Cálculo del mercado de capitales

El cálculo se está incorporando a un mercado de capitales integral, al igual que la electricidad en la década de 1990.

Escrito por: Vaidik Mandloi
Traducido 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 esta situación está a punto de cambiar, ya que la Bolsa de Comercio de Chicago (CME) y la Bolsa Intercontinental (ICE) han anunciado el lanzamiento de contratos de futuros de tiempo de computación de GPU.

El cálculo se está incorporando a un mercado de capitales integral, al igual que la electricidad en la década de 1990. Hoy, profundizaré en esta nueva curva de liquidez impulsada por la liquidación en stablecoins, y qué transformaciones puede traer para la construcción de infraestructura más grande desde la llegada del ferrocarril.

Haciendo que el cálculo sea negociable

Cuando digo que la computación está entrando en el mercado de capitales siguiendo el camino del desarrollo de la electricidad, me refiero de manera muy específica, y 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 en movimiento. 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 venderlo cuando los precios se disparan. Por otro lado, la capacidad de computación es un producto en movimiento, ya que alquilas una GPU por un tiempo y pagas por ello. Cualquier capacidad de computación no utilizada durante el período de alquiler desaparecerá para siempre.

Las GPU inactivas en los estantes no son equivalentes a "computación almacenada", así como una planta de energía desconectada no es equivalente a "electricidad almacenada", porque en ambos casos, el producto valioso es el flujo: el número de horas de GPU o kilovatios-hora, y 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 interno, mientras que los productos en movimiento carecen de este estabilizador. El inventario puede liberarse durante períodos de alta volatilidad de precios para contrarrestar el aumento de precios. Los productos en movimiento no tienen este amortiguador; esta es la razón por la cual el precio al contado de la computación a menudo fluctúa drásticamente.

A mediados de 2025, debido al lanzamiento de los próximos chips Blackwell de Nvidia, una gran cantidad de nueva oferta inundó el mercado, lo que llevó a una caída en la demanda de las tarjetas gráficas H100, y el precio al contado de la 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 absorberlo, 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 una cuestión de vida o muerte para las empresas de inteligencia artificial (que tienen costos de operación de entrenamiento de hasta decenas de millones de dólares) y para las instituciones prestamistas que proporcionan más de 120 mil millones de dólares en crédito a centros de datos para 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 negociarse en la bolsa sin necesidad de inspección física. Pero un H100 en Virginia y un H100 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 a 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. En ese momento, la única solución era establecer precios diferentes para cada nodo y cotizar en función de la diferencia de precios de referencia. Y esa 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, al igual que en el mercado al contado de cualquier producto. Su lógica es que, una vez que se tenga un mercado al contado líquido, se puede derivar un precio índice a partir de la actividad comercial. Y este precio índice puede usarse para construir contratos de futuros liquidados en efectivo.

Una vez que un centro de datos pueda vender contratos de futuros y asegurar ingresos para meses después, podrá acercarse a los prestamistas y mostrarles que sus ingresos están cubiertos, lo que les permitirá obtener tasas de interés más bajas y expandirse. Esto, a su vez, puede reducir el costo general 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 para formar un único índice, cuyo costo es solo el tiempo de funcionamiento de una hora de GPU H100. Los nuevos contratos de futuros anunciados por la Bolsa de Comercio de Chicago (CME) se liquidarán en base a este índice. Actualmente, varias empresas están compitiendo para construir índices similares, ya que convertirse en un precio de referencia significa que pueden capturar una pequeña parte de cada transacción en el mercado, siempre que exista el mercado.

El mercado de electricidad 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, pero hoy en día se ha convertido en un mercado con un valor de 6 billones de dólares al año. 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 de computación al contado que adopta alguna forma de índice de precios, y las bolsas han anunciado intenciones relacionadas. Sin embargo, entre el precio del índice en la terminal de Bloomberg y un mercado de capitales bien funcionando, hay un eslabón crucial que sostiene todo esto, y este eslabón es muy diferente de las formas tradicionales de negociación.

El funcionamiento del mercado de futuros de computación es muy diferente al de la bolsa 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 puente 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 importa si la interconexión es 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, mientras 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 negociarse en la bolsa. El contrato H100 en la estantería es solo un contrato personalizado, que otros no pueden valorar. Solo puede generar ingresos 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 prestamistas pueden cubrir.

En 2023, CoreWeave prestó 2.3 mil millones de dólares solo con GPUs de Nvidia como colateral, siendo esta la primera vez que el hardware H100 obtuvo un préstamo. Su última financiación recibió una calificación de grado de inversión por parte de Moody's, basada en la solvencia de Meta, no en la de CoreWeave, ya que Meta firmó un contrato de "pago incondicional", que debe pagarse independientemente de si se utilizan realmente los recursos de computación.

Este es también el lugar donde las vías de criptomonedas juegan un papel crucial. 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 exportación de GPU ha revelado la estratificación geopolítica en el acceso a recursos de computación, por ejemplo, Nvidia no puede exportar chips de última generación 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, de la misma manera que las stablecoins ya han funcionado 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 líquida 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 los colaterales y que la curva a plazo sea un producto público. Actualmente, no podemos verificar el estado del hardware colateral, si ha sido sobrecolateralizado, o conocer su tasa de utilización real. Pero si se tokenizan las GPU y sus flujos de ingresos como activos en cadena, cada prestamista podrá verificar el colateral en tiempo real, haciendo que la curva a plazo sea visible públicamente, en lugar de quedar atrapada en un pantano de negociaciones bilaterales.

Además, la próxima generación de agentes de inteligencia artificial comprará recursos de computación por número de llamadas de razonamiento, y no podrán abrir cuentas bancarias. Las criptomonedas son la única puerta 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 actualmente altamente concentrado. Los principales operadores de centros de datos de gran escala en el mercado controlan el 78% de la capacidad de TI a nivel mundial. Nvidia posee más del 80% del mercado de chips de IA de alta gama, y su hoja de ruta de productos es suficiente para influir en todo el mercado. La estandarización es un cuello de botella, pero financiar una categoría 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, gran parte de la cual ha entrado en fondos de bonos corporativos en productos de jubilación de fecha objetivo, mientras que los individuos que poseen esos bonos no tienen idea de ello. Creo que los modelos de financiamiento utilizados para construir esta infraestructura probablemente contengan algunas suposiciones sobre el valor residual del hardware, y los datos existentes no son suficientes para respaldar esas suposiciones.

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

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