著者：Chamath Palihapitiya

翻訳・編集：深潮 TechFlow

深潮ダイジェスト： AI設備投資が初めて石油・ガスを上回ったが、コンピュート価格は激しく変動しており、市場にはほとんどヘッジ手段が存在しない。CMEはコンピュート先物の上場を計画しており、その背後には、コンピュートが次の1兆ドル規模の資産クラスになれるかどうかを左右する重要な実験がある。この記事は、コンピュート先物が機能するには、まず集中度と互換性という2つの問題を解決する必要があると指摘する。これは、AIインフラに投資するすべての投資家が理解しておくべきリスク変数だ。

「実際、私は新しい資産クラスが登場すると信じている。それはコンピュート先物を買うことだ。いま、私たちには十分なコンピュートがないのだ。」——ブラックロックCEO、ラリー・フィンク

今週、彼の正しさが証明された。

世界的に有数のデリバティブ市場であるCMEグループ（CME Group）は、GPU市場のインテリジェンスとベンチマークで業界をリードするSilicon Dataと共同で、規制当局の審査を条件に、2026年10月5日にコンピュート先物契約を導入する計画を発表した。

なぜコンピュートに金融市場が必要なのか？

2026年、AI設備投資は7,650億ドルに達し、石油・ガスの6,810億ドルを初めて上回った。2031年までにはほぼ倍増すると予想されている。モルガン・スタンレーは、AIが世界経済に普及することで40兆ドルの機会が生まれると予測している。そしてその機会は、重要な資源であるコンピュートに依存している。

Silicon Dataの指数によると、今年初め以降、比較的古い世代のGPUでさえ、コンピュート需要が急激に増加している。

これほど多くの資本が1つの業界に流入すると、資金を投じる側は、価格が不利な方向に動くことから身を守る手段を必要とする。

現在、石油を販売する生産者は先物契約を買い、受け渡し前に価格を固定できる。現物価格が下落しても、契約によって収入を安定させられる。反対側の買い手は同じ市場を利用して燃料コストを抑える。双方が価格変動を自社の事業から切り離している。

コンピュートにはまだこうした手段がない。そのため、AIインフラを構築または購入する者は誰でも、次の3つのリスク・エクスポージャーに直面する。

GPUレンタル価格は激しく変動し、需要が急増すると高騰したり、供給が緩んだり新しいチップが発売されたりすると急落したりする。そのためAI企業は最大のコスト項目を正確に予算化できない。

NVIDIAがより高速なチップを発表するたびに、前世代のチップのレンタル価値は下がり、ハードウェアローンを裏付ける担保も目減りする。

データセンターの建設には2〜3年かかるが、開発事業者がコンピュートのコストや収益を固定するために使える手段は非常に限られている。そのような決定の一つひとつが数十億ドル規模の賭けとなる。

こうしたリスク・エクスポージャーがコンピュート先物の需要を生み出している。しかし、この市場が規模を拡大できるようになる前に、かつて他の先物市場を制約したのと同じ2つの問題、すなわち集中度と互換性に向き合わなければならない。

タマネギ、ウラン、DRAMメモリチップ、帯域幅を対象に先物市場を設立しようとする試みは、いずれか一方または両方の問題に直面してきた。

コンピュートにとって、集中度の問題はより複雑だ。買い手は分散しつつある。推論需要が、本番ワークロードを運用する数千社に広がっているためだ。売り手側は幅広く、依然として成長しており、新興クラウド事業者の収入は2025年に250億ドルを突破し、60社以上のプロバイダーをカバーしている。しかし、その基盤は依然として高度に集中しており、NVIDIAがAIチップの大半を供給している。

2つ目の問題は互換性だ。

現在、コンピュート価格はGPU時間、つまり1つのGPUを1時間借りるコストで提示される。しかし、同じモデルの2つのGPUが1時間に提供するコンピュートは異なる可能性がある。

Silicon Dataは学術的な協力者とともに、11のクラウドプロバイダーにわたる3,500基のGPUで同じワークロードを実行した。同じチップモデル内でさえ、顕著な差異が確認された。あるテストでは、H100の性能差は最大34.5%に達し、研究全体で最も大きな差は38%に達した。

持続可能な最初の契約群では、エネルギー市場が異なる燃料、場所、受け渡し期間を使うのと同様に、いくつかの等級を定義する必要があるかもしれない。

しかし、より大きな問いは、コンピュート先物が機能した場合に何が起こるかだ。コンピュートは、名目取引額が数兆ドル規模の次の資産クラスとなり、AI経済を加速させることができるだろうか。

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