AI算力金融产品化 「算交所」概念成真｜久利生

港股「七翻身」真是地狱级难玩，AI股解禁都未完，配售潮又已经杀到。在自己Facebook都有讲，智谱（2513）可说是一仗功成万骨枯，以其烧钱速度股价又是否愈配愈有？加上Meta疑似要卖走多出算力，现时部分「科技钱」是由AI公司重回到云企身上，这个情况暂时看到是港美市场皆是。

算力与杠杆ETF成热搜

就在最近，外国独立研究机构SemiAnalysis发布一系列主题报告，精准打击共同封装光学（CPO）等热门领域，变成硬核版的「恶意」沽空机构。其最为人诟病的是针对AI技术的负面分析，直接引发光学板块股灾。但事后又很快推出相关ETF，追踪包括被它公然唱淡的股份，这一轮被形容为黑哨式操作自然惹来质疑以至公愤。

ETF是长做长有，近来两间发行商ProShares和Roundhill，已向美国证券监管机构提交文件，计划在算力期货面世后推出相关ETF，其他供应商亦已申请推出相关的2倍杠杆基金，以杠杆方式放大回报（或亏损）。随着算力成为人工智能时代的货币单位，此等金融资产化尝试只会愈来愈多。

一时之间，算力同杠杆ETF都成为热搜。笔者前几天到LEAP EAST听了一场小组讨论，主题正是下一代算力架构（compute stack）的蓝图，以及为何效率和多元化正成为AI未来的关键。简单地说，AI 的下一次飞跃将不仅由GPU独力推动。随着对算力需求加速增长，新的架构、优化方法和基础设施模式正脱颖而出，使AI变得更高效、具扩展性及韧性。

算力如何作金融产品上架？

十多年前，云端计算正蓬勃兴起，一群德国技术专家与金融平台营运商提出创新构想，推出德意志交易所云端交易所（Deutsche Börse Cloud Exchange）。该平台让企业买卖闲置运算能力，将处理能力转化为可交易的流动资产。但这项尝试当时未能成功扩展，部分是因为CPU通用晶片仍占主导，要将其标准化极为困难，不同云端容量的整合成本高昂，原本令人期待的期货与期权交易亦未能实现。

当年的超前部署，时机尚未成熟，但可能逐渐实现。根据研究机构Synergy估算，2026年第一季全球企业云端服务支出达1,290亿美元，超越十年前全年总额。美国五大云端超大规模巨头今年资本开支预计约7,000亿美元。更重要的是，市场焦点已从CPU转向用于AI训练与推理的GPU。部分企业在人工智能运算上的支出甚至超过人工。将算力量化，卖家希望将硬件转化为稳定现金流，买家则希望可对冲价格剧烈波动，市场积极开发金融工具以平衡供需。

云服务商已将GPU作抵押品

拥有数据中心的企业积极从硬件挖掘价值。新兴AI云端服务商（neocloud）已将GPU用作贷款抵押品，以向例如Nvidia购入AI晶片。但即使是大型neocloud企业，纯粹用GPU做抵押仍属小数。

大如美股CoreWeave营运49个数据中心，运算相关电力容量达1吉瓦（相当于中型核反应堆）。其自2023年起，都要以晶片再加上客户长年期云端合同作为担保，才能向金融机构借款。这种混合担保降低GPU贬值风险，结构类似传统基础设施融资，如收费公路项目。

此类融资可以满足卖方需求，但大型买家仍要更大保障。多年期合同可锁定价格，却无法防范算力跌价的风险。随着企业算力投入增加，它们期望能够像对冲能源、利率或外汇般管理风险，最佳途径便是衍生工具市场。有两家初创公司正领头开发算力期货，均追踪H100等先进GPU每小时租赁价格的指数，两者分别跟芝商所和与洲际交易所合作，计划今年内推出期货合约。

标准化是市场能否扩大关键

同其他「传统」行业一样，标准化是衍生工具市场能否扩大的关键。例如，晶片型号、供应商效能、互联方式、数据中心位置等因素皆影响价值，工作极之繁琐。部分业内人士认为成熟市场需十年时间，但指数发行商认为无市场一开始就完美标准化。他们以原油为实例，不同市场的价差波动是很常见。

但算力的标准化暂时仍算是乐观。Nvidia的Hopper系列即使在Blackwell推出后仍「企硬」，维持大部分租赁价值，打破了黄仁勋自己「Hopper将无人问津」的预言。这显示底层资产不易突然归零。有企业已在百慕达推出算力期货交易所，提供自有产品。这些平台不仅交易算力，还将涵盖AI晶片所需铜、银等原材料及储能环节。

算力金融化正加速演进。从2014年失败尝试到今日AI驱动的市场机会，技术与金融深度融合。未来，算力或成为标准化大宗商品，企业有效管理风险，才能推动AI产业稳健增长。讲到底，金融产品结构可能很复杂，但就像AI技术本身是中性，视乎参与者以至使用者如何发挥，这里就涉及人性本身，以及不同地方的监管制度包括投资者教育。

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