算力正在成为一种新的货币。十年前，一群德国人试图把它打包成可交易资产，但失败了。如今，随着人工智能狂潮席卷全球，这个念头又回来了，而且这一次，资本的力量远比当年凶猛。
2014年，德意志交易所云交易所成立，目标是让企业买卖闲置的计算资源。项目负责人兰多夫·罗斯是交易所行业的老人，他很快发现这条路走不通。当时的通用芯片是CPU，标准化难度极大，不同云服务商的容量整合成本高得离谱。他们设想过期货和期权，但产品还没推出来，合资公司就在2016年关停了。罗斯和他的伙伴们方向没错，只是早了十年。
今天的环境完全变了。研究机构赛格利的数据显示，2026年第一季度全球企业在云服务上的支出达到1290亿美元，这个数字已经超过了十年前一整年的规模。五大云巨头今年的资本开支预计在7000亿美元上下。而市场追逐的焦点从CPU转向了GPU——用来训练和运行AI模型的那种芯片。算力这个词从技术手册里跳出来，成了日常词汇。手握算力的人想把它变现，购买算力的人想对冲价格风险，中间商们嗅到了机会。
金融创新的第一波涌向抵押贷款。一些专注于高端GPU的新云企业开始把芯片当作贷款抵押品。2024年，麦格理帮助Lambda安排了5亿美元贷款，担保物就是英伟达的芯片——英伟达供应了全球大部分AI专用GPU。同年，另一家新云企业Fluidstack也拿到了一笔未公开金额的以GPU为担保的贷款。但这类融资并不像看起来那么普遍。最大的新云服务商CoreWeave，运营着49个数据中心，电力容量相当于一座中型核反应堆，自2023年以来，它的芯片被用作黑石、Magnetar等资产管理公司贷款的抵押品。但这笔贷款的底气其实更多来自客户的长约合同，而非芯片本身的残值。这种结构让人想起收费公路的融资方式，技术上新鲜，本质上还是老一套。
贷款只是开胃菜，真正的大菜是衍生品。两家初创公司打算把算力价格做成期货。Silicon Data与芝商所合作，Ornn搭上了洲际交易所，各自追踪H100这类高端芯片的小时租金。H100是英伟达的主力GPU，两者的指数数据来源不同：Silicon Data同时追踪交易价和报价，走势更平稳；Ornn只用实际成交数据，更难操纵，但波动更大。目前两者给出的H100价格差了大约10%，两个月前这个差距还是40%。两家指数都无法完全反映市场全貌，因为大部分算力交易发生在私下。

标准化依然是最大障碍。罗斯十年前栽过的坑，今天还在。不同类型的芯片不是完美替代品，同款芯片在不同云服务商那里的性能和价格也千差万别。几百块芯片怎么连、运行环境什么样、数据中心在哪儿，都会影响需求。有人估计，一个运作良好的算力衍生品市场可能还需要十年才能成型。指数提供商反驳说，哪个市场生来就是标准的？即使是最成熟的市场也有偏离——今年3月，阿曼和迪拜的原油期货涨到每桶150美元以上，而同期美国西得克萨斯中质原油不到100美元。
但也有乐观的理由。英伟达Hopper系列芯片（包括H100）即使在下一代Blackwell出货后，大部分租赁价值仍在。这跟英伟达CEO黄仁勋去年3月的判断正好相反，他曾说Blackwell批量发货时Hopper就没人要了。事实证明硬件没那么容易过时。这种保值能力对衍生品是个好消息，至少标的资产不会突然归零。
其他玩家也在挤进来。Architect Financial Technologies在百慕大开了个算力期货交易所，老板布雷特·哈里森曾是FTX美国分部的掌舵人，那家交易所在2022年倒了。现在他计划在美国推出一个持牌平台，还打算把铜、银甚至数据中心用的能源都纳入交易范围。与此同时，Roundhill和ProShares两家ETF供应商已经向监管机构提交文件，准备在计算期货上线后推出对应的ETF，甚至还有“2倍杠杆基金”在路上。
算力正在变成人工智能时代的基础货币，资本市场的竞赛已经鸣枪。但一种资产要成为真正可交易的金融工具，需要的远不止热情——它需要共识、需要标准，需要时间。十年前那批德国人的失败提醒我们，从算力到金融的距离，并不像今天这些雄心勃勃的计划看起来那么近。