這並非小眾實驗。光是微軟、亞馬遜、Google 和 Meta 這四大雲端巨頭，近期在 AI 基礎設施上的支出合計就高達 4,100 億美元，而高盛預估這個數字到 2031 年可能攀升至每年 1.6 兆美元 。在 GPU 租賃成本劇烈波動、供應鏈持續緊繃的情況下，金融界看見了一個打造全新資產類別的經典機會。

高盛與摩根大通的算盤

據《The Information》報導，這兩家銀行都處於研究如何將 GPU 算力「金融化」的早期階段 。他們並非打算自己買進並操作實體的 GPU 硬體，而是讓客戶交易一種合約，其價值衍生自「租用那些運算能力的成本」。

其核心概念就是「GPU 期貨合約」——一種在未來某個日期、以預先約定的價格買賣算力容量的協議。這在機制上與航空公司對沖航空燃油成本，或是農民鎖定穀物價格的方式十分相似。對於面臨不可預測基礎設施帳單的 AI 公司而言，期貨市場提供了一種穩定成本的方法；對機構投資人來說，這則開啟了一扇無需擁有任何實體伺服器，就能參與 AI 熱潮的大門 。

據悉，兩家銀行都在探索這類工具，但尚未公開承諾明確的推出時程。而與 GPU 租賃價格掛鉤的期貨，預計將在今年稍晚於各大交易所掛牌 。

誰已經在打造這個新市場？

正當高盛與摩根大通仍在探索時，其他主要參與者已經宣布了具體的產品：

• CME 集團與 Silicon Data：在 2026 年 5 月宣布推出首創的算力期貨市場，預計今年稍晚在美國商品期貨交易委員會（CFTC）審查通過後上市。該合約將以現金結算，並基於由交易巨頭 DRW 所支持的市場情報公司 Silicon Data 開發的 GPU 租賃基準 。
• 洲際交易所（ICE）與 Ornn：公布了 GPU 算力期貨合約的計畫，該合約將與 Ornn 的「運算能力價格指數」（OCPI）掛鉤，此指數追蹤各主要硬體類型的即時交易現貨價格。這些以美元計價的合約將採現金結算，覆蓋範圍從企業級到消費級 GPU 。
• Architect Financial Technologies：推出了「美國創新交易所」（AX），這是第一個由 CFTC 監管、專為運算與 AI 商品衍生品（包括 GPU 永續期貨）所打造的交易所 。
• Ornn：獲得了由 Crucible Ventures 領投的 570 萬美元種子輪融資，旨在建立其所謂的第一個專用算力期貨交易所，目標是創造基於 GPU 算力的標準化、現金結算衍生品 。

為了支撐這個生態系，多個基準指數也應運而生，它們的任務是讓 GPU 定價變得透明與標準化——這是任何期貨市場得以建立的先決條件。Silicon Data 創建了追蹤 Nvidia H100 GPU 每小時租賃成本的「H100 租賃指數」；Ornn 的 OCPI 則追蹤即時交易現貨價格，並宣稱是第一個完全由真實交易數據構建的運算指數 。

為何 AI 算力正變成一種大宗商品？

算力的金融化遵循著一條歷史老路。每一個主要的大宗商品市場——無論是石油、電力還是農產品——都是在某種稀缺、必要的資源經歷需求飆升、價格劇烈波動，並達到足夠規模以支持交易所合約時誕生的。如今，GPU 算力恰好滿足了這三項條件。

規模極為驚人。 四大雲端供應商的資本支出預計在 2026 年達到 7,000 億至 7,250 億美元，模型更預測至 2031 年，AI 基礎設施的累計支出將達 7.6 兆美元 。這樣的支出水準，使算力成為全球經濟中最大的實體投入市場之一。

波動性極其劇烈。 GPU 租賃價格的延遲與波動日益嚴重，等待時間和價格震盪為 AI 公司帶來了真實的財務風險。這種對未來算力成本的不確定性，與 1990 年代推動電力期貨誕生的條件如出一轍——當時電力市場解除管制，生產者亟需避險工具 。

標準化正在成形。 一份期貨合約需要有可靠、廣為接受的基準價格，這正是新興運算指數所提供的功能。隨著價格透明化與活躍的現貨市場出現，金融基礎設施的最後一塊拼圖也即將到位 。

機構需求真實存在。 對沖基金、資產管理公司與 AI 企業，越來越渴望將算力作為一種資產類別來持有，卻不想承擔擁有並管理實體 GPU 機隊的營運重擔。就像投資人交易石油期貨而非買進一桶桶原油的道理一樣，運算衍生品提供了一種資金運用效率更高的方式，來押注 AI 的基礎設施層 。

更宏觀的圖像：這對 AI 基礎設施意味著什麼？

算力期貨的出現不僅創造了新的交易機會，更可能從根本上改變 AI 基礎設施的建設與融資方式。期貨市場提供引導長期投資的價格訊號。如果算力期貨顯示遠期價格升高，就會激勵數據中心營運商擴建產能；反之，若預期價格下跌，則暗示供給過剩即將到來。

同樣的動態在三十年前改變了電力市場，並促使巨額資金流入能源基礎設施。早期的學術研究顯示，在需求爆發的情境下，代幣期貨可降低企業算力成本波動性達 62% 至 78% 。GPU 期貨是否能帶來類似的穩定性，以及多快能獲得市場採用，將取決於監管機構是否批准這些合約，以及市場參與者是否信任其定價基準。

不過，方向已經很明確。運算能力正步上石油、電力和農產品的後塵，進入交易所交易的衍生品世界。現在唯一的問題是，哪些機構和基準將定義這個新市場。

這並非小眾實驗。光是微軟、亞馬遜、Google 和 Meta 這四大雲端巨頭，近期在 AI 基礎設施上的支出合計就高達 4,100 億美元，而高盛預估這個數字到 2031 年可能攀升至每年 1.6 兆美元 。在 GPU 租賃成本劇烈波動、供應鏈持續緊繃的情況下，金融界看見了一個打造全新資產類別的經典機會。

高盛與摩根大通的算盤

據《The Information》報導，這兩家銀行都處於研究如何將 GPU 算力「金融化」的早期階段 。他們並非打算自己買進並操作實體的 GPU 硬體，而是讓客戶交易一種合約，其價值衍生自「租用那些運算能力的成本」。

其核心概念就是「GPU 期貨合約」——一種在未來某個日期、以預先約定的價格買賣算力容量的協議。這在機制上與航空公司對沖航空燃油成本，或是農民鎖定穀物價格的方式十分相似。對於面臨不可預測基礎設施帳單的 AI 公司而言，期貨市場提供了一種穩定成本的方法；對機構投資人來說，這則開啟了一扇無需擁有任何實體伺服器，就能參與 AI 熱潮的大門 。

據悉，兩家銀行都在探索這類工具，但尚未公開承諾明確的推出時程。而與 GPU 租賃價格掛鉤的期貨，預計將在今年稍晚於各大交易所掛牌 。

誰已經在打造這個新市場？

正當高盛與摩根大通仍在探索時，其他主要參與者已經宣布了具體的產品：

• CME 集團與 Silicon Data：在 2026 年 5 月宣布推出首創的算力期貨市場，預計今年稍晚在美國商品期貨交易委員會（CFTC）審查通過後上市。該合約將以現金結算，並基於由交易巨頭 DRW 所支持的市場情報公司 Silicon Data 開發的 GPU 租賃基準 。
• 洲際交易所（ICE）與 Ornn：公布了 GPU 算力期貨合約的計畫，該合約將與 Ornn 的「運算能力價格指數」（OCPI）掛鉤，此指數追蹤各主要硬體類型的即時交易現貨價格。這些以美元計價的合約將採現金結算，覆蓋範圍從企業級到消費級 GPU 。
• Architect Financial Technologies：推出了「美國創新交易所」（AX），這是第一個由 CFTC 監管、專為運算與 AI 商品衍生品（包括 GPU 永續期貨）所打造的交易所 。
• Ornn：獲得了由 Crucible Ventures 領投的 570 萬美元種子輪融資，旨在建立其所謂的第一個專用算力期貨交易所，目標是創造基於 GPU 算力的標準化、現金結算衍生品 。

為了支撐這個生態系，多個基準指數也應運而生，它們的任務是讓 GPU 定價變得透明與標準化——這是任何期貨市場得以建立的先決條件。Silicon Data 創建了追蹤 Nvidia H100 GPU 每小時租賃成本的「H100 租賃指數」；Ornn 的 OCPI 則追蹤即時交易現貨價格，並宣稱是第一個完全由真實交易數據構建的運算指數 。

為何 AI 算力正變成一種大宗商品？

算力的金融化遵循著一條歷史老路。每一個主要的大宗商品市場——無論是石油、電力還是農產品——都是在某種稀缺、必要的資源經歷需求飆升、價格劇烈波動，並達到足夠規模以支持交易所合約時誕生的。如今，GPU 算力恰好滿足了這三項條件。

規模極為驚人。 四大雲端供應商的資本支出預計在 2026 年達到 7,000 億至 7,250 億美元，模型更預測至 2031 年，AI 基礎設施的累計支出將達 7.6 兆美元 。這樣的支出水準，使算力成為全球經濟中最大的實體投入市場之一。

波動性極其劇烈。 GPU 租賃價格的延遲與波動日益嚴重，等待時間和價格震盪為 AI 公司帶來了真實的財務風險。這種對未來算力成本的不確定性，與 1990 年代推動電力期貨誕生的條件如出一轍——當時電力市場解除管制，生產者亟需避險工具 。

標準化正在成形。 一份期貨合約需要有可靠、廣為接受的基準價格，這正是新興運算指數所提供的功能。隨著價格透明化與活躍的現貨市場出現，金融基礎設施的最後一塊拼圖也即將到位 。

機構需求真實存在。 對沖基金、資產管理公司與 AI 企業，越來越渴望將算力作為一種資產類別來持有，卻不想承擔擁有並管理實體 GPU 機隊的營運重擔。就像投資人交易石油期貨而非買進一桶桶原油的道理一樣，運算衍生品提供了一種資金運用效率更高的方式，來押注 AI 的基礎設施層 。

更宏觀的圖像：這對 AI 基礎設施意味著什麼？

算力期貨的出現不僅創造了新的交易機會，更可能從根本上改變 AI 基礎設施的建設與融資方式。期貨市場提供引導長期投資的價格訊號。如果算力期貨顯示遠期價格升高，就會激勵數據中心營運商擴建產能；反之，若預期價格下跌，則暗示供給過剩即將到來。

同樣的動態在三十年前改變了電力市場，並促使巨額資金流入能源基礎設施。早期的學術研究顯示，在需求爆發的情境下，代幣期貨可降低企業算力成本波動性達 62% 至 78% 。GPU 期貨是否能帶來類似的穩定性，以及多快能獲得市場採用，將取決於監管機構是否批准這些合約，以及市場參與者是否信任其定價基準。

不過，方向已經很明確。運算能力正步上石油、電力和農產品的後塵，進入交易所交易的衍生品世界。現在唯一的問題是，哪些機構和基準將定義這個新市場。