Pantera Capital：計算能力は石油や電力のような「ハードカレンシー」になりつつある

作者：Jay Yu，Pantera Capitalパートナー；

翻訳：Shaw，金色财经

計算能力とデータセンターインフラ支出はすでに兆ドル規模のセクターとなっており、その規模は米国消費市場に匹敵し、米国経済成長の主要な柱の一つとなっている。しかし、AIエージェントが実体経済に徐々に浸透するにつれ、計算能力への需要は高まり続けているが、実際のGPU調達プロセスは依然として非常に伝統的である。SF Compute、Vast AI、Runpodなどの取引プラットフォームは存在するものの、多数のGPUノードの実際の取引は、依然として様々なコミュニケーションチャネル、店頭（OTC）ブローカー、カスタマイズされた二国間契約に依存している。

現在、GPU計算能力の金融化プロセスはまだ初期段階にある。 電力と同様に、計算能力は完全に同質で交換可能な資産ではなく、型番（SKU）、時間、地理的位置という三重の制約を受ける。しかし、5～10年後を見据えると、計算能力は電力や原油と同様のコモディティ資産へと進化し、AI時代の経済生産を支える世界的な重要リソースとなる可能性が高い。本稿では、この進化のプロセスについて考察する：電力市場から計算能力市場の構造を理解するためにどのような教訓を引き出せるか、業界が構築しつつある様々な製品群、そして計算能力のコモディティ化に内在する機会と未解決の問題について。

一、電力市場からの示唆

1.1 電力市場の構造

計算能力市場がどのように進化するかを予測するために、電力市場を参考にしよう。計算能力と同様に、電力は異質性、時間属性、ノード集中などの特徴を持ち、世界経済成長の基盤となっている。1990年代以降、米国の電力システムは徐々に民営化が進められ、発電、送電、配電が一体化した垂直統合型公益事業会社は分割され続けてきた。独立系系統運用機関が国内の異なる地域の需給調整を担当するようになった。PJM-West（東海岸）、ERCOT-North（テキサス州）、CAISO SP15（南カリフォルニア）などの大規模な電力ハブは、最終的にインターコンチネンタル取引所（ICE）とシカゴ・マーカンタイル取引所（CME）で取引可能なコモディティ契約となり、この資産クラスにおける一連の価格ベンチマークとなった。

物理的なレベルでは、電力市場は本質的に**「電力網-系統運用機関-ノード」**という三層構造に従っている。最上位層は、物理的に独立したいくつかの地域電力網で構成される。各地域電力網には、地域送電機関（RTO）や独立系統運用機関（ISO）などの系統運用機関が配置されている。運用機関は多数のローカル変電所ノードを管理する。サンフランシスコを例にとると、都市への電力供給は、エンバカデロ、ラーキン、ミッションなどの複数の変電所「ノード」によって共同で確保されている。各ノードの電力価格は、ノード限界価格（LMP）アルゴリズムを用いて計算される。このアルゴリズムは、発電スケジュール、ユーザー需要、送電の物理的コスト、電力潮流の物理的制約など、複数の制約条件下で最適化解を実行する。

ノード限界価格（LMP）アルゴリズムは、1ワットの電力の現物受渡しと、PJM-Westのような取引可能な電力ベンチマークとの間の重要なリンクとなる。電力の「ハブ価格」と指数価格は、本質的には一連の末端LMPノード価格の加重平均である。これらのうち、最も規模の大きいいくつかのベンチマークは、最終的に十分な安定性と流動性を獲得し、シカゴ・マーカンタイル取引所（CME）やインターコンチネンタル取引所（ICE）などのプラットフォームで上場・取引され、資産クラス全体の参照価格となった。

1.2 計算能力市場に関するいくつかの仮説

過去30年間の電力市場の進化を振り返ることで、計算能力市場に関するいくつかの仮説を導き出すことができる。

まず、計算能力市場は電力市場と同様の構造を採用する可能性が高い。 現物受渡しのレベルでは、電力市場の「電力網-系統運用機関-ノード」構造に最も適した類推は、「ハードウェア-サービスプロバイダー-クラスター」である。電力市場に物理的に独立した電力網が存在するように、計算能力市場はハードウェアチップの種類によって区分される。H100、H200、B200、B300などの異なるチップカテゴリは、それぞれ独立した（しかし相互に関連する）価格ベンチマークを持つ。「系統運用機関」レベルでは、AWS、Nebius、Coreweave、SF Compute、Ornnなど、複数の計算能力サービスプロバイダーが存在する。これらは、時間、地理的位置、ハードウェア型番（SKU）によって区別される異なるクラスターに対して差別化された価格設定を行っており、これは電力市場のノードに相当する。そして、LMPに最も近い対応メカニズムは、スケジューリング/ルーティングアルゴリズムである。これは、特定のハードウェア仕様のリソース利用可能性に基づいて、動的なインスタンス価格を出力する。

電力市場で勝利し、最終的にカテゴリのベンチマーク指数となったもの（PJM-West、ERCOT-North、CAISO SP15など）は、ほとんどが最も流動性の高い現物受渡しインフラに依存しており、これは原油などのコモディティ市場のロジックと一致する。計算能力分野では将来的に多数のベンチマーク指数が登場するだろうが、最終的に勝利するのは、おそらく流動性の高い現物受渡しの場に結びついたものである。

さらに、電力市場では、取引主体（発電側は売り手、需要側は買い手）が電力取引所で直接ヘッジすることもあるが、ほとんどの主体の取引は銀行やディーラー傘下の店頭取引カウンターを通じて行われている。店頭カウンターは、一定のスプレッドでノード受渡しをハブ受渡しに変換し、自身のリスクエクスポージャーをヘッジする。この市場構造は計算能力市場でも再現される可能性がある。計算能力の実際の取引主体（新しいクラウド事業者とAI企業）は、取引所で直接ヘッジ操作を行うよりも、ブローカーを通じて対応するハードウェア仕様のリソースを調達することを好む可能性が高い。

最後に、計算能力市場のベーシス・リスクは電力市場よりも著しく高くなる可能性がある。 連邦電力法は、米国連邦エネルギー規制委員会（FERC）に電力の卸売価格の強制公開を義務付けているが、計算能力市場にはそのような強制的な透明性要件はない。これは、計算能力の動的価格（および指数）が、自身のオーダーブック、および収益分配やデータ購入契約を通じて協力する新しいクラウド事業者のオーダーブックにのみ依存して構築されることを意味する。

二、計算能力市場の構造

2.1 推論需要スタック

電力市場の誕生が電力の様々な産業用途によるものであったように、計算能力市場の原動力はトークン需要、特に推論トークンの需要にある。

現在、推論テクノロジースタックはおおまかに3つの独立した層に分けられ、これらが共同で計算能力市場の構造的な買い手と売り手を構成している：

新しいクラウド事業者層（Neocloud layer）：Nebius、Coreweaveなどの主体が実データセンターを運営し、GPUの売り手となる。
即時利用層（On-tap layer）：Fireworks、Basetenなどの開発者プラットフォームは、ベアメタル環境を機能完備のGPU実行環境にカプセル化し、開発者はここで直接タスクを実行し、オンデマンドで推論トークンを取得できる。この層はGPUの買い手に属する。
アプリケーション層（Application layer）：Cursor、Perplexity、Rimeなどのアプリケーションは、上記の推論プラットフォームに依存して、個人ユーザーや企業に最終製品を提供する。この層は推論トークンの買い手である（そしてトークンサービスの基盤となる消費はGPU計算能力である）。

エコシステム内の各参加者はGPUの管理戦略が若干異なるが、概して、新しいクラウド事業者はGPU市場の構造的な売り手であり、即時利用層とアプリケーション層は買い手である。一方、Amazon、Googleなどのハイパースケールクラウド事業者は、テクノロジースタックのすべての層に自社製品を展開している。「利益の流れ」に関する経験則として、上位アプリケーションがトークン購入に100ドルを費やすごとに、約45ドルが即時利用層に、50ドルが新しいクラウド事業者/GPUリソース層に流れ、残りの5ドルはOpenRouterなどのルーティング層に流れるというものがある。

2.2 計算能力資本市場の構造

AI 取引主体というこの基盤的な構造を持つ「トークノミクス」が、計算能力資本市場の形成形態を決定づける。計算能力市場における一つの可能な進化経路は以下の通りである。すなわち、買い手（開発者プラットフォーム、アプリケーションレイヤー）と売り手（新興クラウドベンダー）という二種類のAI取引主体が、SF Compute、Runpod、Compute Exchangeなどの計算能力ブローカー及び店頭取引カウンターを通じて、特定のハードウェア仕様（SKU）の取引を行う。その後、計算能力ブローカーと店頭カウンターは在庫管理を行い、エンドユーザーのトークン消費者が必要とするハードウェア仕様と標準的なH200算力との間のベーシス・リスクを引き受ける。彼らはArchitect、Plutoなどの計算能力取引所でヘッジ取引を実行する。取引所の価格設定は、提携する新興クラウドベンダーや店頭プラットフォームのオーダーブックを加重計算して形成される基準価格に依存する。

2.3 エヌビディア：計算能力領域における「中央銀行」

これに加えて、エヌビディアは最近、自社のAIファクトリー計算能力を一種の「投資可能な資産」とする計画を発表した。この計算能力の金融化システムにおいて、GPU技術スタックにおける独占的地位により、エヌビディアは計算能力市場の「中央銀行」と見なすことができる。中央銀行は通常、3つの中核的目的を持つ：(1) 経済体のインフレ調整、(2) 完全雇用の実現、(3) 最後の貸し手としての役割。エヌビディアは事実上、対応する役割を果たしつつある：

インフレ調整：GPU経済体における「インフレ」は、チップの減価償却サイクル、特に現在の最先端チップ（SOTA）に対する減価償却速度に例えることができる。エヌビディアは新製品の発表ペース（例：Vera Rubinチップ）を掌握することで、GPUの長期的な減価償却率にある程度影響を与えることができる。
完全雇用：エヌビディアはGPUの「完全雇用」を追求する。Token需要がGPU稼働率を押し上げれば、市場はより多くのGPU購入需要を生み出す。したがって、エヌビディアは計算能力を金融化し、GPU時間の流動性を高め、ひいてはハードウェア稼働率を引き上げるインセンティブを持つ。
最後の貸し手としての役割：エヌビディアは同時に、最大25%の残存価値保証政策を打ち出している。新興クラウド事業者やその他のGPUサービス事業者が流動性危機に直面した場合、この政策はGPU資産価値に対する救済および保険保障と見なすことができる。

三、計算能力市場の機会と課題

3.1 計算能力技術スタックに対応するプロダクト形態

計算能力市場の金融化層が拡大し続けるにつれ、業界にはいくつかの主要なプロダクトカテゴリーが誕生すると見込まれ、それぞれが強みを持つ一方で、課題にも直面している。

プロダクト一：現物受渡し。 実体GPUリソースを最終需要家に引き渡すことを指し、関連プレイヤーにはSF Compute、Hyperbolic、Vast、Runpod、Compute Exchangeが含まれる。この層はハードウェアの基盤に最も近く、前述の様々なAI取引主体と直接接続する。計算能力ハードウェアの仕様は多種多様であるため、ほとんどのプラットフォームは初期段階ではブローカーとして機能し、計算能力の需要家と各新興クラウド事業者をマッチングして手数料を稼ぐ⁸。この分野の究極の目標は、計算能力の「現物取引所」を構築することである。しかし、GPUの現物受渡しプロセスにおいて、安定的かつ継続的に品質を管理することは非常に難しく、特に計算能力の供給が分散型ネットワークに依存するプラットフォームではなおさらである。この層が成熟するためには、ムーディーズのような格付け機関が現れ、受渡しされるリソースの品質を保証する必要があるかもしれない。

さらに、現物受渡し分野の競争は激化しているが、長期的に見れば、持続可能な堀を築くのが最も容易である。原油、電力市場の事例を振り返ると、指数、取引所、貸付などの金融化ビジネスは、往々にして流動性が最も高い現物受渡しの場を中心に発展することが分かる。したがって、成熟した現物受渡しシステムを構築することは非常に価値が高い。

プロダクト二：指数プロダクト。 計算能力資産の上に構築される「指数曲線」を指し、Ornn、Silicon Data、Compute Desk、Semianalysisなどの機関が展開している。指数の構築は、計算能力のさらなる金融化と取引可能性を実現するための重要なステップである。計算能力指数プロダクトが徐々に成熟するにつれ、「計算能力市場」というナラティブが爆発的に広がり、CME、ICEなど複数の大手取引所も相次いで計算能力指数機関との協力を発表している。

しかし今日に至るまで、多くの計算能力指数と各独立GPU取引市場の間には依然として大きな価格差が存在する。価格の乖離を生み出す主な理由は2つある。第一に、原資産自体に差異があり、プラットフォームによって計算能力の信頼性、中断可能性、契約条件が大きく異なること。第二に、各種計算能力指数が依拠するオーダーブックデータがそれぞれ異なり、計算能力業界には電力などの資産（FERCの規制下にある）のような強制的な情報透明化を義務付ける法規制が存在しないことである。現在、多くの計算能力指数は、新興クラウド事業者からオーダーブックデータを一括購入するか、協力や利益分配を通じて基礎データセットを構築しているに過ぎない。

これに加えて、取引所や現物受渡しビジネスと比較すると、指数層自体の商業化はより困難である。したがって、指数は話題を呼び、計算能力市場システムにおいて不可欠な要素ではあるものの、指数ビジネスだけに依存すると、基礎となる現物市場（価格データソース）と上位の取引所（利益分配を要求する）の両方から圧力を受けることになる。

プロダクト三：デリバティブ取引プラットフォーム。 技術スタックの第3層は取引プラットフォーム（主に現金決済先物）であり、指数プロダクトに基づいて計算能力にヘッジの場を提供する。Liquid Compute、Architectなどのプロジェクトが関連開発を進めている。長期的には、デリバティブ分野が最も注目を集め、商業化の可能性が最も高いが、現時点ではまだ初期段階にあり、取引量は十分に大きいとは言えない。同時に、現金決済プラットフォームで取引可能な対象は標準化されたH200計算能力インスタンスであり、直接推論タスクを実行できる特定のハードウェア仕様ではない。したがって、このような取引所で取引を行うのは、主に店頭取引カウンターや計算能力ブローカーであり、バランスシート上の計算能力在庫リスクをヘッジするためであり、最終的なAI需要家ではない。

プロダクト四：金融化ビークル。 第4のカテゴリーはより広範で、計算能力の資金調達を支援する様々なツールを指す。例えば、貸付プロトコル、金庫、そしてUSD.AIのような合成ステーブルコインは、データセンターや新興クラウド事業者の実体建設に資金を提供する。将来的には、GPU市場におけるベーシス・リスクを平滑化するための、リスク移転および保険タイプのプロダクトも登場するだろう。

以上の各層を総合すると、計算能力業界の最終的な成熟形態の輪郭は既に明らかである。勝者はフルスタックプレイヤーであり、堅牢なGPU現物受渡しを実現し、自社の現物オーダーブックから自然に計算能力指数を生成し、その指数に基づいて先物取引所を構築し、計算能力をヘッジ可能なリスクを持つ資産クラスに変えることができる。業界で依然として議論があるのは、プロダクトの展開順序である。最終的な勝者は、現物受渡しを先に行うのか、指数を先に出すのか、それとも取引プラットフォームを先に構築するのか？

3.2 計算能力トークン経済学の最前線に関する議論

ここまでは主にGPUレベルで計算能力市場について議論してきた。視野を広げ、より広い計算能力トークノミクスの観点から計算能力市場を考察し、歴史的進化、価値捕捉、そして最先端AIラボとのゲーム理論的な駆け引きの観点から分析する。

歴史的な観点から見ると、計算能力取引市場は全く新しい概念ではない。2023年から2024年にかけて、SF Compute、Hyperbolicなどのプロジェクトが関連構想を提案し、Akash、IONetなどの分散型計算能力プラットフォームも同時期に登場した。注目すべきは、多くの参加者がGPU取引市場という層に留まっていないことである。例えば、Hyperbolicは推論サービス事業者に転身し、直接推論Tokenを販売している。SF Computeは自社でクラスターを構築し、計算能力リソースを自社運用し始めている。

価値分配の連鎖から見ると、価値はAIアプリケーション（Cursor、Harvey、Granola）→OpenRouterのようなルーティング層→Fireworks、Basetenなどの推論サービス事業者→新興クラウド事業者と計算能力取引市場（Nebius、Coreweave、SF Compute）→データセンター事業者へと順次伝達される。産業連鎖の中間位置に固執することは、両端からの圧力を受けやすく、企業は安定した高い利益率を維持するために、上流または下流へと事業を拡張しなければならない。

最後に、ゲーム理論の観点から、Token市場には無視できない3つの中核的変数が存在する：

(1) エヌビディアがチップの供給と減価償却のペースを掌握していること；

(2) Anthropic、OpenAIなどの最先端ラボが新モデルを発表し、推論Token需要を押し上げること；

(3) Kimi、GLM、DeepSeek、通義千問などのオープンソースモデルが推論ビジネスの利益率を継続的に圧迫していること。

これら3つの変数は、GPUとToken市場におけるロングサイドとショートサイドの両方の構造的推進要因を構成し、いずれかの側が画期的なプロダクトを発表すれば、価格曲線全体を再形成することができる。なぜなら、重要な出来事（例えばGPT 5.6の発表）は、AI Tokenのバリューチェーン全体に連鎖反応を引き起こし、Token価格と実体GPU価格の激しい変動をもたらすからである。このことから、ある企業が推論Tokenビジネスと実体GPU取引市場の両方を同時に運営することは、産業連鎖の上下2層における利益率変動リスクをヘッジできるため、極めて強い経済的合理性を持つことが分かる。

結論

歴史を振り返ると、原油、電力などの大型コモディティ市場は、その初期段階において現在の計算能力市場と非常に類似した形態をとっていた。取引は中間業者を通じて、二国間の不透明な店頭取引で行われていた。その後、現物受渡しは徐々に標準化されたプロトコルと金融の基礎コンポーネント（指数、取引の標準化、品質検証メカニズムを含む）を形成し、最終的に十分に金融化された資産クラスへと成長した。

現在、計算能力業界はこの進化の過程を再現しつつある。様々なプロジェクトが指数、現金決済取引所、貸付、保険などの金融ツールの実験を開始している。同時に、GPU現物取引プラットフォームとクラウドサービス事業者は、Tokenのバリューチェーン全体を完全に掌握しようと力を注いでいる。AI経済全体を支える基盤資産として、計算能力は単なるインフラから、独立した金融資産へと徐々に変貌しつつある。

将来的には、産業連鎖の異なる層に、異なるビジネスモデルを持つ複数のユニコーン企業が誕生する可能性が高い。それらは実体計算能力供給、ブローカー業務、貸付、リスク管理をカバーし、分散型金融（DeFi）と伝統的金融（TradFi）の両方の資本市場と互換性を持つだろう。計算能力は、おそらく数十年ぶりに誕生した全く新しい実体コモディティである。私たちは、それがコミュニティ内の散発的な取引から、一歩一歩、成熟した完全な資産クラスへと発展していく過程を目の当たりにしている。