저자: Chamath Palihapitiya

편집: 深潮 TechFlow

深潮 TechFlow 핵심 요약: AI 자본 지출이 처음으로 석유·가스를 넘어섰지만, 컴퓨트 가격은 격렬하게 출렁이고 시장에는 이를 헤지할 도구가 거의 없다. CME 그룹이 컴퓨트 선물 상장을 계획하고 있는데, 그 이면에는 컴퓨트가 다음 1조 달러 자산군이 될 수 있는지를 가르는 핵심 실험이 있다. 이 글은 컴퓨트 선물이 자리 잡으려면 집중도와 대체 가능성이라는 두 가지 문제를 먼저 해결해야 하며, 이는 AI 인프라에 투자하는 모든 투자자가 반드시 이해해야 할 리스크 변수라고 지적한다.

“사실 저는 새로운 자산군이 등장할 것이라고 믿습니다. 바로 컴퓨트 선물을 매수하는 것입니다. 지금 우리는 컴퓨트가 충분하지 않습니다.”——BlackRock CEO 래리 핑크

이번 주, 그는 옳다는 것이 증명됐다.

글로벌 선도 파생상품 거래소인 CME 그룹(CME Group)은 GPU 시장 인텔리전스 및 벤치마킹 분야의 업계 선두주자인 Silicon Data와 함께 2026년 10월 5일 컴퓨트 선물 계약을 출시할 계획이라고 발표했다. 다만 규제 심사를 거쳐야 한다.

왜 컴퓨트에 금융시장이 필요한가?

2026년 AI 자본 지출은 7,650억 달러에 달해 처음으로 석유·가스의 6,810억 달러를 넘어섰다. 2031년에는 거의 두 배가 될 전망이다. 모건스탠리는 AI가 글로벌 경제 전반으로 확산하며 40조 달러 규모의 기회를 창출할 것으로 전망한다. 그리고 이 기회는 핵심 자원인 컴퓨트에 의존한다.

Silicon Data의 지수에 따르면, 올해 초 이후 구형 세대 GPU에서도 컴퓨트 수요가 급격히 늘었다:

이렇게 많은 자본이 한 산업으로 몰려들 때, 돈을 쓰는 쪽은 가격이 불리한 방향으로 움직이는 것에서 스스로를 보호할 수단이 필요하다.

오늘날 석유를 판매하는 생산업체는 선물 계약을 매수해 인도 전에 가격을 고정할 수 있다. 현물 가격이 하락하면 계약 덕분에 수익을 안정적으로 유지할 수 있다. 반대편의 구매자는 같은 시장을 이용해 연료 비용을 제한한다. 양측 모두 가격 변동성을 자신의 사업에서 분리한다.

컴퓨트에는 아직 이런 도구가 없어서, AI 인프라를 구축하거나 구매하는 모든 사람이 세 가지 리스크 익스포저에 직면하게 된다:

• GPU 임대 가격은 변동성이 극심해 수요가 급증할 때 치솟고, 공급이 여유롭거나 새 칩이 출시될 때 급락한다. 이 때문에 AI 기업은 최대 비용 항목에 대한 예산을 정확하게 세울 수 없다.

• 엔비디아가 더 빠른 칩을 출시할 때마다 이전 세대 칩의 임대 가치는 하락하고, 하드웨어 대출의 담보 가치도 함께 줄어든다.

• 데이터센터 하나를 완공하는 데 2~3년이 걸리지만, 개발자가 컴퓨트 비용이나 수익을 고정하기 위해 사용할 수 있는 수단은 매우 제한적이다. 이런 결정 하나하나가 수십억 달러 규모의 베팅이다.

이러한 리스크 익스포저가 컴퓨트 선물에 대한 수요를 만들어낸다. 하지만 이 시장이 규모를 키우기 전에, 과거 다른 선물 시장을 제약했던 두 가지 문제, 즉 집중도와 대체 가능성에 맞서야 한다.

양파, 우라늄, DRAM 메모리 칩, 대역폭을 기반으로 선물 시장을 만들려는 시도는 모두 이 두 문제 중 하나 또는 둘 다에 부딪혔다.

컴퓨트의 경우 집중도 문제는 좀 더 복잡하다. 추론 수요가 프로덕션 워크로드를 운영하는 수천 개 기업에 퍼져 있어 매수 측은 분산되고 있다. 매도 측은 폭넓고 여전히 성장 중이며, 신생 클라우드 사업자 매출은 2025년에 250억 달러를 돌파했고 60여 개 제공업체를 아우른다. 하지만 그 기반은 여전히 고도로 집중되어 있으며, 대부분의 AI 칩을 엔비디아가 공급한다.

두 번째 문제는 대체 가능성이다.

오늘날 컴퓨트 가격은 GPU 시간 단위, 즉 GPU 한 대를 한 시간 빌리는 비용으로 제시된다. 하지만 같은 모델의 GPU 두 대가 한 시간 동안 제공하는 컴퓨트는 다를 수 있다.

Silicon Data는 학계 협력자들과 함께 11개 클라우드 제공업체의 GPU 3,500대에서 동일한 워크로드를 실행했다. 같은 칩 모델 안에서도 유의미한 차이를 발견했다. 한 테스트에서 H100의 성능 차이는 최대 34.5%에 달했고, 연구 전체에서 가장 큰 격차는 38%에 이르렀다.

지속 가능한 첫 번째 계약들은 에너지 시장이 서로 다른 연료, 장소, 인도 시기를 사용하는 것처럼 몇 가지 등급을 정의해야 할 수도 있다.

하지만 더 큰 질문은 컴퓨트 선물이 효과를 발휘한다면 무슨 일이 벌어질지다. 컴퓨트는 명목 거래 규모가 수조 달러에 달하는 차세대 자산군이 되어 AI 경제를 가속할 수 있을까?