Finance de calcul : L'économie de l'IA comble la couche financière, 0G construit un nouveau paradigme d'actifs de calcul

Source : 0G

Presque tous les actifs rares suivent un chemin similaire : d'abord produits, puis évalués, et enfin financés. Le pétrole a ses références de pétrole brut et ses marchés à terme, l'électricité a ses contrats à terme, et aujourd'hui, la puissance de calcul commence également à suivre ce même chemin.

Aujourd'hui, les utilisateurs peuvent louer un GPU en quelques minutes, et les prix de location des GPU principaux ont déjà formé une référence mise à jour quotidiennement. De grandes bourses mondiales commencent également à préparer des contrats à terme sur la puissance de calcul. Mais par rapport à des marchandises matures comme le pétrole et l'électricité, la puissance de calcul manque encore d'une véritable couche financière : les gens peuvent acheter et louer de la puissance de calcul, mais il est encore difficile de la détenir à long terme en tant qu'actif, de générer des revenus ou d'avoir des droits négociables sur la puissance de calcul future.

C'est exactement ce que le « Finance de calcul » tente de décrire. Son cœur est de transformer la puissance de calcul elle-même en un actif sous-jacent. La DeFi finance le capital, tandis que la finance de calcul espère financer l'un des matériaux de production les plus critiques de l'ère de l'IA - les ressources de calcul.

Le minage a déjà validé ce chemin

La finance de calcul n'est pas sans précédent. Le développement du marché du minage de Bitcoin a déjà fourni un ensemble de références relativement complet.

Au début, la puissance de hachage n'existait que dans les machines de minage et les salles de serveurs : on investissait de l'électricité, on faisait fonctionner des équipements et on obtenait des récompenses de blocs. Plus tard, des plateformes comme NiceHash ont commencé à établir un marché de location de puissance de hachage, permettant aux mineurs de vendre leur puissance de calcul, les acheteurs déterminant le prix par enchères publiques. Mais avoir seulement un marché de transaction n'est pas suffisant, car l'industrie manque encore d'une référence de prix unifiée.

Le véritable tournant a été l'introduction de Hashprice par Luxor. Il a abstrait la puissance de calcul de différentes machines de minage, avec différents coûts d'électricité et différentes conditions d'exploitation, en un indicateur de rendement standardisé. Par la suite, des contrats à terme ont émergé autour de cet indicateur, et finalement, des contrats à terme sur la puissance de hachage ont été cotés en bourse. Aujourd'hui, les mineurs peuvent se couvrir contre les revenus futurs du minage, tout comme les agriculteurs se protègent contre les prix des produits agricoles.

Ce chemin peut être résumé comme suit : d'abord un marché au comptant, puis une référence de prix, et enfin des produits dérivés financiers. Le marché de la puissance de calcul est en train de répéter ce processus, mais à une échelle plus grande.

La puissance de calcul a un prix, mais il n'y a pas encore de véritable marché de capitaux

Actuellement, le marché au comptant de la puissance de calcul est en fait assez mature. Des grands fournisseurs de services cloud comme AWS et Google Cloud offrent de la puissance de calcul à la demande et réservée, tandis que des plateformes comme Vast.ai et RunPod louent des GPU à l'heure, et des réseaux décentralisés comme Akash et Render apportent des modèles similaires sur la blockchain.

En d'autres termes, la puissance de calcul ne manque pas de lieux de transaction. Ce qui manque vraiment, ce sont les infrastructures financières basées sur le marché au comptant.

Ce changement a déjà commencé à se produire. Il existe déjà des références de prix de location quotidienne pour les GPU principaux, certaines données ayant même été intégrées dans des terminaux financiers ; des courbes de prix à terme commencent à se former, et de grandes bourses ont déjà annoncé des projets de lancement de contrats à terme sur la puissance de calcul réglés en espèces. Parallèlement, de grands acheteurs et vendeurs ont commencé à verrouiller les prix futurs de la puissance de calcul par le biais d'accords de gré à gré.

La finance traditionnelle commence progressivement à considérer la puissance de calcul comme une marchandise négociable.

Mais si l'on ramène le regard du côté des utilisateurs qui consomment réellement la puissance de calcul, la situation est complètement différente. La forme la plus courante reste encore les crédits de services cloud ou les points prépayés. Ces crédits sont généralement non transférables, n'ont pas de propriété financière et peuvent même expirer. Même si un utilisateur loue un GPU, à la fin de la période de location, il ne reste aucun actif à conserver.

C'est le plus grand vide du marché de la puissance de calcul actuellement : la couche de prix a commencé à se construire, mais la couche de capital n'est pas encore là.

Quels pourraient être les composants de la finance de calcul ?

Tout d'abord, la finance de calcul n'est pas une action de société de puces, ni un REIT de centre de données, et encore moins un simple marché de location de GPU. Elle souligne que les investisseurs détiennent directement des droits liés à la puissance de calcul elle-même, plutôt que d'obtenir une exposition indirecte par l'intermédiaire d'une entreprise qui vend de la puissance de calcul.

Le premier concept important est le « Rendement de calcul », c'est-à-dire le rendement de la puissance de calcul. Les rendements traditionnels des mises sont généralement des jetons ou des intérêts, tandis que la logique du rendement de calcul est la suivante : l'utilisateur investit du capital et obtient finalement des ressources de calcul utilisables. Ainsi, la puissance de calcul ne devient plus seulement un coût, mais peut devenir un revenu durable sur le bilan.

Cela est particulièrement important pour les agents d'IA. À l'avenir, un agent pourrait tout à fait posséder un certain actif et continuer à obtenir les ressources de raisonnement nécessaires à son fonctionnement. Une fois que la puissance de calcul peut devenir un flux de trésorerie stable, elle peut être valorisée ; et une fois qu'elle peut être valorisée, elle a également une base pour être davantage échangée et financée.

Le deuxième concept est les « Droits de calcul », c'est-à-dire les droits de puissance de calcul. Cela représente un droit d'utilisation de la puissance de calcul future qui peut être transféré. Les utilisateurs peuvent acheter lorsque le prix de la puissance de calcul est bas, vendre lorsque la demande augmente, ou l'utiliser comme garantie pour emprunter. À ce stade, le marché commence réellement à évaluer non seulement Nvidia, les fournisseurs de cloud ou les centres de données, mais la puissance de calcul elle-même.

La troisième direction est l'économie d'IA autofinancée. Aujourd'hui, la plupart des coûts de raisonnement des produits d'IA sont finalement supportés par le budget des entreprises ou le capital-risque, mais à l'avenir, un service d'IA pourrait directement utiliser une partie de ses revenus pour acheter la puissance de calcul de la prochaine étape. Il ne dépend plus d'une transfusion externe continue, mais utilise les revenus d'exploitation pour payer ses propres coûts de raisonnement.

Pour un agent, ce changement est particulièrement crucial. Un agent qui ne peut pas supporter ses propres coûts de raisonnement ressemble davantage à un produit expérimental, tandis qu'un agent capable de générer des bénéfices et de couvrir ses propres coûts d'exploitation commence à se rapprocher d'un véritable acteur économique indépendant.

Cependant, la condition préalable à la validité de ce modèle est qu'il doit exister un véritable cycle de revenus. Tout « droit de puissance de calcul future » implique que quelqu'un assume l'obligation de livraison, et la livraison de la puissance de calcul elle-même doit générer des coûts chaque jour. Par conséquent, les questions qui doivent être véritablement répondues incluent : qui est responsable de fournir la puissance de calcul ? Qui paie réellement pour le raisonnement ? Si les revenus ne couvrent pas les coûts, comment les droits de puissance de calcul peuvent-ils être réalisés ?

Si ces questions n'ont pas de réponses fiables, ce que l'on appelle « actif de puissance de calcul » pourrait finalement n'être qu'une autre forme de IOU emballé.

La puissance de calcul peut-elle être standardisée comme le pétrole ?

L'un des plus grands problèmes auxquels la finance de calcul est confrontée est la haute non-standardisation de la puissance de calcul elle-même.

Un baril de pétrole et un autre baril de pétrole peuvent avoir des différences de qualité, mais dans l'ensemble, ils peuvent toujours être échangés via un système de prix de référence. La puissance de calcul est beaucoup plus complexe. H100 et B200 ne sont pas équivalents, et les performances d'une même puce varient également selon la précision de calcul, tandis que la charge de travail réelle de l'IA est également influencée par des facteurs tels que la mémoire vidéo, le réseau et l'efficacité de communication.

Plus problématique encore, la vitesse d'itération des puces est extrêmement rapide. Le GPU phare d'aujourd'hui pourrait ne devenir qu'un produit de milieu de gamme dans quelques années. Si les actifs sous-jacents changent constamment, sur quoi les contrats financiers devraient-ils se baser pour le règlement ?

Mais le marché du minage a déjà répondu à des questions similaires. Les machines de minage de Bitcoin proviennent également de différentes générations, avec différentes efficacités et structures de coûts. Hashprice n'a pas essayé de rendre toutes les machines de minage identiques, mais a établi un indicateur de référence unifié, permettant à différents matériels de former des décotes et des primes autour de cette référence.

Les marchés financiers ont longtemps traité des marchandises non standardisées de manière similaire. Par exemple, différents grades de pétrole, l'électricité de différentes régions, peuvent finalement former un système de prix autour d'une certaine référence.

La puissance de calcul pourrait également suivre une structure similaire : choisir un GPU de référence ou une unité de calcul standardisée, établir une référence négociable, puis permettre à différents types de matériel de négocier autour de celle-ci. Une infrastructure véritablement précieuse pourrait ne pas prouver que tous les GPU sont identiques, mais établir un système de décote, de prime et de base que le marché peut accepter.

Pourquoi maintenant ?

La raison la plus directe est que l'IA rend la puissance de calcul de plus en plus semblable à une marchandise rare. La demande augmente rapidement, l'expansion de l'offre nécessite d'importantes dépenses en capital, et les prix présentent des fluctuations évidentes. D'après l'expérience historique, ces types d'actifs finissent souvent par développer leur propre marché financier.

Et ce que l'industrie de la cryptographie excelle à faire, c'est précisément l'infrastructure dont ce système a besoin : des droits programmables, des garanties transparentes et un marché ouvert.

Plus important encore, les agents d'IA pourraient devenir les utilisateurs les plus naturels de la finance de calcul. Les agents n'ont pas besoin de bureaux, n'embauchent pas d'employés traditionnels, et leur coût principal est le raisonnement. Pour les agents, la puissance de calcul équivaut à des salaires, des loyers et des matières premières.

Ainsi, un véritable système économique constitué d'agents aura du mal à dépendre à long terme des cartes de crédit d'entreprise et des factures de services cloud mensuelles. Il a besoin d'un actif de puissance de calcul qui peut être directement détenu, gagné et consommé par des logiciels.

Sous cet angle, le marché de la puissance de calcul a probablement déjà atteint le milieu de son chemin vers la financiarisation. Le marché au comptant existe, la référence de prix se forme, et les bourses explorent.

Comment 0G comprend ce système ?

0G se positionne au niveau de base de ce système de finance de calcul et a lancé deux types de produits connexes.

Ascend est un produit de mise liquide de l'écosystème 0G. Après avoir mis en jeu 0G, les utilisateurs peuvent obtenir a0G, tout en maintenant les rendements de mise et en continuant à participer à la DeFi ; a0G est également la base pour la création d'actifs liés à la puissance de calcul à l'avenir.

Infinite AI (iAI), qui sera lancé le 29 septembre, est positionné comme un actif numérique lié à la puissance de calcul. Les utilisateurs peuvent utiliser a0G pour créer iAI et obtenir des quotas de puissance de calcul en mettant en jeu des iAI conformes, pour des produits de l'écosystème tels que 0G Private Computer et 0G App. Selon la conception initiale, les stakers d'iAI conformes peuvent obtenir un quota de puissance de calcul d'une certaine valeur d'utilisation chaque jour, ce qui dépend encore des termes du produit.

Ce processus peut être résumé comme suit : mettre en jeu 0G → obtenir a0G → créer iAI → mettre en jeu iAI → obtenir de la puissance de calcul → utiliser l'IA.

Dans le cadre de 0G, Ascend prend en charge la couche de mise et de liquidité, iAI correspond aux droits de puissance de calcul, tandis que la puissance de calcul réellement consommée est utilisée pour relier les actifs financiers aux besoins réels d'utilisation de l'IA.

La puissance de calcul pourrait devenir un nouveau langage financier

Dans le passé, le marché a déjà vu des concepts tels que « matériel tokenisé » et « crédit soutenu par GPU », mais ceux-ci décrivent davantage des produits locaux, et non un marché complet.

Ce que l'on appelle la finance de calcul tente de proposer un champ plus large : la puissance de calcul n'est plus seulement un élément de coût pour les entreprises d'IA, mais commence à avoir la possibilité de devenir une catégorie d'actifs indépendante.

Si le commerce au comptant, les références de prix, les droits de puissance de calcul, les produits de rendement et les dérivés peuvent finalement se connecter, le marché de la puissance de calcul pourrait progressivement former un système financier similaire à celui de l'énergie et des matières premières.

Ce marché est encore très précoce. De nombreuses questions clés, y compris la standardisation, la responsabilité de livraison, le risque de crédit, la liquidité et la réglementation, restent encore loin d'être résolues.

Mais au moins une chose devient de plus en plus claire : à mesure que l'IA s'étend d'un secteur logiciel à une nouvelle infrastructure économique, la puissance de calcul elle-même évolue progressivement d'une ressource technique à un actif nécessitant une évaluation, un financement et une gestion des risques.

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