Cálculo del mercado de capitales

El cálculo está siendo incorporado a un mercado de capitales integral, similar a la electricidad en la década de 1990.

Escrito por: Vaidik Mandloi

Compilado por: Block unicorn

Google es uno de los tres principales proveedores de servicios en la nube a nivel mundial, y actualmente compra recursos de computación a SpaceX (una empresa de cohetes) por un valor de 920 millones de dólares al mes.

Esta es la situación caótica del mercado de capacidad de GPU. No hay un estándar de precios, y los prestamistas no pueden cubrir el riesgo de financiamiento de su hardware; todo se basa en una asignación de capital ciega. Pero esto está a punto de cambiar, ya que la Bolsa de Comercio de Chicago (CME) y la Bolsa Intercontinental (ICE) han anunciado que lanzarán contratos de futuros de tiempo de computación de GPU.

El cálculo está siendo incorporado a un mercado de capitales integral, similar a la electricidad en la década de 1990. Hoy, profundizaré en cómo esta nueva curva de liquidez impulsada por la liquidación en stablecoins puede transformar la mayor construcción de infraestructura desde la era del ferrocarril.

Haciendo que el cálculo sea negociable

Cuando digo que la computación está ingresando al mercado de capitales siguiendo el camino del desarrollo de la electricidad, me refiero de manera muy específica; entender esto nos dirá cómo se está construyendo este mercado.

En el mercado de productos básicos, los comerciantes hacen una gran distinción entre productos en inventario y productos líquidos. Por ejemplo, el petróleo es un producto en inventario porque puedes almacenarlo en un petrolero hasta que encuentres un comprador. Puedes acumular crudo cuando los precios son bajos y luego venderlo cuando los precios se disparan. Por otro lado, la capacidad de computación es un producto líquido porque alquilas una GPU por un período de tiempo y pagas por ello. Cualquier capacidad de computación no utilizada durante el período de alquiler desaparecerá permanentemente.

Las GPU inactivas en los estantes no son lo mismo que la "computación almacenada", así como una planta de energía desconectada no es lo mismo que "electricidad almacenada", porque en ambos casos, el producto valioso es el flujo: horas de GPU o kilovatios-hora, no las máquinas físicas que generan ese flujo.

Esto es crucial para la fijación de precios, ya que los productos en inventario tienen un estabilizador incorporado, mientras que los productos líquidos carecen de este estabilizador. Los inventarios pueden liberarse durante períodos de alta volatilidad de precios para contrarrestar el aumento de precios. Los productos líquidos no tienen este amortiguador; esta es la razón por la cual los precios spot de computación a menudo fluctúan drásticamente.

A mediados de 2025, debido al lanzamiento del próximo chip Blackwell de NVIDIA, una gran cantidad de nueva oferta inundó el mercado, lo que llevó a una disminución en la demanda de las tarjetas gráficas H100, y el precio spot de computación se desplomó un 70% en 18 meses. Pero este año, debido a la producción en masa de chips HBM, la demanda se disparó, y como no había inventario en el mercado para absorberla, el precio de las tarjetas gráficas H100 volvió a aumentar un 48% en solo cuatro días. Esta volatilidad, que carece de herramientas de cobertura, es un asunto de vida o muerte para las empresas de inteligencia artificial (cuyos costos de operación de entrenamiento pueden alcanzar decenas de millones de dólares) y para las instituciones de crédito que proporcionan más de 120 mil millones de dólares en financiamiento para centros de datos de este hardware.

Además, hay un segundo problema. Un barril de petróleo es completamente idéntico a cualquier otro barril de petróleo en cualquier parte del mundo, y esa es la razón por la que puede ser negociado en la bolsa sin necesidad de inspección física. Pero un H100 ubicado en Virginia y un H100 ubicado en Islandia son productos completamente diferentes, ya que los chips, la configuración del clúster y las cargas de trabajo adyacentes afectan su rendimiento real.

Las pruebas de referencia de los proveedores de GPU a nivel mundial muestran que incluso el hardware nominalmente idéntico puede tener diferencias de rendimiento de hasta el 38%. La industria eléctrica de la década de 1990 enfrentó el mismo problema: la electricidad de la red de Texas era completamente diferente de la electricidad de la región del Atlántico Medio, debido a las condiciones diferentes causadas por la transmisión y la demanda local en cada nodo de la red. La única solución en ese momento fue establecer precios diferentes para cada nodo y cotizar en función de la diferencia de precios respecto a un punto de referencia. Y ese punto de referencia es lo que actualmente falta en el mercado de computación.

SF Compute ha construido un libro de órdenes en tiempo real para el tiempo de GPU, donde compradores y vendedores pueden negociar tiempo, tal como se hace en el mercado spot para cualquier producto. Su lógica es que, una vez que se tiene un mercado spot líquido, se puede derivar un precio índice a partir de la actividad comercial. Y este precio índice puede ser utilizado para construir contratos de futuros liquidados en efectivo.

Una vez que un centro de datos puede vender contratos de futuros y asegurar ingresos para meses posteriores, puede acercarse a los prestamistas y mostrarles que sus ingresos están cubiertos, lo que les permite obtener tasas de interés más bajas y expandirse. Esto, a su vez, puede reducir el costo total de computación para todos.

Otra empresa, Silicon Data, ha construido un índice diario llamado SDH100RT, que ha estado disponible en la terminal de Bloomberg desde mayo del año pasado y ha recopilado 3.5 millones de puntos de datos de proveedores de todo el mundo, formando un único punto de referencia, cuyo costo es solo el tiempo de funcionamiento de una hora de GPU H100. Los contratos de futuros recientemente anunciados por la Bolsa de Comercio de Chicago (CME) se liquidarán en base a este índice. Actualmente, hay varias empresas compitiendo para construir índices similares, ya que convertirse en el precio de referencia significa que pueden capturar una pequeña parte de cada transacción en el mercado, siempre que exista el mercado.

El mercado eléctrico también ha pasado por etapas similares: en 1993, Nord Pool abrió la primera bolsa de futuros de electricidad, y luego surgieron más de 200 nuevas empresas de comercialización de electricidad. Los expertos pasaron diez años debatiendo si la electricidad pertenecía legalmente a la categoría de productos básicos, pero hoy en día es un mercado con un valor anual de 6 billones de dólares. El mercado de computación también está atravesando un proceso similar en este momento.

Intermediarios

Por lo tanto, ahora tenemos lo que se puede llamar el primer mercado spot de computación que adopta alguna forma de índice de precios, y las bolsas han anunciado intenciones al respecto. Sin embargo, hay un eslabón crucial que sostiene el funcionamiento entre el precio índice en la terminal de Bloomberg y un mercado de capitales que funcione bien, y este eslabón es muy diferente de los métodos de negociación tradicionales.

El funcionamiento del mercado de futuros de computación es muy diferente al de las bolsas de valores, donde se realizan transacciones de acciones estandarizadas entre compradores anónimos. El mercado de futuros de computación estará dominado por comerciantes, quienes actuarán como puentes entre los propietarios de GPU (que desean asegurar ingresos) y las empresas de inteligencia artificial (que desean asegurar costos).

Por ejemplo, supongamos que un centro de datos en EE. UU. tiene una gran cantidad de servidores H200 disponibles a partir de octubre. Una startup necesita 500 GPU, pero solo le interesa que el método de interconexión sea InfiniBand (un medio de comunicación para GPU) y no le importa la ubicación específica de los servidores. Esta es una necesidad muy específica que requiere que alguien maneje este pedido personalizado, al mismo tiempo que cubre el riesgo que trae el índice estandarizado.

Esto no es nada nuevo; cada producto en el pasado necesitaba un eslabón como este para permitir que las partes interesadas desentrañaran las complejas relaciones de los productos físicos y las convirtieran en unidades intercambiables que pudieran ser negociadas en la bolsa. El contrato de H100 en el estante es solo un contrato personalizado, que no puede ser valorado por otros. Solo puede generar ganancias para una parte según un acuerdo privado, y otras partes del sistema financiero no pueden tocarlo. Pero si se puede combinar con el precio índice y una capa de liquidación pública, puede convertirse en un producto vivo que las instituciones de crédito pueden cubrir.

En 2023, CoreWeave tomó prestados 2.3 mil millones de dólares solo con GPUs de NVIDIA como colateral, siendo esta la primera vez que el hardware H100 obtuvo financiamiento. Su última ronda de financiamiento recibió una calificación de grado de inversión de Moody's, basada en la solvencia de Meta, no en la de CoreWeave, porque Meta firmó un contrato de "pago incondicional", lo que significa que debe pagar independientemente de si realmente utiliza los recursos de computación.

Este es también el lugar donde la pista de criptomonedas desempeña un papel fundamental. Los compradores y vendedores de recursos de computación están esparcidos por todo el mundo, pero no pueden obtener la aprobación de la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos de EE. UU. para abrir cuentas en la bolsa de productos básicos de EE. UU. Sin embargo, las billeteras de criptomonedas pueden liquidar pagos en stablecoins, y cualquier billetera puede poseer recursos de computación tokenizados.

El control de exportaciones de GPU ha revelado la estratificación geopolítica en el acceso a los recursos de computación, por ejemplo, NVIDIA no puede exportar chips avanzados a China y a otros decenas de países. Un mercado de futuros de computación liquidado en stablecoins puede permitir que investigadores y startups fuera de las áreas de control de exportación obtengan precios de recursos de computación y cubran costos a través de infraestructuras que evitan las restricciones, tal como ya lo han hecho las stablecoins en Argentina y Nigeria.

Curva de liquidez a plazo

Actualmente, construir un clúster de GPU significa pedir prestados millones de dólares con ingresos que no se pueden asegurar, ya que no hay herramientas correspondientes en los mercados financieros globales. Pero una curva a plazo con alta liquidez permite a las empresas pedir prestado con ingresos asegurados como colateral a tasas más bajas que las posiciones no cubiertas. Esto significa que el costo por hora de computación es más bajo. Entonces, ¿quién construirá la capa de liquidación de la curva a plazo?

La única solución que se necesita actualmente es establecer una capa de liquidación que permita a cualquiera verificar el colateral y hacer de la curva a plazo un producto público. Actualmente, no podemos verificar el estado del hardware colateral, si ha sido doblemente hipotecado o conocer su tasa de utilización real. Pero si se tokenizan las GPU y sus flujos de ingresos como activos en la cadena, cada prestamista puede verificar el colateral en tiempo real, lo que haría que la curva a plazo sea visible públicamente, en lugar de quedar atrapada en la trampa de negociaciones bilaterales.

Además, la próxima generación de agentes de inteligencia artificial comprará recursos de computación según el número de llamadas de razonamiento, y no podrán abrir cuentas bancarias. Las criptomonedas son la única forma de pago que puede completar microtransacciones entre un agente en Tokio y un rack de GPU en Virginia en menos de un segundo.

Ahora existen algunos factores de equilibrio poderosos, ya que el suministro de GPU está altamente concentrado. Los principales operadores de centros de datos de gran escala en el mercado controlan el 78% de la capacidad informática global. NVIDIA tiene más del 80% de la cuota de mercado de chips de IA de alta gama, y su calendario de lanzamientos de productos puede influir en todo el mercado. La estandarización es un cuello de botella, pero financiar una clase de activos durante un auge de construcción puede hacer que sea más contagiosa.

Más de 120 mil millones de dólares en deuda de infraestructura de inteligencia artificial se han trasladado de los balances a empresas de propósito especial (SPV) financiadas por Wall Street, la mayor parte de la cual ha entrado en fondos de bonos corporativos en productos de jubilación de fecha objetivo, y las personas que poseen estos bonos no tienen idea de ello. Creo que el modelo de financiamiento utilizado para construir esta infraestructura probablemente contenga algunas suposiciones sobre el valor residual del hardware, y los datos existentes aún no son suficientes para respaldar esas suposiciones.

El mercado eléctrico no se detiene en los generadores, sino que atraviesa todo el sistema, hasta los enchufes de pared, y afecta los precios de todos los dispositivos eléctricos. ¡El mercado de computación también tiene muchas líneas que pavimentar!

Descargo de responsabilidad: Este contenido se proporciona únicamente con fines generales de desarrollo de marca e informativos y no constituye asesoramiento financiero, de inversión, legal ni fiscal. Cualquier evento, recompensa, evento en línea o información relacionada que se mencione en el presente documento no debe considerarse como una recomendación, solicitud o invitación para comprar, vender, tradear o negociar de cualquier otra forma con cualquier criptoactivo o para utilizar cualquier servicio. Los criptoactivos son sumamente volátiles y pueden provocar pérdidas. Es posible que los servicios de WEEX y los eventos en línea no estén disponibles en todas las regiones, así como que estén sujetos a las leyes, regulaciones y requisitos de elegibilidad vigentes. Usted es responsable de asegurarse de que su uso de los servicios de WEEX cumpla con las leyes locales y de evaluar cuidadosamente los riesgos antes de participar en cualquier actividad relacionada con las criptomonedas.