计算衍生品的新兴市场

计算衍生品的新兴市场正在兴起。这可能从根本上改变新云端厂商及相关企业成长与自保的方式。对于推理云服务商而言，问题已相当紧迫。当企业为客户锁定固定价格服务，而自身GPU账单却随行就市时，无论本意如何，实际上已对计算价格做出了头寸押注。

论计算资源交易

各位是否注意到当前市场正在发生什么？

部分B300系列GPU的短期（不足一年）算力交易已突破24美元/GPU/时，而短期算力价格也在7美元上方徘徊。实际上，在您阅读本文的过程中，价格很可能已再次上涨。对于开始流传的离谱VR定价，我甚至不愿多费口舌，更不用说各家对明年一季度部署的承诺了。

或许某天我会分享对当前公私信贷市场的看法（旧金山竟无人关心十年期国债收益率刚刚突破5%）及潜在的算力过剩问题，但今天我想聚焦于计算资源交易。

计算衍生品市场正在形成，我相信这个市场可能从根本上改变新云端厂商及相关企业的成长与自保方式。五年长约要求我押注未来需求以锁定优惠价格，而我希望为高昂的GPU算力时购买保险，同时保留调整租用数量的灵活性。愿意承担价格风险的供应商或交易商可以赚取这部分溢价。

对于推理云服务商，这已是迫在眉睫的问题。若我以固定价格向客户销售服务，而自身的GPU账单却随行就市，那么无论本意如何，实际上已对计算价格做出了头寸押注。

客户签约前即锁定资源

假设我正向一家视频生成客户提供固定报价，其发行协议尚在洽谈。客户将在12个月后决定是否上线项目。若决定上线，前三个月（第13-15个月）将需要2,048块B300 GPU。按每月730小时计算，总需求达4,485,120 GPU小时。

有供应商提出：若我签订五年合约，可从今日起以4.15美元/GPU/时的价格提供这2,048块GPU：

2,048×4.15×24×365×5 = 372,264,960美元

这相当于从现在起购买60个月的算力。但客户仅概述了一年后的三个月上线窗口，这正是问题的关键。

若我此刻为客户上线锁定资源，即使交易告吹我也会被套牢。若我选择等待，又可能恰逢市场抢购同类GPU之时。我希望客户的成功也能利好我的利润率。实际上，若能更灵活地调整算力规模并缓解昂贵续约带来的压力，我愿意支付略高的平均价格。关键在于这种保护措施的成本几何。

看涨期权可助我一臂之力。我选定一个租赁基准价和我担心突破的上限价（行权价）。针对此次上线，假设我购买行权价4.50美元、以第13-15个月平均租赁指数结算的看涨期权。若该平均价达8美元，期权将为受保小时支付3.50美元；若为2美元，期权不支付任何金额，而我可享受更低廉的租金。

若我的平均租金S与指数匹配，公式可简化为：

S−max(S−4.50,0)=min(S,4.50)

这相当于在期权费和融资成本前，为匹配季度租金设置了4.50美元的价格上限。租赁购买与期权相互独立，我可在客户决策后再选择是否执行。

但这仍意味着客户期望上线日获得2,048块GPU。我必须通过单独的容量协议锁定资源，或承担日后采购的风险。预留容量本身存在成本与供应商风险。下文示例中，我假设能采购到GPU并在期权于第15个月支付现金前承担租赁账单（这是个重大假设）。

（伪）远期曲线

为判断是否值得购买，我需要为期权定价。对冲覆盖特定未来季度，因此需要参考那些未来小时的报价。

远期曲线将未来交付期的当前价格标注在时间线上。针对此期权，我需要能立即锁定客户第13-15个月租赁指数价格。这将成为期权计算的初始输入值。远期价格也反映了市场对承担风险收取的费用，因此不宜将曲线视为GPU租金走势的纯粹预测。

理想情况下，我应向交易商咨询该季度的远期报价。目前我掌握的是供应商针对相同2,048块GPU的套餐报价：1年期6.25美元/GPU/时，3年期4.85美元，5年期4.15美元。相同节点、起始日期与服务，按月支付且无需预付。

三年期价格包含首年费用（可单独计价），由此可推算后两年的贡献：

(3×4.85−1×6.25)/(3−1)=4.15

同理计算五年与三年套餐差异，可得第4-5年的价格为3.10美元。因此我的初始分段价格分别为6.25美元、4.15美元和3.10美元。

这是基于Ornn描述的套餐分解法构建的伪远期曲线。4.15美元由两个完整合约推导得出。供应商并未单独提供2-3年期4.15美元的报价。这些套餐还包含可用性、信用及承诺条款等成本，正如Bandi和Su所研究的。交易商的指数远期报价可能与此不同。

支付日期同样重要。按假设的10%连续年折现率，我需扣除套餐账单的折现值，再除以额外月份折现后的GPU小时数。按月末支付计算，分段价格变为6.25美元、4.04美元和2.80美元，即下图中的实线。

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图1. 假设的全周期报价与推导分段价格。假设月度价格固定。实线：10%连续折现且月末支付。虚线：无折现。分段价格不可单独购买。

客户的上线窗口落在第二分段内，我将假设其月度价格固定，并采用4.0377美元作为该季度的初始代理价格。

未来的价格

曲线只是起点。在相同的远期水平下，价格波动性越高，期权价值越大，因为其上行收益可增长，而在行权价以下的支付仍为零。

我将在简单模型中定价。假设我能以匹配指数的远期价格在今天和第12个月买卖所需的所有小时。我能以5%的连续复利利率借贷，并忽略费用、违约和保证金约束。基于这些假设，我可用远期合约和现金复制期权支付，从而得出价格。

假设该4.0377美元远期价在第12个月上涨或下跌50%，然后在第15个月季度均价结算前再次波动相同幅度。每步中，我赋予上涨和下跌结果各50%的定价权重，使加权后的下一数值等于当前远期价。这些是对冲定价权重，并非GPU租金预测。两步涵盖不同时间段，因此这些波动不构成恒定的年化波动率。

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图2. 假设的两步模型。当前和第12个月的远期值导致第13-15个月的平均指数，于第15个月结算。每步采用50/50定价权重。仅“两步上涨”结果超过4.50美元行权价，其定价权重为25%。

季度均价最终可能约为9.08美元、3.03美元或1.01美元。仅当两次上涨时才超过4.50美元行权价，此结果才会触发支付。

在最高价格下，期权为每受保小时支付4.584896美元。该结果获得25%定价权重（50%×50%）。将加权支付折现15个月：

C0 = e^(-0.05×1.25) × [0.25×4.584896] = 1.07678

该期权覆盖客户在第13-15个月的4,485,120 GPU小时。按每受保小时1.07678美元计算，需今日支付483万美元来保护该三个月上线窗口的价格。GPU租赁账单仍需另行支付。

期权嵌套

今日购买此看涨期权需在客户签约前锁定483万美元现金。在该模型中，若计划变更，我可购买后转售。若能获得保持当前现金流动性，同时锁定一年后购买期权成本的报价，那将更为理想。

复合期权（购买期权的期权）让我能今日支付，以换取在未来第12个月购买同一看涨期权的权利。我将该未来购买价锁定为每受保小时1美元。该1美元用于购买权利，而非GPU租赁。

从第12个月反向推导。若远期价升至6.0566美元，我能购买的期权价值：

C12 = e^(-0.05×0.25) × [0.5×4.584896] = 2.26397

我愿为价值2.264美元的东西支付1美元。若远期价下跌，期权价值为零，我将放弃行权。若客户取消而该权利仍具价值，我仍可执行或出售。为得出当前价格，我对这些结果加权并折现：

V0 = e^(-0.05) × [0.5×max(2.2639708−1,0)] = 0.60116

对于同一上线窗口，这意味着今日支付270万美元，若在第12个月行权则需额外支付449万美元。潜在未来支付的定价加权现值为213万美元，正好是两个预付价格的差额。

假设我已为此次上线的价格保护预留483万美元。今日购买看涨期权将全部使用。复合期权则保留213万美元可用资金。这可能在等待上线期间为客户开发工作提供资金。复合期权为我提供了不同的现金流选择。在无摩擦定价模型中，我也可借款购买看涨期权。

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图3. 假设的4,485,120受保GPU小时支付方案。复合期权今日保留213万美元，若行权则在第12个月需额外支付449万美元。无论采用何种购买方式，期权均在第15个月结算。

这对算力资源意味着什么？

假设项目如期上线，该视频生成客户成为持续负载。我将从此开始新的五年模拟，需求为2,048块GPU，并采用新的假设租赁菜单。全额预留资源会面临未使用小时的风险。年度续约虽能更灵活调整规模，但也需承受高价风险。我想验证看涨期权是否能让第二种选择更易接受。

我对租赁价格和客户需求运行了4,000条假设的五年路径模拟。年度续约在这些历史情境下的平均成本为4.72美元/小时，最差的5%情景平均达10.91。加入看涨期权后，前者升至4.88美元，后者降至7.20美元（含期权费）。

我在相同路径上测试了五种采购策略，包括短缺成本、闲置容量回收以及期权成本。比较方案如下：

• A：全量锁定2,048块GPU五年。
• B：按续约时观测需求年度续约。
• C：锁定60%原始算力，剩余需求年度续约。
• **B+看涨期权/C+看涨期权：**为第13-60运营月添加行权价4.50美元的月度指数期权，名义合约分别对应2,048/819.2块GPU。

我设定价格与需求正相关，使企业可能在算力昂贵时恰需更多GPU。闲置容量仅70%可按指数80%转售，短缺部分需支付125%。我允许其采购满足所有需求的量，因此主要比较账单成本。

价格采用50%年化波动率。需求驱动因子采用35%波动率，其冲击与价格冲击相关系数为0.6。我对需求进行截断缩放以保持其期望水平为2,048块GPU。该五年运营案例使用更完整的假设租赁菜单和10%折现率，独立于上文三个月的上线对冲。我采用生成路径的相同流程为期权定价，使其期望折现利润为零。

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图4. 假设模拟（含期权费）。分段条形图显示等权重平均路径成本，及每种策略在4,000条路径中最差200条的均值。各路径将折现成本除以折现请求GPU小时数。

这使年度续约对我更具吸引力。我仍能每年调整采购规模。加入看涨期权虽略微提高平均小时成本，但降低了不良结果的影响。若这些结果可能侵蚀利润或迫使紧急融资，我将愿意接受该报价。

对未来的影响

我认为这些早期远期交易是一个庞大市场的开端。一旦出现可信的未来GPU小时（及残值）价格，买家便可开始寻求针对自身计划的保障。客户可能希望固定账单。供应商可能希望锁定部分收入。其他人可能乐意承担价格风险以获取溢价。这些是不同的需求，而五年租赁合约是应对所有需求的相当粗暴的方式。

对于小型运营商，这可能改变哪些客户值得争取。我或许完全有能力服务该视频生成客户，却无法承担多年租赁承诺，直至他们理顺发行渠道。合理定价的对冲可让我在等待期间保护上线项目的租赁价格风险。我仍会预留信任的需求量。对于可能到来的需求，我将拥有另一种采购方式。

是的，我认为理解金融层面的运营商将占据优势。精通推理业务无法阻止租赁账单侵蚀利润。我需要知道哪些风险值得承担，以及将风险转移给他人的成本。

这正是我希望看到正规市场在此发展的原因：提供实用规模的报价，并在价格波动时具备履约能力的对手方。我希望能将这一假设采购提交给交易商，获得真实选择：预留资源的成本、价格保护的成本，以及各自占用的现金。对于试图成长的初创企业，在投入数十亿美元前拥有这种选择权可能至关重要。

来源

交易与监管

• FalconX： H100指数场外互换公告。
• Wintermute： H100远期合约公告。
• CFTC： 2021年9月21日审查延期函。将NYMEX计算期货审查延长至11月9日。

数据与方法论

• Ornn： 远期曲线与套餐分解（公开预览版及OCPI方法论）。本文引用的曲线构建与按需租赁基准。OCPI排除预留合约。我仅将其作为参考，未复现任何Ornn数据。
• 美国财政部： 2026年9月每日票面收益率曲线。9月25日十年期收益率为5.17%。

研究论文

• Sergey V. Chernenko, Krista B. Schwarz and Jonathan H. Wright： 《远期与期货价格的信息内涵》（2004年）。远期价格如何反映预期与风险溢价。
• Federico M. Bandi and Yinan Su： 《（早期）AI计算资产定价 v3》。计算定价、不可存储性及期限租赁与远期合约的区别。
• John C. Cox, Stephen A. Ross and Mark Rubinstein： 《期权定价：简化方法》（1979年）。期权定价示例背后的二叉复制逻辑。
• Mark Davis, Walter Schachermayer and Robert Tompkins： 《风险资本作为分期期权的评估》（2003年）。分阶段投资与后期支付期权。

所有示例与模拟均采用假设价格与期权条款。