El "nuevo petróleo" de la era de la IA: los futuros de capacidad de cómputo están a punto de lanzarse

Autor: Chamath Palihapitiya

Compilado por: Shenchao TechFlow

Resumen de Shenchao: El gasto de capital en IA ha superado por primera vez al de petróleo y gas natural, pero los precios de la capacidad de cómputo son muy volátiles y el mercado casi no tiene herramientas de cobertura. El CME Group planea lanzar futuros de capacidad de cómputo, lo que representa un experimento clave para determinar si la capacidad de cómputo puede convertirse en la próxima clase de activos de un billón de dólares. Este artículo señala que para que los futuros de capacidad de cómputo sean viables, primero deben resolverse dos problemas: la concentración y la intercambiabilidad, que son variables de riesgo que todos los inversores en infraestructura de IA deben entender.

"En realidad, creo que surgirá una nueva clase de activos, que es la compra de futuros de capacidad de cómputo. Ahora mismo, simplemente no tenemos suficiente capacidad de cómputo." ------ Larry Fink, CEO de BlackRock

Esta semana, se demostró que tenía razón.

CME Group, el principal mercado de derivados del mundo, ha anunciado en colaboración con Silicon Data, líder en inteligencia de mercado de GPU y pruebas de referencia, que planea lanzar contratos de futuros de capacidad de cómputo el 5 de octubre de 2026, sujeto a revisión regulatoria.

¿Por qué necesita la capacidad de cómputo un mercado financiero?

En 2026, el gasto de capital en IA alcanzará los 765 mil millones de dólares, superando por primera vez los 681 mil millones de dólares de petróleo y gas natural. Se espera que para 2031 casi se duplique. Morgan Stanley estima que la difusión de la IA en la economía global creará oportunidades por valor de 40 billones de dólares. Y esta oportunidad depende de un recurso clave: la capacidad de cómputo.

El índice de Silicon Data muestra que, desde principios de este año, incluso la capacidad de cómputo de generaciones más antiguas de GPU ha aumentado drásticamente:

Cuando tanto capital fluye hacia una industria, quienes gastan necesitan una forma de protegerse contra las fluctuaciones de precios desfavorables.

Hoy en día, los productores de petróleo pueden comprar contratos de futuros para fijar precios antes de la entrega. Si el precio al contado baja, el contrato puede estabilizar los ingresos. Los compradores en el otro lado utilizan el mismo mercado para limitar los costos de combustible. Ambas partes separan la volatilidad de precios de sus negocios.

La capacidad de cómputo aún no tiene herramientas como estas, lo que deja a cualquier persona que construya o compre infraestructura de IA expuesta a tres tipos de riesgos:

Los precios de alquiler de GPU son muy volátiles, aumentando drásticamente durante picos de demanda o cayendo abruptamente cuando hay un exceso de oferta o se lanzan nuevos chips, lo que dificulta que las empresas de IA presupuesten con precisión su mayor costo.

Cada vez que NVIDIA lanza un chip más rápido, el valor de alquiler de la generación anterior de chips disminuye, lo que también reduce el colateral detrás de los préstamos de hardware.

Un centro de datos necesita de dos a tres años para construirse, pero los desarrolladores tienen muy pocas herramientas para fijar sus costos o ingresos de capacidad de cómputo. Cada una de estas decisiones representa apuestas de miles de millones de dólares.

Estos riesgos han creado la demanda de futuros de capacidad de cómputo. Pero antes de que este mercado pueda escalar, debe enfrentar los mismos dos problemas que alguna vez limitaron otros mercados de futuros: concentración e intercambiabilidad.

Los intentos de establecer mercados de futuros para cebollas, uranio, chips de memoria DRAM y ancho de banda han encontrado uno o ambos problemas.

Para la capacidad de cómputo, el problema de la concentración es más complejo. Los compradores se están volviendo más dispersos, ya que la demanda de inferencia se extiende a miles de empresas que ejecutan cargas de trabajo de producción. El grupo de vendedores es amplio y sigue creciendo, con los ingresos de nuevos proveedores de la nube superando los 25 mil millones de dólares en 2025, abarcando más de 60 proveedores. Pero su base subyacente sigue siendo altamente concentrada, con NVIDIA suministrando la mayoría de los chips de IA.

El segundo problema es la intercambiabilidad.

Hoy en día, los precios de la capacidad de cómputo se cotizan en términos de tarifas horarias de GPU, es decir, el costo de alquilar una sola GPU por hora. Pero dos GPUs del mismo modelo pueden ofrecer diferentes capacidades de cómputo en una hora.

Silicon Data, junto con colaboradores académicos, ejecutó la misma carga de trabajo en 3,500 GPUs de 11 proveedores de nube. Incluso dentro del mismo modelo de chip, encontraron diferencias significativas. En una prueba, la variación de rendimiento del H100 alcanzó el 34.5%, mientras que la mayor discrepancia en todo el estudio fue del 38%.

Los primeros contratos sostenibles pueden necesitar definir varios niveles, al igual que el mercado energético utiliza diferentes combustibles, ubicaciones y períodos de entrega.

Pero la pregunta más grande es: ¿qué sucederá si los futuros de capacidad de cómputo funcionan? ¿Puede la capacidad de cómputo convertirse en la próxima clase de activos con un volumen de transacciones nominal de billones de dólares y acelerar la economía de IA?

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