Calcul du marché des capitaux

Le calcul est en train d'être intégré dans un marché des capitaux complet, tout comme l'électricité dans les années 90.

Rédigé par : Vaidik Mandloi

Traduit par : Block unicorn

Google est l'un des trois principaux fournisseurs de services cloud au monde, et il achète actuellement des ressources de calcul d'une valeur de 920 millions de dollars par mois à SpaceX, une entreprise de fusées.

C'est la situation chaotique du marché de la capacité GPU. Il n'y a pas de référence de prix, et les prêteurs ne peuvent pas couvrir le risque de financement de leur matériel ; tout repose sur une allocation de capital aveugle. Mais cela est sur le point de changer, car le Chicago Mercantile Exchange (CME) et l'Intercontinental Exchange (ICE) ont annoncé le lancement de contrats à terme sur le temps de calcul GPU.

Le calcul est en train d'être intégré dans un marché des capitaux complet, tout comme l'électricité dans les années 90. Aujourd'hui, je vais explorer en profondeur cette nouvelle courbe de liquidité à terme, alimentée par des règlements en stablecoins, et les transformations qu'elle peut apporter à la plus grande construction d'infrastructure depuis le chemin de fer.

Rendre le calcul négociable

Quand je dis que le calcul entre sur le marché des capitaux sur le chemin du développement de l'électricité, je le dis de manière très précise, et comprendre cela nous dira comment ce marché est construit.

Dans le marché des matières premières, les traders font une grande distinction entre les biens stockés et les biens liquides. Par exemple, le pétrole est un bien stocké, car vous pouvez le conserver dans des pétroliers jusqu'à ce que vous trouviez un acheteur. Vous pouvez accumuler du pétrole brut lorsque les prix sont bas, puis le vendre lorsque les prix montent. En revanche, la capacité de calcul est un bien liquide, car vous louez un GPU pendant un certain temps et payez pour cela. Toute capacité de calcul non utilisée pendant la période de location disparaîtra définitivement.

Les GPU inactifs sur les étagères ne sont pas équivalents à un « calcul stocké », tout comme une centrale électrique déconnectée n'est pas équivalente à une « électricité stockée », car dans les deux cas, le produit de valeur est le flux - le nombre d'heures GPU ou les kilowattheures, et non les machines physiques qui produisent ce flux.

C'est crucial pour la tarification, car les biens stockés ont un stabilisateur intégré, tandis que les biens liquides n'ont pas ce stabilisateur. Les stocks peuvent être libérés en période de forte volatilité des prix pour compenser la hausse des prix. Les biens liquides n'ont pas ce tampon ; c'est pourquoi le prix au comptant du calcul fluctue souvent de manière spectaculaire.

À la mi-2025, en raison du lancement de la prochaine génération de puces Blackwell de Nvidia, une grande quantité de nouvelles fournitures a afflué sur le marché, entraînant une baisse de la demande pour les cartes graphiques H100, dont le prix au comptant a chuté de 70 % en 18 mois. Mais cette année, en raison de la production en série de puces HBM, la demande a explosé, et comme il n'y avait pas de stocks sur le marché pour absorber cela, le prix des cartes graphiques H100 a de nouveau grimpé de 48 % en seulement quatre jours. Cette volatilité, sans outils de couverture, est une question de vie ou de mort pour les entreprises d'IA (dont les coûts d'exploitation peuvent atteindre des dizaines de millions de dollars) et pour les prêteurs qui fournissent plus de 120 milliards de dollars de crédits pour ces centres de données.

De plus, il y a un deuxième problème. Un baril de pétrole est identique à tout autre baril de pétrole, peu importe où il se trouve dans le monde, ce qui explique pourquoi il peut être échangé sur les bourses sans inspection physique. Mais un H100 situé en Virginie et un H100 situé en Islande sont des produits complètement différents, car les puces, la configuration des clusters et les charges de travail adjacentes affectent leurs performances réelles.

Les tests de référence des fournisseurs de GPU mondiaux montrent que même pour du matériel nominalement identique, les différences de performance peuvent atteindre 38 %. L'industrie de l'électricité des années 90 a également rencontré le même problème : l'électricité du réseau texan est complètement différente de celle du Midwest atlantique, car le transport et la demande locale créent des conditions différentes à chaque nœud du réseau. La seule solution à l'époque était de fixer des prix différents pour chaque nœud et de proposer des prix basés sur des références. Et cette référence est ce qui manque actuellement sur le marché du calcul.

SF Compute a construit un carnet d'ordres en temps réel pour le temps GPU, où les acheteurs et les vendeurs peuvent échanger du temps, tout comme sur un marché au comptant pour toute autre marchandise. La logique est que, une fois qu'un marché au comptant liquide est établi, les activités de trading peuvent être utilisées pour déduire un prix indiciel. Ce prix indiciel peut ensuite être utilisé pour construire des contrats à terme réglés en espèces.

Une fois qu'un centre de données peut vendre des contrats à terme et verrouiller ses revenus pour plusieurs mois, il peut se rapprocher des prêteurs pour leur montrer que ses revenus sont couverts, ce qui lui permet d'obtenir des taux d'intérêt plus bas et d'augmenter sa capacité. Cela peut à son tour réduire le coût global du calcul pour tout le monde.

Une autre entreprise, Silicon Data, a construit un indice quotidien appelé SDH100RT, qui a été lancé sur le terminal Bloomberg depuis mai dernier et a déjà agrégé 3,5 millions de points de données provenant de fournisseurs du monde entier pour créer une seule référence, dont le coût équivaut à une heure de fonctionnement d'un GPU H100. Les nouveaux contrats à terme récemment annoncés par le Chicago Mercantile Exchange (CME) seront réglés selon cet indice. Actuellement, plusieurs entreprises rivalisent pour construire des indices similaires, car devenir un prix de référence signifie qu'elles peuvent capturer une petite partie de chaque transaction sur le marché, tant que le marché existe.

Le marché de l'électricité a également connu des phases similaires : en 1993, Nord Pool a ouvert la première bourse de contrats à terme sur l'électricité, suivie de l'émergence de plus de 200 nouvelles entreprises de marketing de l'électricité. Les acteurs de l'industrie ont passé dix ans à débattre de la question de savoir si l'électricité appartenait légalement à la catégorie des marchandises, mais aujourd'hui, elle est devenue un marché d'une valeur de 6 000 milliards de dollars par an. Le marché des ordinateurs est également en train de vivre un parcours similaire.

Intermédiaires

Ainsi, nous avons maintenant ce que l'on peut appeler le premier marché au comptant de calcul à adopter une forme d'indice de prix, et les bourses ont également annoncé leur intention à cet égard. Cependant, il existe un maillon crucial qui soutient le fonctionnement entre le prix indiciel sur le terminal Bloomberg et un marché des capitaux bien établi, et ce maillon est fondamentalement différent des méthodes de trading traditionnelles.

Le fonctionnement du marché des contrats à terme sur le calcul est très différent de celui des bourses d'actions, où les transactions se font entre acheteurs anonymes pour des actions standardisées. Le marché des contrats à terme sur le calcul sera dominé par des courtiers, qui serviront de pont entre les propriétaires de GPU (souhaitant verrouiller leurs revenus) et les entreprises d'IA (souhaitant verrouiller leurs coûts).

Par exemple, supposons qu'un centre de données américain dispose d'un grand nombre de serveurs H200 disponibles à partir d'octobre. Une startup a besoin de 500 GPU, mais elle ne se soucie que de savoir si le mode de connexion est InfiniBand (un moyen de communication pour GPU) et ne se soucie pas de l'emplacement spécifique des serveurs. C'est une demande très spécifique qui nécessite quelqu'un pour gérer cette commande personnalisée tout en couvrant les risques associés à l'indice standardisé.

Ce n'est pas une nouveauté ; chaque marchandise dans le passé nécessitait un tel maillon pour permettre aux parties concernées de démêler les relations complexes des produits physiques et de les transformer en unités interchangeables pouvant être échangées sur les bourses. Le contrat H100 sur l'étagère n'est qu'un contrat personnalisé, que d'autres ne peuvent pas évaluer. Il ne peut générer des bénéfices pour une partie que sur la base d'un accord privé, et les autres parties du système financier ne peuvent même pas y accéder. Mais s'il peut être combiné avec un prix indiciel et un niveau de règlement public, il peut devenir une marchandise vivante que les prêteurs peuvent couvrir.

En 2023, CoreWeave a emprunté 2,3 milliards de dollars uniquement en utilisant des GPU Nvidia comme garantie, marquant la première fois que le matériel H100 a obtenu un prêt. Son dernier financement a reçu une note d'investissement de Moody's, basée sur la situation de crédit de Meta, et non sur celle de CoreWeave, car Meta a signé un contrat de « paiement sans contestation », ce qui signifie qu'elle doit payer, que les ressources de calcul soient effectivement utilisées ou non.

C'est là que la voie des cryptomonnaies joue un rôle crucial. Les acheteurs et les vendeurs de ressources de calcul sont dispersés dans le monde entier, mais ils ne peuvent pas obtenir l'approbation de la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) pour ouvrir un compte sur une bourse américaine. Cependant, un portefeuille de cryptomonnaies peut régler des paiements en stablecoins, et n'importe quel portefeuille peut détenir des ressources de calcul tokenisées.

Les contrôles à l'exportation des GPU ont révélé la stratification géopolitique de l'accès aux ressources de calcul, par exemple, Nvidia ne peut pas exporter de puces avancées vers la Chine et d'autres dizaines de pays. Un marché à terme sur le calcul réglé en stablecoins pourrait permettre aux chercheurs et aux startups en dehors des zones de contrôle à l'exportation d'accéder à la tarification des ressources de calcul et de couvrir les coûts grâce à des infrastructures contournant les restrictions, tout comme les stablecoins ont déjà joué ce rôle en Argentine et au Nigeria.

Courbe de liquidité à terme

Actuellement, construire un cluster GPU signifie emprunter des millions de dollars avec des revenus non verrouillables en garantie, car il n'existe pas d'outils correspondants sur les marchés financiers mondiaux. Mais une courbe à terme liquide permet aux entreprises d'emprunter à des taux inférieurs à ceux des positions non couvertes, en utilisant des revenus déjà couverts comme garantie. Cela signifie que le coût par heure de calcul est plus bas. Alors, qui va construire le niveau de règlement de la courbe à terme ?

La seule solution nécessaire actuellement est d'établir un niveau de règlement permettant à quiconque de vérifier les garanties et de rendre la courbe à terme un produit public. Actuellement, nous ne pouvons pas vérifier l'état du matériel de garantie, s'il a été sur-garanti, ou connaître son taux d'utilisation réel. Mais si nous tokenisons les GPU et leurs flux de revenus en actifs sur la chaîne, chaque prêteur peut vérifier les garanties en temps réel, rendant ainsi la courbe à terme visible publiquement, au lieu de se retrouver dans le marasme des négociations bilatérales.

De plus, la prochaine génération d'agents d'IA achètera des ressources de calcul par nombre d'appels de raisonnement, et ils ne peuvent pas ouvrir de comptes bancaires. Les cryptomonnaies sont le seul moyen de paiement capable de réaliser des microtransactions entre un agent à Tokyo et un rack GPU en Virginie en moins d'une seconde.

Il existe actuellement des facteurs de contrepoids puissants, car l'offre de GPU est actuellement hautement concentrée. Les principaux opérateurs de centres de données hyperscale contrôlent 78 % de la puissance informatique mondiale. Nvidia détient plus de 80 % du marché des puces AI haut de gamme, et son calendrier de lancement de produits est suffisant pour influencer l'ensemble du marché. La normalisation est un goulot d'étranglement, mais la financiarisation d'une certaine catégorie d'actifs pendant la frénésie de construction pourrait la rendre plus contagieuse.

Plus de 120 milliards de dollars de dettes d'infrastructure AI ont été transférés des bilans vers des sociétés à but spécial (SPV) financées par Wall Street, dont la plupart ont également été intégrées dans des fonds d'obligations d'entreprise dans des produits de retraite à date cible, tandis que les particuliers détenant ces obligations n'en ont aucune idée. Je pense que les modèles de financement utilisés pour construire ces infrastructures contiennent probablement certaines hypothèses concernant la valeur résiduelle du matériel, et les données existantes ne suffisent pas à soutenir ces hypothèses.

Le marché de l'électricité ne s'arrête pas aux générateurs, mais traverse tout le système jusqu'à la prise murale, influençant les prix de tous les appareils électriques. Le marché des ordinateurs a également encore de nombreuses lignes à tracer !

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