Pantera Capital：算力市场的 4 大机会

据深潮 TechFlow发布，作者： Jay Yu，Pantera Capital 合伙人编译：佳欢，ChainCatcher 算力和数据中心基础设施支出已经成为一个规模达万亿美元的市场，其规模可以与美国消费支出相媲美，并逐渐成为美国经济增长的重要支柱。 然而，随着 AI Agent 逐步进入实体经济，市场对算力的需求不断增长，GPU 的采购方式却仍然相当传统。尽管 SF Compute、Vast AI 和 Runpod 等算力市场已经出现，但大量 GPU 节点的买卖，依旧通过群聊、场外交易经纪商以及定制化双边协议完成。 如今 GPU 算力仍处于金融化早期阶段，与电力类似，算力并不是完全同质化的资产，它受到芯片型号、交付时间和地理位置等因素的限制。但在未来 5 至 10 年，算力很可能会像电力或石油一样，逐渐成为一种大宗商品，成为 AI 时代支撑全球经济运行的关键资源。 本文将讨论算力市场如何完成这一转变，包括电力市场能够带来的启示、算力市场可能形成的结构、行业正在构建的产品，以及算力商品化过程中存在的机会与问题。 1. 从电力市场中寻找答案 1.1 电力市场的结构要理解算力市场未来可能如何演变，可以先观察其底层资源，也就是电力市场的运行方式。 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、输电和配电等环节逐步拆分。 独立电网运营商开始负责美国不同地区的电力系统。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。 1.2 算力市场可能形成的结构观察过去 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、Nebius、CoreWeave、SF Compute 和 Ornn 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。