Is GPU power the new oil? Inside the race to create AI compute futures

수십 년 동안 기업들은 불확실성을 관리하기 위해 선물 시장 (futures markets)을 활용해 왔습니다. 항공사는 연료 비용을 헤지 (hedge)합니다. 농부는 작물을 헤지합니다. 제조업체는 금속을 헤지합니다.

이제 한 스타트업이 인공지능 (AI)에도 동일한 금융 메커니즘을 도입하고자 합니다.

클라우드 제공업체 및 GPU 마켓플레이스 전반의 가격을 추적하는 기업인 Silicon Data는 CME Group과 파트너십을 맺고, AI를 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 파워 (computational power)와 연동된 세계 최초의 선물 계약 (futures contracts)이 될 수 있는 상품을 출시하기로 했습니다. 이를 통해 기업들은 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 드는 비용 변동에 대해 헤지할 수 있습니다. 해당 계약은 아직 규제 당국의 승인을 기다리고 있습니다.

초기 징후들은 투자자들의 관심이 빠르게 나타나고 있음을 시사합니다. Silicon Data가 CME Group과 발표한 지 며칠 만에 ProShares와 Rex Shares를 포함한 자산 운용사들이 레버리지 (leveraged) 및 인버스 (inverse) 상품을 포함하여, 제안된 계약과 연동된 상장지수펀드 (ETFs) 출시 제안서를 제출했습니다.

설립자이자 CEO인 Carmen Li는 이 시장이 결국 세계 최대의 상품 시장 (commodity markets) 중 일부와 경쟁할 수 있을 것이라고 믿습니다.

Li는 인터뷰에서

"현재 우리는 불확실성의 정점에 와 있습니다,"라고 산타클라라 대학교(Santa Clara University)의 재무학 교수인 Seoyoung Kim은 말했습니다. "많은 사람들이 내년에 얼마나 많은 컴퓨팅 파워 (computing power)가 필요할지 모르고 있으며, 현재 그 컴퓨팅 파워를 공급하는 많은 공급업체들도 얼마나 많은 GPU를 어떤 용량으로 주문해야 할지 모르고 있습니다. 그리고 Nvidia와 같은 제조업체들은 얼마나 많이 생산해야 할지도 모르는 상태입니다."

Silicon Data는 여러 제공업체에 걸쳐 특정 칩의 시간당 대여 비용을 추적하는 일련의 GPU 가격 지수 (GPU price indexes)를 구축했습니다. 이 회사는 West Texas Intermediate (WTI) 원유가 에너지 파생상품 (energy derivatives)의 기반이 되는 것처럼, 이러한 벤치마크 (benchmarks)가 선물 시장 (futures market)의 토대 역할을 할 수 있기를 희망합니다.

모든 선물 시장과 마찬가지로, 컴퓨팅 계약 (compute contracts)에는 구매자와 판매자가 모두 필요할 것입니다. 컴퓨팅 비용 상승을 걱정하는 기업들은 더 높은 가격으로부터 보호를 받으려 할 것이고, 대규모 용량을 보유한 제공업체들은 가격 하락 위험에 대해 헤지 (hedge)를 할 수 있을 것입니다.

Silicon Data의 벤치마크는 이미 주요 기업의 공시 자료에 나타나기 시작했습니다. 예를 들어, SpaceX는 기업 공개 (IPO)를 위한 투자 설명서에서 이 회사의 GPU 대여율 데이터를 인용했습니다.

투기꾼들의 등장

시장의 모든 이들이 위험을 헤지하려는 것은 아닙니다. 다른 선물 시장과 마찬가지로, 컴퓨팅 계약은 투기꾼 (speculators)들도 끌어들일 것입니다. 즉, GPU 용량에 대한 직접적인 필요는 없지만 컴퓨팅 가격이 어디로 향할지에 대한 견해를 가진 트레이더 (traders)들입니다.

지지자들은 투기꾼들이 유동성 (liquidity)을 구축하고 가격 발견 (price discovery)을 개선하는 데 중요한 역할을 한다고 주장합니다. 비판론자들은 투기가 변동성을 증폭시키고 가격을 근본적인 수요로부터 괴리시킬 수 있다고 반박합니다.

"투기꾼들 또한 생태계의 매우 중요한 부분입니다,"라고 Li는 말했습니다. "자연적인 헤저 (natural hedgers)가 필요합니다. 마켓 메이커 (market makers)가 필요합니다. 투기꾼들도 필요합니다. 그들은 의견을 가지고 있습니다. 그들은 자신의 의견을 표현하고 싶어 하며, 그것은 지극히 정상적인 일입니다."

하버드 MBA 출신인 그는 미래의 수급 역학에 대한 통찰력을 가지고 있다고 믿는 트레이더들이 시장을 통해 그러한 견해를 표현할 수 있어야 하며, 이는 더 넓은 산업의 가격을 설정하는 데 도움이 될 것이라고 말했습니다.

ProShares와 Rex Shares의 ETF 관련 신고는 선물 시장(futures market)에 대한 규제 당국의 승인을 전제로 합니다. 그럼에도 불구하고, 이는 일부 투자자들이 이미 AI 컴퓨팅 파워(AI compute)를 단순한 기술적 투입 요소가 아닌, 잠재적으로 거래 가능한 자산군(asset class)으로 보고 있음을 시사합니다.

AI 컴퓨팅 비용의 벤치마킹 (Benchmarking)

석유 한 배럴과 달리, AI 컴퓨팅 파워는 표준화된 물리적 상품이 아닙니다. Silicon Data는 Nvidia의 H100 칩 하나만 하더라도 50가지 이상의 서로 다른 구성이 존재하며, 프로세서, 메모리, 네트워킹, 활용률 및 데이터 센터 위치에 따라 가격이 달라진다고 밝혔습니다.

제안된 선물 시장이 작동하려면, 트레이더들은 단일 벤치마크(benchmark)가 이러한 변동성을 정확하게 나타낼 수 있다는 확신이 필요합니다.

"우리가 하는 일은 매일 우리 플랫폼으로 들어오는 가격을 기본 H100 사례로 정규화(normalize)하는 것입니다."라고 Li는 말했습니다. "이는 지수(index) 계산 단계에 들어가기도 전의 매우 복잡한 정규화 단계입니다."

산타클라라의 재무학 교수인 Kim은 표준화가 선물 시장에서 항상 도전 과제였다는 점을 언급했습니다. 예를 들어, 옥수수 선물(corn futures)은 계약에 따라 인도될 수 있는 옥수수의 정확한 등급을 지정합니다. 컴퓨팅 시장도 유사한 과제에 직면해 있습니다. 즉, 구매자와 판매자가 정확히 무엇을 거래하고 있는지를 정의하는 것입니다.

"CFTC(상품선물거래위원회)는 해당 상품이 정확히 무엇인지 알고 싶어 할 것입니다."라고 Kim은 말했습니다. 그녀는 시장이 출시되기 전에 계약 사양(contract specifications), 결제 절차(settlement procedures) 및 벤치마크 구축이 모두 정밀 조사를 받게 될 가능성이 높다고 덧붙였습니다.

— CNBC의 Charlotte Morabito가 이 기사에 기여했습니다.