันความเสี่ยงโลหะ
ตอนนี้สตาร์ทอัพต้องการนำเครื่องจักรทางการเงินแบบเดียวกันนี้มาสู่ปัญญาประดิษฐ์
Silicon Data บริษัทที่ติดตามราคาในผู้ให้บริการคลาวด์และตลาด GPU ได้ร่วมมือกับ CME Group เพื่อเปิดตัวสิ่งที่อาจกลายเป็นสัญญาซื้อขายล่วงหน้ารายแรกของโลกที่เชื่อมโยงกับพลังการคำนวณที่จำเป็นในการใช้งาน AI ช่วยให้บริษัทต่างๆ ป้องกันความเสี่ยงจากความผันผวนของต้นทุนในการฝึกอบรมและเรียกใช้โมเดล AI สัญญายังคงรอการอนุมัติตามกฎระเบียบ
สัญญาณเริ่มต้นบ่งชี้ว่าความสนใจของนักลงทุนกำลังเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ภายในไม่กี่วันหลังจากการประกาศของ Silicon Data กับ CME Group ผู้จัดการสินทรัพย์ รวมถึง ProShares และ Rex Shares ได้ยื่นข้อเสนอสำหรับกองทุนซื้อขายแลกเปลี่ยนที่เชื่อมโยงกับสัญญาที่เสนอ ซึ่งรวมถึงผลิตภัณฑ์ที่มีเลเวอเรจและผลิตภัณฑ์ผกผัน
ผู้ก่อตั้งและซีอีโอ Carmen Li เชื่อว่าในที่สุดตลาดจะสามารถแข่งขันกับตลาดสินค้าโภคภัณฑ์ที่ใหญ่ที่สุดในโลกบางแห่งได้
“ผมคิดว่ามันจะใหญ่กว่า” ฟิวเจอร์สน้ำมัน หลี่กล่าวในการให้สัมภาษณ์ โดยเสริมว่าความต้องการพลังงานที่เชื่อมโยงกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์จะแซงหน้าการใช้พลังงานอื่นๆ ทั้งหมดรวมกันในที่สุด
เหมือนน้ำมันเครื่องบิน
แนวคิดนี้เกิดจากการสังเกตง่ายๆ ว่า บริษัท AI พึ่งพาการประมวลผลมากขึ้น ในลักษณะเดียวกับที่สายการบินพึ่งพาเชื้อเพลิงเครื่องบิน
บริษัทส่วนใหญ่ไม่ได้เป็นเจ้าของหน่วยประมวลผลกราฟิกระดับไฮเอนด์หรือ GPU ที่ขับเคลื่อนระบบ AI สมัยใหม่ แต่พวกเขาเช่าการเข้าถึงผ่านผู้ให้บริการคลาวด์และระบบนิเวศที่เรียกว่านีโอคลาวด์ที่กำลังเติบโต เนื่องจากความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI เพิ่มขึ้น ต้นทุนของการประมวลผลอาจมีความผันผวน ทำให้ธุรกิจคาดการณ์ค่าใช้จ่ายได้ยาก
“ตอนนี้เราอยู่ในจุดที่ไม่แน่ใจ” ซอยัง คิม ศาสตราจารย์ด้านการเงินจากมหาวิทยาลัยซานตาคลารากล่าว “ผู้คนจำนวนมากไม่รู้ว่าพวกเขาต้องการพลังการประมวลผลมากแค่ไหนในปีหน้า และซัพพลายเออร์หลายรายเกี่ยวกับพลังการประมวลผลนั้นในขณะนี้ไม่รู้ว่าควรสั่งซื้อ GPU จำนวนเท่าใด และควรสั่งซื้อความจุเท่าใด และผู้ผลิตอย่าง Nvidia ก็ไม่รู้ว่าควรผลิตได้มากน้อยเพียงใด”
Silicon Data ได้สร้างชุดดัชนีราคา GPU ที่จะติดตามค่าเช่ารายชั่วโมงของชิปเฉพาะจากผู้ให้บริการต่างๆ บริษัทหวังว่าเกณฑ์มาตรฐานเหล่านั้นจะสามารถใช้เป็นรากฐานสำหรับตลาดซื้อขายล่วงหน้าได้ เช่นเดียวกับน้ำมันดิบ West Texas Intermediate ที่เป็นรากฐานของอนุพันธ์ด้านพลังงาน
เช่นเดียวกับตลาดฟิวเจอร์สอื่นๆ สัญญาการประมวลผลจะต้องมีทั้งผู้ซื้อและผู้ขาย บริษัทที่กังวลเกี่ยวกับต้นทุนการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นจะต้องขอความคุ้มครองจากราคาที่สูงขึ้น ในขณะที่ผู้ให้บริการที่มีความจุจำนวนมากอาจป้องกันความเสี่ยงที่ราคาจะลดลง
เกณฑ์มาตรฐานของ Silicon Data เริ่มปรากฏในการเปิดเผยข้อมูลขององค์กรที่มีชื่อเสียงระดับสูงแล้ว สเปซเอ็กซ์ตัวอย่างเช่น อ้างอิงข้อมูลอัตราการเช่า GPU ของบริษัทในหนังสือชี้ชวนเพื่อเผยแพร่สู่สาธารณะ
นักเก็งกำไรเข้ามา
ไม่ใช่ทุกคนในตลาดที่ต้องการป้องกันความเสี่ยง เช่นเดียวกับตลาดฟิวเจอร์สอื่นๆ สัญญาการประมวลผลจะดึงดูดนักเก็งกำไร — เทรดเดอร์ที่ไม่จำเป็นต้องใช้ความจุของ GPU โดยตรง แต่มองเห็นว่าราคาในการประมวลผลมุ่งหน้าไปที่ใด
ผู้เสนอโต้แย้งว่านักเก็งกำไรมีบทบาทสำคัญในการสร้างสภาพคล่องและปรับปรุงการค้นพบราคา นักวิจารณ์โต้แย้งว่าการเก็งกำไรสามารถเพิ่มความผันผวนและตัดการเชื่อมต่อราคาจากอุปสงค์พื้นฐาน
“นักเก็งกำไรก็เป็นส่วนสำคัญของระบบนิเวศเช่นกัน” หลี่กล่าว “คุณต้องการผู้ป้องกันความเสี่ยงโดยธรรมชาติ คุณต้องการผู้ดูแลสภาพคล่อง คุณต้องการนักเก็งกำไร พวกเขามีความคิดเห็น พวกเขาต้องการแสดงความคิดเห็น ซึ่งเป็นเรื่องปกติ”
Harvard MBA กล่าวว่าผู้ค้าที่เชื่อว่าพวกเขามีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์และอุปทานในอนาคตควรจะสามารถแสดงความคิดเห็นเหล่านั้นผ่านทางตลาด ซึ่งช่วยสร้างราคาสำหรับอุตสาหกรรมในวงกว้าง
การยื่นฟ้องหุ้น ProShares และ Rex สำหรับ ETF ขึ้นอยู่กับการอนุมัติตามกฎระเบียบของตลาดซื้อขายล่วงหน้า ถึงกระนั้น พวกเขาแนะนำให้นักลงทุนบางรายมองว่าการประมวลผล AI เป็นประเภทสินทรัพย์ที่สามารถซื้อขายได้ แทนที่จะเป็นเพียงแค่ข้อมูลทางเทคโนโลยี
การเปรียบเทียบต้นทุนการประมวลผล AI
การประมวลผล AI ต่างจากถังน้ำมันตรงที่ไม่ใช่สินค้าทางกายภาพที่ได้มาตรฐาน Silicon Data กล่าวว่าชิป H100 ของ Nvidia มีการกำหนดค่าที่แตกต่างกันมากกว่า 50 แบบ โดยราคาจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับโปรเซสเซอร์ หน่วยความจำ เครือข่าย อัตราการใช้งาน และตำแหน่งของศูนย์ข้อมูล
เพื่อให้ตลาดฟิวเจอร์สที่เสนอทำงานได้ เทรดเดอร์จำเป็นต้องมั่นใจว่าเกณฑ์มาตรฐานเดียวสามารถแสดงถึงความผันแปรเหล่านั้นได้อย่างแม่นยำ
“สิ่งที่เราทำคือทำให้ราคาที่มาถึงแพลตฟอร์มของเราเป็นปกติทุกวันเป็นกรณีฐาน H100” หลี่กล่าว “นี่เป็นขั้นตอนการทำให้เป็นมาตรฐานที่ซับซ้อนมาก แม้กระทั่งก่อนขั้นตอนการคำนวณดัชนีด้วยซ้ำ”
Kim ศาสตราจารย์ด้านการเงินของ Santa Clara กล่าวว่าการกำหนดมาตรฐานถือเป็นความท้าทายสำหรับตลาดซื้อขายล่วงหน้ามาโดยตลอด ตัวอย่างเช่น สัญญาซื้อขายล่วงหน้าข้าวโพด จะระบุเกรดที่แน่นอนของข้าวโพดที่สามารถจัดส่งได้ภายใต้สัญญา ตลาดการประมวลผลต้องเผชิญกับงานที่คล้ายกัน: การกำหนดอย่างแม่นยำว่าผู้ซื้อและผู้ขายกำลังซื้อขายอะไร
คณะกรรมการการซื้อขายสินค้าโภคภัณฑ์ล่วงหน้า “ต้องการทราบว่าผลิตภัณฑ์ดังกล่าวคืออะไร” คิมกล่าว ข้อกำหนดของสัญญา ขั้นตอนการชำระเงิน และการก่อสร้างเกณฑ์มาตรฐาน ล้วนมีแนวโน้มที่จะเผชิญกับการตรวจสอบอย่างละเอียดก่อนที่ตลาดจะเปิดตัว เธอกล่าว
– Charlotte Morabito จาก CNBC มีส่วนร่วมในเรื่องนี้
