Pantera 揭秘算力金融化：从电力类比到 NVIDIA 央行角色

据 Woofun AI 消息，算力与数据中心基础设施支出已汇聚成规模达万亿美元的市场，其体量足以与美国消费支出相提并论，并正逐步确立为美国经济增长的核心支柱。尽管 AI Agent 正加速渗透实体经济，推动算力需求呈指数级增长，但 GPU 的采购模式仍深陷传统泥潭。虽然 、 和 等算力市场平台已初具雏形，但大量 GPU 节点的买卖依然依赖群聊、场外交易经纪商以及定制化的双边协议来完成。

目前，GPU 算力仍处于金融化的早期阶段，与电力类似，算力并非完全同质化的资产，其价值受到芯片型号、交付时间和地理位置等多重因素的制约。然而，在未来 5 至 10 年，算力极有可能像电力或石油一样，逐渐演变为一种大宗商品，成为支撑 AI 时代全球经济运行的关键资源。本文将深入探讨算力市场如何完成这一历史性转变，包括从电力市场中汲取的启示、算力市场可能形成的结构、行业正在构建的产品形态，以及算力商品化过程中蕴含的机会与挑战。

要理解算力市场未来的演变路径，观察其底层资源——电力市场的运行方式，提供了极具价值的参照系。与算力一样，电力也是一种具有异质性、时间属性和枢纽属性的资产，并且是全球经济增长的重要基础。从 20 世纪 90 年代开始，美国电力系统逐步走向私有化。过去高度垂直整合的电力公用事业，开始将发电、输电和配电等环节进行拆分。独立电网运营商开始负责美国不同地区的电力系统管理。

与此同时，PJM-West（美国东海岸）、ERCOT North（得克萨斯州）和 CAISO SP15（南加州）等大型电力互联系统，最终成为可以在 CME、ICE 等交易所交易的商品，并形成了整个电力资产类别的重要价格基准。在物理层面，电力市场大致可以概括为"电网、运营商、节点"的结构。最上层是相互独立的区域电网。每个区域电网下，又有一批系统运营商，包括区域输电组织（RTO）和独立系统运营商（ISO）。这些运营商负责管理当地多个变电站节点。以旧金山为例，一座城市可能由多个变电站节点供电，例如 Embarcadero、Larkin 和 Mission 等节点。

每个节点的电价并不完全相同，而是由一种名为"节点边际定价"（Locational Marginal Pricing，LMP）的算法决定。该算法会综合考虑发电调度、用户需求、输电成本以及电力流动规律，在约束条件下计算最优价格。LMP 算法成为连接电力实物交付与 PJM-West 等可交易电力基准的关键环节。电力市场中的枢纽价格和指数价格，本质上是多个终端 LMP 节点价格的加权平均值。其中规模最大、流动性最好的价格基准，最终在 CME、ICE 等交易所上获得了稳定的交易深度，并成为整个电力资产类别的参考价格。

观察过去 30 年电力市场的发展，可以对算力市场提出几种推测。首先，算力市场可能会形成与电力市场类似的结构。在实物交割层面，电力市场"电网、运营商、节点"结构最接近的算力版本，可能是"硬件、供应商、集群"。正如电力市场存在多个相互独立的区域电网，算力市场也可能按照不同硬件类别形成多个市场。H100、H200、B200、B300 以及其他芯片类别，都可能拥有各自独立但相互关联的价格基准。

在运营商层面，AWS、、、SF Compute 和 等算力供应商，会针对特定集群提供不同的定价机制。这些集群同样会受到时间、地点和 SKU 的影响，类似于电力市场中的不同节点。至于 LMP 在算力市场中的对应物，可能是一种调度或路由算法。该算法根据某类 SKU 的可用程度，动态生成算力实例价格。电力市场中最终成为行业参考价格的基准，例如 PJM-West、ERCOT-North 和 CAISO SP15，通常都与流动性最好的实物交付基础设施相连接。