Вычислительная мощность выходит на биржу: зачем инвесторам фьючерсы на аренду GPU

Мы привыкли измерять бум искусственного интеллекта миллиардами долларов капитальных затрат, выручкой Nvidia и количеством новых дата-центров. Но у одного из главных ресурсов новой экономики — вычислительной мощности — до сих пор не сформировалось понятной рыночной цены, своеобразного бенчмарка, такого как цена на нефть Brent на сырьевом рынке. В октябре, по планам, начнутся торги фьючерсами на вычислительные мощности. О том, как это может изменить рынок ИИ, рассуждает партнер инвесткомпании Capital Lab Евгений Шатов.

5 октября CME Group, крупнейшая в мире площадка по торговле деривативами, собирается запустить на NYMEX два фьючерса на индексы, отслеживающие почасовую стоимость аренды графических процессоров H100 и Blackwell B200 от Nvidia. Индексы публикует компания Silicon Data. Торги запустят при условии прохождения регуляторных процедур.

Каждый контракт соответствует месяцу аренды одного графического процессора. Расчеты будут денежными: никто никому не поставляет «железо», стороны обмениваются разницей между ценой контракта и значением индекса. 

На первый взгляд это нишевая история из мира деривативов. Но ее значимость куда выше, чем кажется на первый взгляд: рынок делает первый серьезный шаг к тому, чтобы превратить вычислительные мощности из статьи расходов технологических компаний в финансово измеримый и торгуемый ресурс.

Сегодня рынок аренды вычислительных мощностей непрозрачный. Цена зависит от поставщика, региона, срока контракта и конфигурации оборудования. В результате две компании могут арендовать мощности на базе одного и того же типа GPU по очень разной цене.

Разница объясняется не только стоимостью самого GPU: гиперскейлеры продают вычислительные мощности вместе с более широким набором облачных сервисов, гарантий и корпоративной инфраструктуры. 

Silicon Data ежедневно рассчитывает индексы стоимости аренды для разных моделей GPU, приводя цены к сопоставимым условиям с учетом конфигурации, производительности, размера кластера и географии. По сути, это аналог Brent или WTI для рынка вычислительных мощностей: единый ориентир, по которому можно сравнивать цены.

На основе таких индексов покупатель может сравнить предложение провайдера с рынком, владелец дата-центра — оценить доходность оборудования, банк или инвестор — проверить финансовую модель проекта. 

Но следующий важный шаг — это создание возможности зафиксировать эту цену на будущее. Здесь логика та же, что у авиакомпании, хеджирующей стоимость топлива. Покупатель вычислительных мощностей защищается от роста затрат, а продавец — от падения доходов.

Если ИИ-компания знает, что через полгода ей понадобится большой объем вычислительной мощности, то ее риск — это рост стоимости аренды. Она может купить фьючерс. И, если вычислительные мощности дорожают, дополнительные расходы на реальном рынке частично компенсируются прибылью по позиции.

Правда, есть одно но — фьючерс страхует цену, а не доступность. Прибыль по контракту не гарантирует, что нужный кластер будет свободен в нужный момент.

У владельца дата-центра риск обратный. Он покупает тысячи GPU сегодня в расчете на будущую арендную выручку, но предложение может вырасти, появятся более производительные процессоры, а ставка аренды старого оборудования снизится. С помощью фьючерсов оператор сможет застраховать часть будущей выручки. 

Риск изменения цены аренды на рынке ИИ — вполне реальный. По оценке Boston Consulting Group (BCG), ставка аренды H100 с пика около $8 в начале 2024 года упала до $1,96 к концу 2025-го, а к апрелю 2026-го снова выросла до $2,64. Годовые контракты на H100, по данным Silicon Data, подорожали с примерно $1,7 в час в октябре 2025 года до $2,65 к марту 2026-го, более чем на 50% за пять месяцев.

Но эта история интересна и для более широкого круга участников рынка.

Один из сценариев BCG предполагает, что расходы на ИИ-инфраструктуру в 2026-2030 годах составят около $3,6 трлн. Для кредиторов этой масштабной стройки важно не только, сколько GPU стоят сегодня, но и какой доход они будут приносить через несколько лет и с какой скоростью будут терять стоимость.

Новые фьючерсы стоит рассматривать не как инструмент, который сам по себе решит проблему финансирования, а как первый элемент более широкой финансовой инфраструктуры вокруг рынка вычислительных мощностей. Чем лучше банк или инвестор понимает будущую выручку дата-центра и стоимость его оборудования, тем точнее может оценить риск и тем дешевле потенциально становится капитал.

BCG оценивает, что при $3,6 трлн инвестиций в ИИ-инфраструктуру в 2026–2030 годах появление надежного рынка будущих цен на вычислительные мощности может снизить совокупные расходы на заимствования примерно на $116 млрд за 4,5 года — около $26 млрд в год. Это модельный расчет, а не гарантированный результат.

Для инвестора есть еще одно важное следствие.

Сегодня состояние ИИ-рынка приходится оценивать по косвенным признакам: капитальным расходам Microsoft, Amazon, Alphabet и Meta, продажам Nvidia, загрузке дата-центров и спросу на электроэнергию.

Если участники готовы платить премию за вычислительную мощность через год, это может говорить об ожидании дефицита. Если будущие ставки ниже текущих, то рынок может закладывать рост предложения, устаревание конкретного поколения GPU или снижение спроса на него.

Silicon Data уже публикует форвардную кривую на основании ставок срочной аренды. На 19 июля по 36-месячному арендному контракту для H100 она составляла около $2,38 в час против спотовой цены в  $2,72, для A100 — $1,40 против $1,65, для B200 — $5,17 против $5,62.

Эти данные не стоит считать прямым прогнозом спотовой цены. Вычислительные мощности нельзя складировать, поэтому здесь не работает обычная для многих сырьевых рынков связь между сегодняшней и будущей ценой. Важнее следить не за самой разницей между спотовыми и срочными ставками аренды, а за тем, как разрыв между ними и вся форвардная кривая меняются со временем.

У  таких фьючерсов есть свои ограничения.

Во-первых, GPU сложно стандартизировать. Один чип H100 экономически не всегда равен другому, так как его итоговая производительность зависит от сети, конфигурации кластера и местоположения. Отсюда возникает базисный риск: реальная стоимость вычислений конкретной компании может двигаться не так, как индекс.

Во-вторых, технологический цикл очень короткий. H100 сменяются на B200, затем появляются новые поколения ускорителей. Контракт на отдельную модель GPU может быстро терять актуальность.

В-третьих, рынку еще предстоит выбрать единый стандарт цены. Биржа ICE в мае и июле объявила о планах запустить собственные GPU-фьючерсы — на базе индексов Ornn и NATIVX. На офшорной площадке AX уже торгуются бессрочные контракты на аренду GPU. Какой индекс станет своеобразным Brent, то есть бенчмарком для рынка вычислительных мощностей, пока неясно.

И главный вопрос — ликвидность. Фьючерс становится настоящим рыночным ориентиром только тогда, когда им регулярно пользуются ИИ-компании, владельцы дата-центров, банки, фонды и маркетмейкеры.

Но в любом случае важно, что вокруг вычислительных мощностей формируется рынок будущих ставок, возникают инструменты хеджирования, а финансовые компании начинают учитывать эти данные при кредитовании ИИ-инфраструктуры.

Если новые контракты получат достаточную ликвидность и доверие участников, вокруг вычислительных мощностей может сформироваться полноценная финансовая экосистема, со своими бенчмарками, форвардной кривой и деривативами.

А это уже гораздо более крупная история, чем запуск двух фьючерсов на GPU от Nvidia.

Не является инвестиционной рекомендацией.