算力无统一定价？Hayes 推衍生品方案

据 Woofun AI 消息，人工智能算力市场正面临严重的定价基准缺失危机， 联合创始人 提出构建基于衍生品的全球统一价格体系，试图填补这一结构性空白。

当前 AI 算力领域存在一个核心矛盾：尽管算力需求激增，但市场缺乏直接衡量其价值的标准工具。Hayes 在周二发表于 Substack 的文章中剖析了这一痛点，指出目前追踪芯片价格和 AI token 成本的指数，本质上只是算力价值的间接且不完美的代理指标。他认为，芯片硬件成本与 AI 模型推理所需的 token 消耗，实际上都是底层算力本身的衍生品，而非算力本身。因此，真正的解决方案并非继续优化这些间接指数，而是创建一种直接可交易的算力价格指标，该指标必须基于每秒浮点运算次数（FLOPS）这一物理单位进行锚定。

Hayes 以 Network 及其原生代币 FLOP 为载体，试图将这一理论转化为市场现实。在该网络架构中，矿工通过执行各类应用的 AI 推理任务来赚取 FLOP token，每一笔交易链上记录三项关键数据：任务耗时、完成的算力工作量以及矿工获得的报酬。将这三项数据相除就能得出算力的实时价格。由于网络完全开源，任何持有芯片或 FLOP token 的参与者均可进入这一交易生态。

Woofun AI 整理数据显示，这种机制允许购买方通过名为 Flop Compute Units 的标准化单位，提前最多 30 天锁定算力资源，其运作逻辑类似于远期合约。为确保履约，供应方必须提交一笔远高于预期收益的 FLOP 债券作为抵押，若其在期限到期后 24 小时内未能交付算力，该债券将被没收并转移给另一位完成任务的矿工，从而形成严格的信用约束机制。

Hayes 进一步设计了名为 FRCR（Flop Reference Compute Rate）的现金结算型期货合约，旨在打通加密货币交易所与传统金融市场的壁垒。该合约采用定量结构设计，核心优势在于允许市场参与者在无需直接持有 FLOP token 或拥有物理算力的情况下，纯粹对算力价格风险进行投机或对冲。Hayes 展示了做市商如何利用这一机制，通过不断滚动 30 天的算力预留额度，结合现货市场与远期市场的价差，构建出合成期货和永续合约，从而实现灵活的多空头寸管理。

值得注意的是，由于不同 AI 模型对算力的需求特征各异，Hayes 提出综合利率应按不同模型分别显示权重。这意味着交易者能够清晰观察到，随着特定模型使用频率的变化，基准价格是如何动态调整的，从而获得比传统指数更精细的风险敞口视图。

这一提案的深层逻辑在于将算力从'商品'转化为'金融资产'。Hayes 援引其过往成功案例作为背书：他在 2016 年共同发明的 BitMEX 永续合约，已成为加密领域交易量最大的衍生品，目前仍为 （纳斯达克代码：）所使用的平台提供底层支撑；他在 2023 年阐述的 （加密货币代码：）合成美元概念，也成功演变为流通量在 18 个月内突破 150 亿美元的稳定币 。 的构想延续了这一路径，试图通过金融工程手段解决实体基础设施的定价难题。随着 AI 模型迭代加速，算力供需波动加剧，建立标准化的衍生品市场将成为规避价格剧烈波动的关键基础设施。这是继稳定币解决价值存储问题后，Web3 金融向实体经济核心要素定价权发起的又一次深度渗透。