ათწლეულების განმავლობაში, ბიზნესები ფინანსურ ბაზრებს გაურკვევლობის მართვისთვის იყენებდნენ. ავიაკომპანიები საწვავის ფასის ცვლილებისგან თავის დასაზღვევად ჰეჯირების მექანიზმებს მიმართავენ, ფერმერები კი მოსავლის ფასს აზღვევენ. ახლა ეს ფინანსური მექანიზმი ხელოვნური ინტელექტის სექტორში ინერგება.

კომპანია Silicon Data-მ, რომელიც ღრუბლოვანი სერვისებისა და GPU-ების ბაზარზე ფასებს აკვირდება, CME Group-თან პარტნიორობით ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლითი სიმძლავრის ფიუჩერსული კონტრაქტების შექმნა დაიწყო. ეს ინიციატივა კომპანიებს საშუალებას მისცემს, დააზღვიონ AI მოდელების წვრთნისა და ფუნქციონირებისთვის საჭირო რესურსების გაძვირების რისკი.

პროექტი ამჟამად მარეგულირებლის თანხმობას ელოდება, თუმცა ინვესტორების ინტერესი უკვე თვალსაჩინოა. ინიციატივის გახმაურებისთანავე, ისეთმა აქტივების მმართველმა კომპანიებმა, როგორებიცაა ProShares და Rex Shares, ბაზარზე შესაბამისი ბირჟაზე ვაჭრებადი ფონდების (ETF) შექმნის წინადადებები წარადგინეს.

რატომ სჭირდება ბაზარს „გამოთვლითი საწვავი“?

Silicon Data-ს დამფუძნებლის, კარმენ ლის განცხადებით, ხელოვნური ინტელექტის რესურსებზე მოთხოვნა იმდენად მასშტაბური გახდება, რომ შესაძლოა, ნავთობის ფიუჩერსების ბაზარსაც კი გადააჭარბოს. იდეა მარტივი დაკვირვებიდან მოდის: AI კომპანიები გამოთვლით სიმძლავრეზე ისევე არიან დამოკიდებულნი, როგორც ავიახაზები — რეაქტიულ საწვავზე.

თანამედროვე AI სისტემების უმრავლესობა კერძო საკუთრებაში არსებულ გრაფიკულ პროცესორებზე (GPU) კი არა, არამედ ღრუბლოვანი პროვაიდერებისგან ნაქირავებ რესურსებზეა დამოკიდებული. მოთხოვნის ზრდასთან ერთად, ქირის ფასები მერყეობს, რაც ბიზნესს ხარჯების პროგნოზირებას ურთულებს.

სპეკულანტების როლი და ბაზრის სტანდარტიზაცია

ნებისმიერი ფიუჩერსული ბაზრის მსგავსად, გამოთვლითი სიმძლავრის კონტრაქტებიც მოიზიდავს სპეკულანტებს. მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთი კრიტიკოსი მიიჩნევს, რომ სპეკულაცია ფასების ცვალებადობას აძლიერებს, ექსპერტები აღნიშნავენ, რომ ეს მონაწილეები ლიკვიდურობისთვის აუცილებელია.

სპეკულანტები, რომლებსაც მიაჩნიათ, რომ აქვთ ინფორმაცია ბაზრის მომავალი მიმართულების შესახებ, ფასების აღმოჩენის პროცესს დააჩქარებენ. თუმცა, მთავარი გამოწვევა პროდუქტის სტანდარტიზაციაა. განსხვავებით ნავთობისა, რომელიც სტანდარტული საზომი ერთეულით იზომება, GPU-ს სიმძლავრე მრავალ ფაქტორზეა დამოკიდებული.

Silicon Data ამ პრობლემას ფასების ნორმალიზებით აგვარებს. კომპანია სხვადასხვა კონფიგურაციის ჩიპების ღირებულებას „საბაზისო H100 მოდელის“ ექვივალენტურ ფასად გარდაქმნის, რაც ინდექსის გამოთვლის საფუძველი ხდება. სწორედ ეს მონაცემები გახდება ფიუჩერსული კონტრაქტების საყრდენი წერტილი.