Pantera Capital: أربع فرص في سوق القدرة الحاسوبية
chaincatcherبقلم: جاي يو، شريك في Pantera Capital
ترجمة: جياهوا، ChainCatcher
مقدمة
أصبح الإنفاق على القدرة الحاسوبية والبنية التحتية لمراكز البيانات سوقًا بمستوى تريليون دولار، يمكن مقارنته بالإنفاق الاستهلاكي الأمريكي، ويتحول تدريجيًا إلى ركيزة مهمة لنمو الاقتصاد الأمريكي.
ومع ذلك، مع دخول وكلاء الذكاء الاصطناعي تدريجيًا إلى الاقتصاد الحقيقي، يستمر الطلب على القدرة الحاسوبية في النمو، لكن طرق شراء وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لا تزال تقليدية تمامًا. على الرغم من ظهور أسواق للقدرة الحاسوبية مثل SF Compute وVast AI وRunpod، فإن شراء وبيع عدد كبير من عقد GPU لا يزال يتم عبر المحادثات الجماعية والوسطاء خارج البورصة (OTC) والاتفاقيات الثنائية المخصصة.
حاليًا، لا تزال القدرة الحاسوبية لوحدات GPU في مرحلة مبكرة من التحول المالي. وعلى غرار الكهرباء، فإن القدرة الحاسوبية ليست أصلًا متجانسًا تمامًا، فهي مقيدة بعوامل مثل طراز الشريحة ووقت التسليم والموقع الجغرافي. ولكن خلال السنوات الخمس إلى العشر القادمة، من المرجح أن تتحول القدرة الحاسوبية تدريجيًا إلى سلعة مثل الكهرباء أو النفط، لتصبح موردًا رئيسيًا يدعم تشغيل الاقتصاد العالمي في عصر الذكاء الاصطناعي.
ستناقش هذه المقالة كيف يمكن لسوق القدرة الحاسوبية تحقيق هذا التحول، بما في ذلك الدروس المستفادة من سوق الكهرباء، والهيكل المحتمل لسوق القدرة الحاسوبية، والمنتجات قيد التطوير في الصناعة، والفرص والتحديات في عملية تحويل القدرة الحاسوبية إلى سلعة.
1. البحث عن إجابات من سوق الكهرباء
1.1 هيكل سوق الكهرباء
لفهم التطور المحتمل لسوق القدرة الحاسوبية في المستقبل، يمكننا أولاً ملاحظة كيفية عمل سوق الكهرباء، وهو المورد الأساسي الذي تقوم عليه.
مثل القدرة الحاسوبية، تعد الكهرباء أصلًا يتميز بعدم التجانس والخصائص الزمنية والخصائص المحورية، وهي أساس مهم لنمو الاقتصاد العالمي.
منذ التسعينيات، تمت خصخصة نظام الكهرباء الأمريكي تدريجيًا. وبدأت شركات الكهرباء المتكاملة رأسيًا في فصل قطاعات التوليد والنقل والتوزيع.
بدأ مشغلو الشبكات المستقلون في إدارة أنظمة الكهرباء في مناطق مختلفة من الولايات المتحدة. وفي الوقت نفسه، أصبحت أنظمة الكهرباء المترابطة الكبيرة مثل PJM-West (الساحل الشرقي) وERCOT North (تكساس) وCAISO SP15 (جنوب كاليفورنيا) سلعًا قابلة للتداول في بورصات مثل بورصة شيكاغو التجارية (CME) وبورصة إنتركونتيننتال (ICE)، لتشكل معايير سعرية مهمة لفئة أصول الكهرباء بأكملها.
على المستوى المادي، يمكن تلخيص سوق الكهرباء تقريبًا في هيكل "الشبكة، المشغل، العقدة".
في المستوى الأعلى توجد شبكات إقليمية مستقلة عن بعضها البعض. وتحت كل شبكة إقليمية، يوجد العديد من مشغلي الأنظمة، بما في ذلك منظمات النقل الإقليمية (RTO) ومشغلو الأنظمة المستقلون (ISO). هؤلاء المشغلون مسؤولون عن إدارة العديد من عقد المحطات الفرعية في مناطقهم.
على سبيل المثال، في سان فرانسيسكو، قد يتم تزويد المدينة بالكهرباء من عدة عقد محطات فرعية، مثل عقدة Embarcadero وعقدة Larkin وعقدة Mission.
سعر الكهرباء في كل عقدة ليس متطابقًا تمامًا، بل يتم تحديده بواسطة خوارزمية تسمى "التسعير الهامشي العقدي" (LMP). تأخذ هذه الخوارزمية في الاعتبار جدولة التوليد وطلب المستخدمين وتكاليف النقل وأنماط تدفق الكهرباء، لحساب السعر الأمثل في ظل القيود.
أصبحت خوارزمية LMP حلقة الوصل الرئيسية بين التسليم المادي للكهرباء ومعايير الكهرباء القابلة للتداول مثل PJM-West.
الأسعار المحورية وأسعار المؤشرات في سوق الكهرباء هي في جوهرها متوسطات مرجحة لأسعار عقد LMP الطرفية المتعددة. أكبر المعايير السعرية وأكثرها سيولة تحصل في النهاية على عمق تداول مستقر في بورصات مثل CME وICE، لتصبح السعر المرجعي لفئة أصول الكهرباء بأكملها.
1.2 الهيكل المحتمل لسوق القدرة الحاسوبية
بملاحظة تطور سوق الكهرباء على مدى الثلاثين عامًا الماضية، يمكننا وضع بعض التوقعات حول سوق القدرة الحاسوبية.
أولاً، قد يشكل سوق القدرة الحاسوبية هيكلًا مشابهًا لسوق الكهرباء.
فيما يتعلق بالتسليم المادي، فإن النسخة الأقرب لهيكل "الشبكة، المشغل، العقدة" في سوق الكهرباء قد تكون "الأجهزة، المورد، المجموعة".
مثلما توجد شبكات إقليمية مستقلة متعددة في سوق الكهرباء، قد يشكل سوق القدرة الحاسوبية أسواقًا متعددة بناءً على فئات الأجهزة المختلفة. قد تمتلك فئات الرقائق مثل رقائق H100 ورقائق H200 ورقائق B200 ورقائق B300 معايير سعرية مستقلة ولكنها مترابطة.
على مستوى المشغلين، سيقدم موردو القدرة الحاسوبية مثل مزود الخدمات السحابية AWS وNebius وCoreWeave وSF Compute وOrnn آليات تسعير مختلفة لمجموعات محددة. وستتأثر هذه المجموعات أيضًا بالوقت والموقع ووحدة حفظ المخزون (SKU)، على غرار العقد المختلفة في سوق الكهرباء.
أما بالنسبة لما يعادل LMP في سوق القدرة الحاسوبية، فقد يكون خوارزمية جدولة أو توجيه. تولد هذه الخوارزمية أسعار مثيلات القدرة الحاسوبية ديناميكيًا بناءً على توفر SKU معين.
المعايير التي أصبحت في النهاية أسعارًا مرجعية للصناعة في سوق الكهرباء، مثل PJM-West وERCOT-North وCAISO SP15، عادة ما تكون مرتبطة بالبنية التحتية للتسليم المادي الأكثر سيولة. وهذا مشابه لأسواق السلع الأخرى مثل النفط.
مع ظهور المزيد من المعايير السعرية في مجال القدرة الحاسوبية، فإن المعايير التي ستفوز في النهاية قد تكون تلك المرتبطة بمواقع التسليم المادي عالية السيولة.
بالإضافة إلى ذلك، في سوق الكهرباء، يقوم منتجو الكهرباء والشركات المستهلكة للكهرباء أحيانًا بالتحوط مباشرة في بورصات الكهرباء، لكن معظم التداولات تتم من خلال أقسام التداول خارج البورصة (OTC) التي تديرها البنوك وشركات التداول. تقوم مؤسسات OTC هذه بتبادل أسعار التسوية العقدية بأسعار التسوية المحورية، لكسب الفروق السعرية والتحوط من مخاطرها الخاصة.
قد تظهر هياكل سوق مماثلة في سوق القدرة الحاسوبية. قد يفضل الطرفان الفعليان للعرض والطلب في سوق القدرة الحاسوبية، أي مزودو الخدمات السحابية الجدد وشركات الذكاء الاصطناعي، شراء SKU محدد عبر الوسطاء بدلاً من التحوط مباشرة في بورصات القدرة الحاسوبية.
أخيرًا، قد يواجه سوق القدرة الحاسوبية مخاطر أساس أكثر حدة من سوق الكهرباء.
وفقًا لقانون الكهرباء الفيدرالي الأمريكي، يجب أن تكون أسعار الكهرباء بالجملة شفافة تحت إشراف لجنة تنظيم الطاقة الفيدرالية (FERC). ومع ذلك، لا توجد متطلبات شفافية مماثلة لسوق القدرة الحاسوبية حاليًا.
وهذا يعني أن الأسعار الديناميكية والمؤشرات التي يمكن إنشاؤها في سوق القدرة الحاسوبية قد تعتمد فقط على دفتر الطلبات الخاص بها، وبيانات دفتر الطلبات المقدمة من مزودي الخدمات السحابية الجدد المتعاونين معها. قد تتحقق هذه التعاونات من خلال مشاركة الإيرادات وشراء البيانات وطرق أخرى.
2. هيكل سوق القدرة الحاسوبية
2.1 الهيكل ثلاثي الطبقات لطلب الاستدلال
وجود سوق الكهرباء يرجع إلى الطلب المستمر على الكهرباء من النظام الصناعي. وبالمثل، فإن المحرك الأساسي لسوق القدرة الحاسوبية هو الطلب على الرموز، وخاصة رموز الاستدلال.
يمكن تقسيم سلسلة صناعة الاستدلال الحالية تقريبًا إلى ثلاث طبقات، تشكل معًا جانبي العرض والطلب الهيكليين لسوق القدرة الحاسوبية.
طبقة مزودي الخدمات السحابية الجدد
تقوم شركات مثل Nebius وCoreWeave بتشغيل مراكز بيانات فعلية، وتشكل جانب البيع لوحدات GPU.
طبقة الطلب عند الحاجة
تقوم منصات المطورين مثل منصة المطورين Fireworks وBaseten بتحويل بيئة GPU المجردة إلى بيئة استخدام GPU أكثر اكتمالاً، مما يسمح للمطورين بتنفيذ المهام مباشرة أو الحصول على رموز الاستدلال في أي وقت. تمثل هذه الطبقة جانب الشراء لوحدات GPU.
طبقة التطبيقات
تستخدم تطبيقات مثل تطبيق Cursor وتطبيق Perplexity وتطبيق Rime منصات الاستدلال لتقديم المنتجات النهائية للمستخدمين والشركات. هذه الطبقة هي جانب الطلب على الرموز، ويتحول الطلب على الرموز إلى طلب على قدرة GPU الحاسوبية.
على الرغم من أن كل شركة في النظام البيئي لديها استراتيجيات مختلفة لإدارة GPU، إلا أنه بشكل عام، يقع مزودو الخدمات السحابية الجدد في جانب العرض لسوق GPU، ويمثلون مراكز بيع هيكلية؛ بينما تقع طبقة الطلب عند الحاجة وطبقة التطبيقات في جانب الطلب، وتمثلان مراكز شراء هيكلية.
من ناحية أخرى، يقوم مزودو الخدمات السحابية الكبار مثل Amazon وGoogle بتشغيل منتجات في هذه الطبقات الثلاث في نفس الوقت.
أما بالنسبة لتدفق الأرباح في سلسلة الصناعة، فإن القاعدة التقريبية هي: عندما تنفق التطبيقات الرائدة 100 دولار على الرموز، يذهب حوالي 45 دولارًا إلى طبقة الطلب عند الحاجة، و50 دولارًا إلى مزودي الخدمات السحابية الجدد أو طبقة GPU، وتذهب الخمسة دولارات المتبقية إلى طبقات التوجيه مثل منصة التوجيه OpenRouter.
2.2 هيكل سوق رأس المال للقدرة الحاسوبية
سيؤثر الهيكل الاقتصادي للرموز لمختلف المشاركين في سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي على الشكل النهائي لسوق رأس المال للقدرة الحاسوبية.
أحد الهياكل المحتملة هو: أن منصات المطورين وطبقة التطبيقات في جانب الطلب، ومزودي الخدمات السحابية الجدد في جانب العرض، سيتداولون SKU محددًا عبر وسطاء القدرة الحاسوبية ومنصات التداول خارج البورصة مثل SF Compute وRunpod وCompute Exchange.
بعد ذلك، سيقوم وسطاء القدرة الحاسوبية ومنصات التداول خارج البورصة بإدارة المخزون، وتحمل مخاطر الأساس بين SKU المحدد الذي يحتاجه مستهلكو الرموز النهائيون وH200 العام.
يمكنهم التحوط عبر منصات تداول القدرة الحاسوبية مثل Architect أو Pluto.
تستند الأسعار على منصات التداول هذه إلى معيار للقدرة الحاسوبية. هذا المعيار هو متوسط مرجح لأسعار دفتر الطلبات لمزودي الخدمات السحابية الجدد المتعاونين ومنصات OTC.
2.3 NVIDIA: "البنك المركزي" لسوق القدرة الحاسوبية
بالإضافة إلى ذلك، أعلنت NVIDIA مؤخرًا أنها ستسمح للقدرة الحاسوبية لمصانع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بأن تصبح "فئة أصول قابلة للاستثمار".
في نظام التحول المالي للقدرة الحاسوبية، يمكن اعتبار NVIDIA بمثابة "البنك المركزي" لسوق القدرة الحاسوبية، لأنها تحتكر تقريبًا مجموعة تقنيات GPU.
عادة ما يكون للبنوك المركزية عدة أهداف أساسية:
إدارة التضخم في الاقتصاد؛
تعزيز التوظيف الكامل؛
العمل كمقرض الملاذ الأخير في الحالات القصوى.
إلى حد ما، تلعب NVIDIA هذه الأدوار الثلاثة.
أولاً، إدارة "التضخم". يمكن تشبيه "التضخم" في اقتصاد GPU بدورة استهلاك GPU، خاصة فيما يتعلق بسرعة استهلاك أحدث جيل من الرقائق. من خلال التحكم في وتيرة إطلاق المنتجات، مثل إطلاق معالج Vera Rubin، يمكن لـ NVIDIA التأثير إلى حد ما على سرعة استهلاك GPU بمرور الوقت.
ثانيًا، الحفاظ على معدل استخدام مرتفع لوحدات GPU. عادة ما يشير معدل الاستخدام المرتفع لوحدات GPU إلى طلب قوي على الرموز في السوق، مما يدفع المستخدمين إلى شراء المزيد من وحدات GPU. لذلك، لدى NVIDIA حافز لدفع التحول المالي لقدرة GPU الحاسوبية، مما يجعل تداول ساعات GPU أكثر سيولة، وبالتالي زيادة معدل استخدام GPU.
أخيرًا، العمل كمقرض الملاذ الأخير. أعلنت NVIDIA أيضًا أنها ستوفر دعمًا لوحدات GPU يصل إلى 25% من قيمتها المتبقية. يمكن اعتبار ذلك آلية إنقاذ أو تأمين لقيمة GPU: عندما يواجه مزودو الخدمات السحابية الجدد وموردو GPU الآخرون أزمة سيولة، يمكن لهذا الدعم ضمان القيمة المتبقية لوحدات GPU.
3. فرص وتحديات سوق القدرة الحاسوبية
3.1 أنواع المنتجات في سوق القدرة الحاسوبية
مع تزايد درجة التحول المالي لسوق القدرة الحاسوبية، قد تظهر عدة أنواع رئيسية من المنتجات في الصناعة. لكل نوع منتج مزاياه وتحدياته.
المنتج الأول: التسليم المادي
يشير التسليم المادي إلى التسليم الفعلي لأجهزة GPU للمستخدمين النهائيين الذين يحتاجون إلى القدرة الحاسوبية. تنتمي مشاريع مثل SF Compute وHyperbolic وVast وRunpod وCompute Exchange إلى طبقة المنتج هذه. هذه الطبقة هي الأقرب إلى الأجهزة نفسها، وتربط مباشرة بين جانبي العرض والطلب للقدرة الحاسوبية.
نظرًا لعدم التجانس العالي لوحدات SKU للقدرة الحاسوبية، تعمل العديد من المشاريع في البداية كوسطاء فقط، حيث تكسب عمولات من خلال التوفيق بين طلب GPU ومزودي الخدمات السحابية الجدد. على المدى الطويل، قد يكون هدف هذه الطبقة هو إنشاء شكل من أشكال "بورصة فورية للقدرة الحاسوبية".
ومع ذلك، فإن ضمان جودة تسليم GPU المادي باستمرار يمثل مشكلة صعبة للغاية، خاصة بالنسبة للمشاريع التي تعتمد على شبكات لامركزية للإمداد. قد يحتاج سوق القدرة الحاسوبية إلى وكالات تصنيف مثل وكالة التصنيف الائتماني Moody's للتصديق على جودة وحدات GPU القابلة للتسليم، لتعزيز نضج هذه الطبقة.
على الرغم من المنافسة الشديدة في طبقة التسليم المادي، إلا أنها قد تمتلك على المدى الطويل أقوى خندق تنافسي. بالنظر إلى أسواق النفط والكهرباء، يمكن ملاحظة أن أنظمة التحول المالي تتطور عادة حول مواقع التسليم الأكثر سيولة للسلع المادية، لتشكل تدريجيًا مؤشرات وبورصات ومنتجات مالية للإقراض.
لذلك، من يستطيع حل مشكلة تسليم GPU المادي أولاً قد يحصل على عوائد سوقية كبيرة.
المنتج الثاني: المؤشرات
تشير هذه الطبقة بشكل أساسي إلى "منحنيات المؤشرات" المبنية على القدرة الحاسوبية، بما في ذلك مؤشرات أسعار القدرة الحاسوبية التي تطلقها مشاريع مثل Ornn وSilicon Data وCompute Desk وSemianalysis.
إنشاء المؤشرات هو خطوة مهمة لمزيد من التحول المالي والتداول لأصول مثل القدرة الحاسوبية. يمكن القول إن الكثير من النقاش الحالي حول "سوق القدرة الحاسوبية" بدأ يزداد مع النضج التدريجي لمؤشرات القدرة الحاسوبية. كما أعلنت بورصات كبيرة مثل CME وICE عن تعاونها مع المؤشرات ذات الصلة.
ومع ذلك، لا تزال هناك فجوات سعرية كبيرة بين العديد من مؤشرات القدرة الحاسوبية وأسواق GPU الفردية.
هناك سببان رئيسيان لهذه الفجوات السعرية.
أولاً، توجد اختلافات في المنتجات الأساسية نفسها. تختلف منصات القدرة الحاسوبية المختلفة اختلافًا كبيرًا من حيث استقرار المنتج وقابلية الانقطاع وشروط العقود.
ثانيًا، دفاتر الطلبات وراء مؤشرات القدرة الحاسوبية المختلفة ليست متطابقة، ويفتقر سوق القدرة الحاسوبية إلى متطلبات الشفافية الموجودة في فئات الأصول الأخرى. على سبيل المثال، تطلب FERC الشفافية في سوق الكهرباء.
حاليًا، تقوم العديد من مؤشرات القدرة الحاسوبية فقط بشراء بيانات دفتر الطلبات بكميات كبيرة من مزودي الخدمات السحابية الجدد، أو إنشاء مجموعات بيانات أولية من خلال اتفاقيات التعاون ومشاركة الإيرادات. بالإضافة إلى ذلك، فإن طبقة المؤشرات التي تعمل بشكل مستقل لديها قدرة أضعف على تحقيق الدخل مقارنة بالبورصات وطبقة التسليم المادي.
لذلك، على الرغم من أن طبقة المؤشرات يمكنها إثارة الضجة ولعب دور مهم في نظام سوق القدرة الحاسوبية، إلا أنها تتعرض في الوقت نفسه لضغوط من المنبع والمصب:
طبقة التسليم المادي في المنبع تتحكم في مصدر الأسعار؛
البورصات في المصب ترغب في الحصول على جزء من إيرادات المؤشرات.
المنتج الثالث: منصات تداول المشتقات
الطبقة الثالثة هي منصات تداول المشتقات، التي تقدم عادة عقودًا آجلة بتسوية نقدية. توفر هذه المنصات أدوات تحوط للمشاركين في السوق بناءً على مؤشرات القدرة الحاسوبية. تقوم Liquid Compute وArchitect بتطوير منتجات ذات صلة.
على المدى الطويل، قد تكون منصات تداول المشتقات هي المنتج الأكثر توقعًا والأسهل للتوسع وتحقيق الدخل في نظام التحول المالي للقدرة الحاسوبية. ومع ذلك، لا يزال هذا المجال في مرحلة مبكرة، ولم يصل حجم التداول إلى نطاق كبير.
بالإضافة إلى ذلك، فإن المنتجات القابلة للتداول على منصات التداول بالتسوية النقدية عادة ما تكون مثيلات H200 عامة، وليست SKU محددًا يمكن استخدامه مباشرة للاستدلال. لذلك، قد يكون المشاركون الحقيقيون في منصات التداول هذه هم بشكل أساسي منصات OTC ووسطاء القدرة الحاسوبية، وليس الشركات النهائية في سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي. يسعى الأولون إلى التحوط من مخزون القدرة الحاسوبية المحتفظ به في ميزانياتهم العمومية، بينما يحتاج الآخرون إلى إدارة تعرضهم للقدرة الحاسوبية.
المنتج الرابع: أدوات التحول المالي
قد تظهر أيضًا منتجات تحول مالي أوسع في مجال القدرة الحاسوبية، لتوفير دعم تمويلي لمراكز البيانات ومزودي الخدمات السحابية الجدد. على سبيل المثال، قد تساعد بروتوكولات الإقراض وVault والعملات المستقرة الاصطناعية مثل USD.AI مراكز البيانات ومزودي الخدمات السحابية الجدد على إكمال بناء البنية التحتية.
في الوقت نفسه، قد تظهر طبقات نقل المخاطر والتأمين في السوق لتخفيف مخاطر الأساس في اقتصاد GPU. بملاحظة المستويات المختلفة المذكورة أعلاه، يمكن رؤية الشكل الكامل المحتمل لسوق القدرة الحاسوبية بوضوح نسبي.
سيكون الفائزون هم المشاركون المتكاملون الذين يمكنهم تحقيق تسليم GPU مادي موثوق. يمكنهم تكوين مؤشرات أسعار من دفاتر الطلبات المادية الخاصة بهم، ثم إنشاء بورصات عقود آجلة للقدرة الحاسوبية، مما يجعل القدرة الحاسوبية فئة أصول قابلة للتحوط.
ومع ذلك، فإن الاختلاف الحقيقي في الصناعة يكمن في ترتيب ظهور المنتجات المختلفة. هل سيبدأ الفائز النهائي من التسليم المادي، أم سيبني المؤشرات أولاً، أم سيطلق منصة التداول أولاً؟
3.2 حدود اقتصاديات رموز القدرة الحاسوبية
حتى الآن، ناقشنا بشكل أساسي سوق القدرة الحاسوبية على مستوى GPU. ومع ذلك، يمكننا أيضًا توسيع المنظور لملاحظة اقتصاديات رموز القدرة الحاسوبية الأوسع، بما في ذلك تطورها التاريخي وطرق التقاط القيمة وعلاقاتها التنافسية مع مختبرات النماذج الرائدة.
من الناحية التاريخية، سوق القدرة الحاسوبية ليس مفهومًا جديدًا تمامًا. من عام 2023 إلى عام 2024، كانت مشاريع مثل SF Compute وHyperbolic تناقش هذا النموذج بالفعل، بينما كانت المشاريع اللامركزية مثل Akash وIONet تستكشف اتجاهات مماثلة.
من المثير للاهتمام أن العديد من المشاريع لم تبقَ في النهاية على مستوى سوق GPU. على سبيل المثال، أصبحت Hyperbolic لاحقًا مزودًا لخدمات الاستدلال، تبيع الرموز مباشرة؛ بينما بدأت SF Compute في توقيع العقود مباشرة وتشغيل مجموعات القدرة الحاسوبية.
من منظور سلسلة القيمة، تتدفق القيمة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل Cursor وHarvey وGranola إلى طبقات التوجيه مثل OpenRouter، ثم إلى مزودي خدمات الاستدلال مثل Fireworks وBaseten، وأخيرًا إلى مزودي الخدمات السحابية الجدد وأسواق القدرة الحاسوبية مثل Nebius وCoreWeave وSF Compute، وتصل في النهاية إلى مشغلي مراكز البيانات.
إذا بقيت شركة في منتصف سلسلة الصناعة، فقد تتعرض لضغوط من المنبع والمصب. للحفاظ على هوامش ربح أكثر استقرارًا، قد تحتاج الشركة في النهاية إلى التوسع نحو المنبع أو المصب.
يقدم سوق الرموز أيضًا منظورًا مثيرًا للاهتمام للغاية من نظرية الألعاب، حيث تعمل ثلاث قوى لا يمكن تجاهلها.
القوة الأولى هي NVIDIA، التي تتحكم في إمداد GPU وسرعة استهلاكه.
القوة الثانية هي مختبرات النماذج الرائدة مثل مختبر النماذج Anthropic وOpenAI، التي تواصل إطلاق نماذج جديدة، مما قد يزيد الطلب على الرموز بسرعة.
القوة الثالثة هي النماذج مفتوحة المصدر مثل النموذج مفتوح المصدر Kimi وGLM وDeepSeek وQwen، التي تشكل ضغطًا هبوطيًا على هوامش ربح الاستدلال.
توفر هذه القوى الثلاث معًا دافعًا وضغطًا مستمرين لجانبي العرض والطلب في سوق GPU وسوق الرموز. يمكن لأي من هذه الأطراف إعادة كتابة منحنى التسعير للسوق بأكمله من خلال إطلاق منتج رئيسي.
على سبيل المثال، قد يكون إطلاق GPT 5.6 حدثًا تقرره الشركة ولكن يصعب على السوق توقعه مسبقًا، مما يؤدي إلى تفاعل متسلسل في سلسلة قيمة رموز الذكاء الاصطناعي، ويسبب تقلبات في أسعار الرموز وأسعار أجهزة GPU.
لذلك، إذا تمكنت شركة من تشغيل خدمات الاستدلال وسوق أجهزة GPU داخل نفس النظام، فقد تكون أكثر جدوى تجاريًا. يمكن لهذا النموذج التحوط من المخاطر الناشئة عن التغيرات في هيكل أرباح المنبع والمصب في سلسلة الصناعة.
الخلاصة
بالنظر إلى التاريخ، اعتمدت أسواق السلع مثل النفط والكهرباء في البداية على صفقات ثنائية يسهلها الوسطاء، وكانت عملية التداول غير شفافة وتفتقر إلى معايير موحدة. ومع ذلك، مع مرور الوقت، طور التسليم المادي تدريجيًا سلسلة من البروتوكولات والبنية التحتية المالية، بما في ذلك المؤشرات وتوحيد التداول وتدقيق الجودة، ليتحول في النهاية إلى فئة أصول عالية التحول المالي.
اليوم، يمر سوق القدرة الحاسوبية بتحول مماثل. ظهرت في السوق العديد من المشاريع التي تحاول تحويل الأدوات الأساسية إلى أدوات مالية، بما في ذلك مؤشرات القدرة الحاسوبية وبورصات التسوية النقدية ومنتجات الإقراض ومنتجات التأمين.
في الوقت نفسه، يواصل سوق GPU المادي ومزودو الخدمات السحابية التوسع نحو المنبع والمصب في سلسلة الصناعة، محاولين التقاط القيمة الكاملة في اقتصاد الرموز. وباعتبارها المورد الأساسي لتشغيل اقتصاد الذكاء الاصطناعي بأكمله، تتحول القدرة الحاسوبية تدريجيًا من مجرد بنية تحتية إلى أصل مالي مستقل.
في المستقبل، قد تظهر في هذا المجال عدة شركات يونيكورن تغطي مستويات مختلفة من السوق، وتشكل نماذج أعمال متعددة، بما في ذلك توريد القدرة الحاسوبية المادية وخدمات الوساطة والإقراض وإدارة المخاطر، والتكامل مع أسواق رأس المال DeFi وTradFi.
قد تكون القدرة الحاسوبية سلعة مادية جديدة نادرة منذ عقود، وقد نشهد رحلتها من التداولات المبكرة التي تتم بوساطة خاصة إلى فئة أصول كاملة.
هذا المحتوى لأغراض معلوماتية وتعليمية فقط، ولا يمثل نصيحة استثمارية تتعلق بـ BTCC. تبذل BTCC قصارى جهدها ولكنها لا تضمن صحة أو دقة أو أصالة المحتوى المذكور أعلاه.