算力金融：AI经济正在补上的金融层，0G正在构建算力资产新范式

本文来源：0G

几乎所有稀缺资产都会经历一条相似的路径：先被生产出来，再被定价，最后被金融化。石油有了基准原油和期货市场，电力有了远期合约，而如今，算力也开始走上同一条路。

今天，用户可以在几分钟内租到一块 GPU，主流 GPU 的租赁价格已经形成每日更新的基准，全球大型交易所也开始筹备算力期货。但与石油、电力等成熟商品相比，算力仍然缺少真正属于自己的金融层：人们可以购买和租赁算力，却还很难把它作为一种资产长期持有、赚取收益，或拥有对未来算力的可交易权益。

这正是「算力金融（Compute Finance）」试图描述的市场。它的核心，是把算力本身变成底层资产。DeFi 金融化的是资本，而算力金融希望金融化的是 AI 时代最关键的生产资料之一------计算资源。

挖矿已经验证过这条路径

算力金融并非完全没有先例。比特币挖矿市场的发展，已经提供了一套相对完整的参照。

早期的哈希算力只存在于矿机和机房中：投入电力，运行设备，获得区块奖励。后来，NiceHash 等平台开始建立哈希算力租赁市场，让矿工可以出售算力、买方通过公开竞价决定价格。但仅有交易市场还不够，因为行业仍然缺少统一的价格基准。

真正的转折点，是 Luxor 推出 Hashprice。它把不同矿机、不同电力成本和不同运营条件下的算力，抽象成一个标准化的收益指标。随后，围绕这一指标出现远期合约，最终又进一步发展出交易所挂牌的哈希算力期货。今天，矿工已经可以像农民对冲农产品价格一样，对冲未来的挖矿收入。

这条路径可以概括为：先有现货市场，再有价格基准，最后才有金融衍生品。算力市场如今正在重复这一过程，只不过规模更大。

算力已经有价格，但还没有真正的资本市场

目前，算力的现货市场其实已经相当成熟。AWS、Google Cloud 等大型云服务商提供按需和预留算力，Vast.ai、RunPod 等平台按小时出租 GPU，Akash、Render、io.net 等去中心化网络则把类似模式带到了链上。

换句话说，算力并不缺交易场所。真正缺少的是建立在现货市场之上的金融基础设施。

这一变化已经开始出现。市场上已经有针对主流 GPU 的每日租赁价格基准，部分数据甚至已经进入金融终端；远期价格曲线开始形成，大型交易所也已经宣布计划推出现金结算的算力期货。与此同时，大型买卖双方已经开始通过场外协议锁定未来算力价格。

传统金融正在逐渐把算力视为一种可以交易的大宗商品。

但如果把视角拉回真正消费算力的用户端，情况却完全不同。当前最常见的形式仍然是云服务额度或预付费积分。这些额度通常不可转让、不具备财产权属性，甚至可能过期。即使用户租用了一块 GPU，租期结束后也不会留下任何可继续持有的资产。

这就是算力市场目前最大的缺口：价格层已经开始建立，但资本层还没有。

算力金融可能由哪些部分组成？

首先，算力金融并不是芯片公司股票，也不是数据中心 REIT，更不是简单的 GPU 租赁市场。它强调的是，投资者直接持有与算力本身挂钩的权益，而不是通过某家出售算力的公司间接获得敞口。

其中第一个重要概念是 Compute Yield，也就是算力收益。传统质押的回报通常是代币或利息，而算力收益的逻辑是：用户投入资本，最终获得的是可以实际使用的计算资源。这样一来，算力就不再只是一项成本，而可以成为资产负债表能够持续产生的收益。

这对 AI Agent 尤其重要。未来，一个 Agent 完全可能自己持有某种资产，并持续获得维持自身运行所需要的推理资源。一旦算力可以成为稳定现金流，它就能够被估值；而一旦能够被估值，也就具备了进一步交易和金融化的基础。

第二个概念是 Compute Claims，即算力权益。它代表一种可以转让的未来算力使用权。用户可以在算力价格较低时买入，在需求激增时卖出，也可以把它作为抵押品进行借贷。到这一阶段，市场真正开始定价的就不再只是英伟达、云厂商或数据中心，而是算力本身。

第三个方向，则是 自我融资的 AI 经济。今天绝大多数 AI 产品的推理成本最终都由企业预算或风险资本承担，但未来，一个 AI 服务可以直接把自身收入的一部分用于购买下一阶段的算力。它不再依赖外部持续输血，而是用业务收入支付自己的推理成本。

对于 Agent 来说，这种变化尤其关键。一个无法承担自己推理成本的 Agent 更像是实验产品，而一个可以赚钱并支付自身运行成本的 Agent，才开始真正接近一个独立经济主体。

不过，这种模式成立的前提，是必须存在真实的收入闭环。任何「未来算力权益」的另一面，都意味着有人承担交付义务，而算力交付本身每天都要产生成本。因此，真正需要回答的问题包括：谁负责提供算力？实际推理由谁买单？如果收入不足以覆盖成本，算力权益又如何兑现？

如果这些问题没有可靠答案，所谓「算力资产」最终可能只是另一种包装过的 IOU。

算力能不能像石油一样标准化？

算力金融面临的最大问题之一，是算力本身高度不标准化。

一桶原油与另一桶原油虽然存在品质差异，但总体上仍然可以通过基准价格体系进行交易。算力则复杂得多。H100 和 B200 并不等价，同一款芯片在不同计算精度下的表现也不同，而实际 AI 工作负载还会受到显存、网络、通信效率等因素影响。

更麻烦的是，芯片迭代速度极快。今天的旗舰 GPU，几年后可能就只是中端产品。如果底层资产不断变化，金融合约应该以什么作为结算标准？

但挖矿市场其实已经回答过类似的问题。比特币矿机同样来自不同世代，拥有不同能效和成本结构。Hashprice 并没有试图让所有矿机完全一样，而是建立了一个统一的参考指标，再让不同硬件围绕这个基准形成折价和溢价。

金融市场长期以来一直用类似方式处理非标准化商品。例如不同品级的原油、不同地区的电力，最终都可以围绕某个基准形成一套定价体系。

算力很可能也会走向类似结构：选定参考 GPU 或标准化计算单位，建立可结算的基准，再让不同类型的硬件围绕它交易。真正有价值的基础设施，可能不是证明所有 GPU 都一样，而是建立一套市场能够接受的折价、溢价和基差体系。

为什么是现在？

最直接的原因，是 AI 正在让算力越来越像一种稀缺商品。需求快速增长，供给扩张需要大量资本开支，价格又存在明显波动。从历史经验看，这类资产最终往往都会发展出自己的金融市场。

而加密行业所擅长的，恰好也是这套系统需要的基础设施：可编程权益、透明抵押品和开放市场。

更重要的是，AI Agent 可能会成为算力金融最天然的用户。Agent 不需要办公室，也不雇佣传统员工，它最核心的成本就是推理。对 Agent 来说，算力同时相当于工资、房租和原材料。

因此，一个真正由 Agent 构成的经济体系，很难长期依赖公司信用卡和月度云服务账单。它需要一种可以直接被软件持有、赚取和消费的算力资产。

从这个角度看，算力市场目前大概已经走到了金融化道路的中段。现货市场已经存在，价格基准正在形成，交易所正在探索

0G 如何理解这套体系？

0G 将自己定位在这套算力金融体系的底层，并推出了两类相关产品。

Ascend 是 0G Ecosystem 的流动性质押产品。用户质押 0G 后，可以获得 a0G，在保持质押收益的同时继续参与 DeFi；a0G 同时也是后续铸造算力相关资产的基础。

计划于 9 月 29 日上线的 Infinite AI（iAI），则被定位为一种与算力挂钩的数字资产。用户可以使用 a0G 铸造 iAI，并通过质押符合条件的 iAI 获得算力额度，用于 0G Private Computer、0G App 等生态产品。根据初始设计，符合条件的 iAI 质押者每天可以获得一定使用价值的算力额度，具体仍取决于产品条款。

这套流程可以概括为：质押 0G → 获得 a0G → 铸造 iAI → 质押 iAI → 获得算力 → 使用 AI。

在 0G 的框架中，Ascend 承担质押和流动性层，iAI 对应算力权益，而实际被消费的算力额度，则用于把金融资产与真实 AI 使用需求连接起来。

算力可能正在成为新的金融原语

过去，市场已经出现过「代币化硬件」「GPU 支撑信贷」等概念，但这些更多描述的是局部产品，而不是一个完整市场。

所谓 Compute Finance，试图提出的是一个更大的范畴：算力不再只是 AI 公司的成本项，而开始具备成为独立资产类别的可能。

如果现货交易、价格基准、算力权益、收益产品和衍生品最终能够连接起来，算力市场可能会逐渐形成一套类似能源和大宗商品的金融体系。

这个市场目前仍然非常早期。很多关键问题，包括标准化、交付责任、信用风险、流动性和监管，都还远未解决。

但至少有一点正在变得越来越清楚：随着 AI 从软件行业扩展为新的经济基础设施，算力本身也正在从一项技术资源，逐渐变成一种需要被定价、融资和管理风险的资产。

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