Pantera Capital: Cuatro oportunidades en el mercado de capacidad de cómputo

Autor: Jay Yu, socio de Pantera Capital

Compilación: Jiahua, ChainCatcher

Introducción

El gasto en capacidad de cómputo e infraestructura de centros de datos se ha convertido en un mercado de un billón de dólares, comparable en escala al gasto de consumo estadounidense, y se está convirtiendo gradualmente en un pilar importante del crecimiento económico de Estados Unidos.

Sin embargo, a medida que los agentes de IA entran gradualmente en la economía real, la demanda de capacidad de cómputo sigue creciendo, pero la adquisición de GPU sigue siendo bastante tradicional. Aunque ya han aparecido mercados de capacidad de cómputo como SF Compute, Vast AI y Runpod, la compraventa de una gran cantidad de nodos de GPU todavía se realiza a través de chats grupales, corredores OTC y acuerdos bilaterales a medida.

Actualmente, la capacidad de cómputo de GPU se encuentra en una etapa temprana de financiarización. Al igual que la electricidad, la capacidad de cómputo no es un activo totalmente homogéneo; está condicionada por factores como el modelo de chip, el plazo de entrega y la ubicación geográfica. Pero en los próximos 5 a 10 años, es probable que la capacidad de cómputo se convierta gradualmente en una materia prima como la electricidad o el petróleo, convirtiéndose en un recurso crítico que sustente el funcionamiento de la economía global en la era de la IA.

Este artículo explorará cómo el mercado de capacidad de cómputo puede lograr esta transformación, incluyendo las enseñanzas del mercado eléctrico, la estructura potencial del mercado de capacidad de cómputo, los productos en desarrollo en la industria, y las oportunidades y retos en el proceso de comoditización de la capacidad de cómputo.

1. Buscar respuestas en el mercado eléctrico 
1.1 Estructura del mercado eléctrico

Para entender la posible evolución futura del mercado de capacidad de cómputo, primero podemos observar cómo funciona su recurso subyacente: el mercado eléctrico.

Al igual que la capacidad de cómputo, la electricidad es un activo con heterogeneidad, atributos temporales y atributos de nodo, y es una base importante para el crecimiento económico global.

Desde la década de 1990, el sistema eléctrico estadounidense se ha privatizado gradualmente. Las compañías eléctricas originalmente altamente integradas verticalmente comenzaron a separar los segmentos de generación, transmisión y distribución.

Los operadores de red independientes comenzaron a gestionar los sistemas eléctricos de diferentes regiones de Estados Unidos. Al mismo tiempo, grandes sistemas eléctricos interconectados como PJM-West (costa este), ERCOT North (Texas) y CAISO SP15 (sur de California) finalmente se convirtieron en materias primas negociables en bolsas como CME e ICE, formando importantes referencias de precios para toda la clase de activos eléctricos.

A nivel físico, el mercado eléctrico se puede resumir aproximadamente en una estructura de "red, operador, nodo".

En el nivel superior están las redes regionales mutuamente independientes. Debajo de cada red regional, hay múltiples operadores del sistema, incluidas las Organizaciones Regionales de Transmisión (RTO) y los Operadores de Sistemas Independientes (ISO). Estos operadores son responsables de gestionar múltiples nodos de subestaciones en sus respectivas áreas.

Por ejemplo, en San Francisco, una ciudad puede ser alimentada por múltiples nodos de subestaciones, como Embarcadero, Larkin y Mission.

El precio de la electricidad en cada nodo no es completamente idéntico, sino que está determinado por un algoritmo llamado "precio marginal nodal" (LMP). Este algoritmo considera la programación de generación, la demanda de los usuarios, los costos de transmisión y las leyes del flujo eléctrico, calculando el precio óptimo bajo restricciones.

El algoritmo LMP se convierte en el eslabón clave que conecta la entrega física de electricidad con referencias negociables como PJM-West.

Los precios de referencia y los precios índice en el mercado eléctrico son esencialmente promedios ponderados de los precios de múltiples nodos LMP terminales. Las referencias de precios más grandes y líquidas finalmente obtienen una profundidad de negociación estable en bolsas como CME e ICE, convirtiéndose en precios de referencia para toda la clase de activos eléctricos.

1.2 Estructura potencial del mercado de capacidad de cómputo

Observando el desarrollo del mercado eléctrico en los últimos 30 años, podemos hacer algunas inferencias sobre el mercado de capacidad de cómputo.

En primer lugar, es posible que el mercado de capacidad de cómputo forme una estructura similar a la del mercado eléctrico.

En términos de entrega física, la versión de capacidad de cómputo más cercana a la estructura de "red, operador, nodo" del mercado eléctrico podría ser "hardware, proveedor, clúster".

Así como en el mercado eléctrico existen múltiples redes regionales mutuamente independientes, en el mercado de capacidad de cómputo también podrían formarse múltiples mercados basados en diferentes categorías de hardware. Las categorías de chips como H100, H200, B200 y B300 podrían tener cada una referencias de precios independientes pero interrelacionadas.

A nivel de operador, proveedores de capacidad de cómputo como AWS, Nebius, CoreWeave, SF Compute y Ornn ofrecerán diferentes mecanismos de precios para clústeres específicos. Estos clústeres también estarán influenciados por el tiempo, la ubicación y el SKU, de manera similar a los diferentes nodos en el mercado eléctrico.

En cuanto al equivalente del LMP en el mercado de capacidad de cómputo, podría ser un algoritmo de programación o enrutamiento. Este algoritmo genera dinámicamente precios de instancias de capacidad de cómputo según la disponibilidad de un SKU específico.

Las referencias que finalmente se convierten en precios de referencia de la industria en el mercado eléctrico, como PJM-West, ERCOT-North y CAISO SP15, suelen estar conectadas a la infraestructura de entrega física más líquida. Esto es similar a otros mercados de materias primas como el petróleo.

A medida que surjan más referencias de precios en el ámbito de la capacidad de cómputo, las que finalmente prevalezcan probablemente serán aquellas conectadas a ubicaciones de entrega física de alta liquidez.

Además, en el mercado eléctrico, los generadores y las empresas consumidoras a veces realizan coberturas directamente en las bolsas de electricidad, pero la mayoría de las transacciones se realizan a través de los departamentos de negociación extrabursátil (OTC) operados por bancos y empresas de trading. Estas instituciones OTC intercambian precios de liquidación de nodos por precios de liquidación de referencia, obteniendo diferenciales y cubriendo sus propios riesgos.

Una estructura de mercado similar también podría aparecer en el mercado de capacidad de cómputo. Los verdaderos oferentes y demandantes del mercado de capacidad de cómputo, es decir, los nuevos proveedores de servicios en la nube y las empresas de IA, podrían preferir adquirir SKU específicos a través de corredores en lugar de cubrirse directamente en las bolsas de capacidad de cómputo.

Por último, el mercado de capacidad de cómputo podría enfrentar un riesgo de base más grave que el mercado eléctrico.

Según la Ley Federal de Energía de Estados Unidos, los precios mayoristas de electricidad deben mantenerse transparentes bajo la supervisión de la Comisión Federal Reguladora de Energía (FERC). Sin embargo, el mercado de capacidad de cómputo actualmente no tiene requisitos de transparencia similares.

Esto significa que los precios dinámicos e índices que se puedan establecer en el mercado de capacidad de cómputo probablemente solo puedan basarse en su propio libro de órdenes y en los datos del libro de órdenes proporcionados por los nuevos proveedores de servicios en la nube con los que colaboren. Estas colaboraciones podrían lograrse mediante reparto de ingresos, adquisición de datos, etc.

2. Estructura del mercado de capacidad de cómputo

 2.1 Estructura de tres capas de la demanda de inferencia

El mercado eléctrico existe porque el sistema industrial tiene una demanda continua de electricidad. Del mismo modo, el motor fundamental del mercado de capacidad de cómputo es la demanda de tokens, especialmente de tokens de inferencia.

La cadena industrial de inferencia actual se puede dividir aproximadamente en tres capas, que juntas constituyen la oferta y la demanda estructurales del mercado de capacidad de cómputo.

Capa de nuevos proveedores de servicios en la nube

Empresas como Nebius y CoreWeave operan centros de datos físicos y constituyen el lado vendedor de GPU.

Capa bajo demanda

Plataformas para desarrolladores como Fireworks y Baseten transforman el entorno de GPU bare-metal en un entorno de uso de GPU más completo, permitiendo a los desarrolladores ejecutar tareas directamente u obtener tokens de inferencia en cualquier momento. Esta capa representa el lado comprador de GPU.

Capa de aplicaciones

Aplicaciones como Cursor, Perplexity y Rime utilizan plataformas de inferencia para ofrecer productos finales a usuarios y empresas. Esta capa es la demandante de tokens, y la demanda de tokens se traduce en demanda de capacidad de cómputo de GPU.

Aunque cada empresa del ecosistema tiene diferentes estrategias de gestión de GPU, en general, los nuevos proveedores de servicios en la nube se sitúan en el lado de la oferta del mercado de GPU, representando posiciones cortas estructurales; las capas bajo demanda y de aplicaciones se sitúan en el lado de la demanda, representando posiciones largas estructurales.

Por otro lado, los grandes proveedores de servicios en la nube como Amazon y Google operan simultáneamente productos en estas tres capas.

En cuanto al flujo de beneficios en la cadena industrial, una regla empírica aproximada es: cuando una aplicación de primer nivel gasta 100 dólares en tokens, aproximadamente 45 dólares van a la capa bajo demanda, 50 dólares a los nuevos proveedores de servicios en la nube o a la capa de GPU, y los 5 dólares restantes a capas de enrutamiento como OpenRouter.

2.2 Estructura del mercado de capitales de capacidad de cómputo

La estructura económica de tokens de los distintos participantes en la cadena industrial de la IA influirá en la forma final que adopte el mercado de capitales de capacidad de cómputo.

Una posible estructura es: las plataformas de desarrolladores y la capa de aplicaciones del lado de la demanda, así como los nuevos proveedores de servicios en la nube del lado de la oferta, negociarán SKU específicos a través de corredores de capacidad de cómputo y plataformas de negociación OTC como SF Compute, Runpod y Compute Exchange.

Posteriormente, los corredores de capacidad de cómputo y las plataformas de negociación OTC gestionarán inventarios y asumirán el riesgo de base entre los SKU específicos requeridos por los consumidores finales de tokens y el H200 genérico.

Pueden cubrirse a través de plataformas de negociación de capacidad de cómputo como Architect o Pluto.

Los precios en estas plataformas de negociación se basan en una referencia de capacidad de cómputo. Esta referencia es un promedio ponderado de los precios del libro de órdenes de los nuevos proveedores de servicios en la nube y las plataformas OTC con las que colaboran.

2.3 NVIDIA: el "banco central" del mercado de capacidad de cómputo

Además, NVIDIA anunció recientemente que permitirá que la capacidad de cómputo de sus fábricas de IA se convierta en una "clase de activo invertible".

En el sistema de financiarización de la capacidad de cómputo, NVIDIA puede considerarse el "banco central" del mercado de capacidad de cómputo, porque prácticamente monopoliza el stack tecnológico de GPU.

Los bancos centrales suelen tener varios objetivos centrales:

Gestionar la inflación en la economía;

Promover el pleno empleo;

Actuar como prestamista de última instancia en situaciones extremas.

En cierta medida, NVIDIA está desempeñando estos tres roles.

En primer lugar, gestionar la "inflación". La "inflación" en la economía de GPU puede compararse con el ciclo de depreciación de las GPU, especialmente en relación con la velocidad de depreciación de los chips de última generación. Al controlar el ritmo de lanzamiento de productos, por ejemplo con el lanzamiento de Vera Rubin, NVIDIA puede influir en cierta medida en la velocidad a la que las GPU se deprecian con el tiempo.

En segundo lugar, mantener una alta utilización de GPU. Una alta utilización de GPU suele indicar una fuerte demanda de tokens en el mercado, lo que impulsa a los usuarios a comprar más GPU. Por lo tanto, NVIDIA tiene incentivos para impulsar la financiarización de la capacidad de cómputo de GPU, haciendo que el comercio de horas de GPU sea más líquido y, por ende, aumentando aún más la utilización de GPU.

Por último, actuar como prestamista de última instancia. NVIDIA también anunció que proporcionará soporte para GPU de hasta el 25% de su valor residual. Esto puede considerarse un mecanismo de rescate o seguro del valor de las GPU: cuando los nuevos proveedores de servicios en la nube y otros proveedores de GPU enfrenten crisis de liquidez, este tipo de soporte puede garantizar el valor residual de las GPU.

3. Oportunidades y retos del mercado de capacidad de cómputo 

3.1 Tipos de productos del mercado de capacidad de cómputo

A medida que aumenta el grado de financiarización del mercado de capacidad de cómputo, es probable que surjan varios tipos principales de productos en la industria. Cada tipo de producto tiene sus ventajas y retos.

Producto uno: entrega física

La entrega física se refiere a la entrega real de equipos de GPU a los usuarios finales que necesitan capacidad de cómputo. Proyectos como SF Compute, Hyperbolic, Vast, Runpod y Compute Exchange pertenecen a esta capa de producto. Esta capa es la más cercana al hardware en sí y conecta directamente la oferta y la demanda de capacidad de cómputo.

Debido a la alta heterogeneidad de los SKU de capacidad de cómputo, muchos proyectos inicialmente actúan solo como corredores, ganando comisiones al emparejar la demanda de GPU con los nuevos proveedores de servicios en la nube. A largo plazo, el objetivo de esta capa podría ser establecer algún tipo de "bolsa al contado de capacidad de cómputo".

Sin embargo, garantizar de forma continua la calidad de la entrega física de GPU es un problema muy desafiante, especialmente para proyectos cuyo suministro proviene de redes descentralizadas. Es posible que el mercado de capacidad de cómputo necesite agencias de calificación similares a Moody's para certificar la calidad de las GPU entregables y promover una mayor madurez de esta capa.

Aunque la capa de entrega física es muy competitiva, a largo plazo podría tener el foso más duradero. Si observamos los mercados de petróleo y electricidad, se puede ver que los sistemas de financiarización suelen desarrollarse en torno a los puntos de entrega más líquidos de la materia prima física, formando gradualmente índices, bolsas y productos financieros de préstamo.

Por lo tanto, quien logre resolver primero el problema de la entrega física de GPU podría obtener importantes retornos de mercado.

Producto dos: índices

Esta capa se refiere principalmente a las "curvas de índice" construidas sobre la capacidad de cómputo, incluidos los índices de precios de capacidad de cómputo lanzados por proyectos como Ornn, Silicon Data, Compute Desk y Semianalysis.

La creación de índices es un paso importante para una mayor financiarización y negociación de activos como la capacidad de cómputo. Se puede decir que gran parte de la discusión actual sobre el "mercado de capacidad de cómputo" ha comenzado a intensificarse precisamente a medida que los índices de capacidad de cómputo maduran gradualmente. Grandes bolsas como CME e ICE también han anunciado colaboraciones con índices relevantes.

Sin embargo, muchos índices de capacidad de cómputo todavía presentan brechas de precios significativas con respecto a los mercados individuales de GPU.

Hay dos razones principales para esta brecha de precios.

Primero, los productos subyacentes en sí mismos son diferentes. Las distintas plataformas de capacidad de cómputo suelen diferir mucho en estabilidad del producto, interrumpibilidad y términos contractuales.

Segundo, los libros de órdenes detrás de los diferentes índices de capacidad de cómputo no son los mismos, y el mercado de capacidad de cómputo carece de los requisitos de transparencia que tienen otras clases de activos. Por ejemplo, la FERC exige transparencia en el mercado eléctrico.

Actualmente, muchos índices de capacidad de cómputo simplemente compran datos del libro de órdenes al por mayor a los nuevos proveedores de servicios en la nube, o establecen conjuntos de datos iniciales mediante acuerdos de colaboración y reparto de ingresos. Además, la capa de índices operada de forma independiente tiene una capacidad de monetización más débil que las bolsas y la capa de entrega física.

Por lo tanto, aunque la capa de índices puede generar visibilidad y desempeñar un papel importante en el sistema del mercado de capacidad de cómputo, está siendo presionada tanto desde arriba como desde abajo:

La capa de entrega física aguas arriba controla el origen de los precios;

Las bolsas aguas abajo esperan obtener una parte de los ingresos de los índices.

Producto tres: plataformas de negociación de derivados

La tercera capa son las plataformas de negociación de derivados, que suelen ofrecer productos de futuros con liquidación en efectivo. Estas plataformas, basadas en índices de capacidad de cómputo, proporcionan herramientas de cobertura a los participantes del mercado. Liquid Compute y Architect están desarrollando productos relacionados.

A largo plazo, las plataformas de negociación de derivados podrían ser el producto más esperado y más fácilmente escalable en términos de monetización dentro del sistema de financiarización de la capacidad de cómputo. Sin embargo, este ámbito aún se encuentra en una etapa temprana y el volumen de negociación no ha alcanzado una escala significativa.

Además, los productos negociables en las plataformas de liquidación en efectivo suelen ser instancias genéricas H200, no SKU específicos que puedan usarse directamente para inferencia. Por lo tanto, quienes realmente participen en estas plataformas de negociación probablemente sean principalmente plataformas OTC y corredores de capacidad de cómputo, en lugar de las empresas finales de la cadena industrial de la IA. Los primeros buscan cubrir el inventario de capacidad de cómputo que mantienen en sus balances, mientras que los segundos necesitan gestionar su propia exposición a la capacidad de cómputo.

Producto cuatro: instrumentos de financiarización

También podrían aparecer productos de financiarización más amplios en el ámbito de la capacidad de cómputo, proporcionando apoyo financiero a los centros de datos y a los nuevos proveedores de servicios en la nube. Por ejemplo, protocolos de préstamo, Vaults y stablecoins sintéticas como USD.AI podrían ayudar a los centros de datos y a los nuevos proveedores de servicios en la nube a completar la construcción de infraestructura.

Al mismo tiempo, también podrían surgir capas de transferencia de riesgo y seguros para suavizar el riesgo de base en la economía de GPU. Observando las diferentes capas mencionadas, se puede ver con relativa claridad la forma completa que podría adoptar finalmente el mercado de capacidad de cómputo.

Los ganadores serán los participantes de pila completa que puedan lograr una entrega física confiable de GPU. Podrán formar índices de precios a partir de sus propios libros de órdenes físicos y luego establecer bolsas de futuros de capacidad de cómputo, convirtiendo la capacidad de cómputo en una clase de activo cubrible.

Sin embargo, la verdadera divergencia en la industria radica en el orden en que aparezcan los diferentes productos. ¿Comenzará el ganador final con la entrega física, o primero establecerá índices, o lanzará primero una plataforma de negociación?

3.2 Fronteras de la economía de tokens de capacidad de cómputo

Hasta ahora, hemos discutido principalmente el mercado de capacidad de cómputo a nivel de GPU. Sin embargo, también podemos ampliar la perspectiva y observar la economía de tokens de capacidad de cómputo en un sentido más amplio, incluyendo su evolución histórica, los métodos de captura de valor y la relación de juego con los laboratorios de modelos de vanguardia.

Históricamente, el mercado de capacidad de cómputo no es un concepto completamente nuevo. De 2023 a 2024, proyectos como SF Compute y Hyperbolic ya estaban discutiendo este modelo, y proyectos descentralizados como Akash e IONet también exploraban direcciones similares.

Curiosamente, muchos proyectos finalmente no se quedaron en el nivel del mercado de GPU. Por ejemplo, Hyperbolic se convirtió más tarde en un proveedor de servicios de inferencia, vendiendo tokens directamente; SF Compute comenzó a firmar contratos directamente y operar clústeres de capacidad de cómputo.

Desde la perspectiva de la cadena de valor, el valor fluye desde aplicaciones de IA como Cursor, Harvey y Granola hacia capas de enrutamiento como OpenRouter, luego hacia proveedores de servicios de inferencia como Fireworks y Baseten, y finalmente hacia nuevos proveedores de servicios en la nube y mercados de capacidad de cómputo como Nebius, CoreWeave y SF Compute, para terminar en los operadores de centros de datos.

Si una empresa permanece en el medio de la cadena industrial, puede verse presionada tanto desde arriba como desde abajo. Para mantener márgenes de beneficio más estables, es posible que la empresa finalmente necesite extenderse aguas arriba o expandirse aguas abajo.

El mercado de tokens también presenta una perspectiva de teoría de juegos muy interesante, en la que actúan tres fuerzas que no se pueden ignorar.

La primera fuerza es NVIDIA, que controla la oferta de GPU y la velocidad de depreciación.

La segunda fuerza son los laboratorios de modelos de vanguardia como Anthropic y OpenAI, que lanzan continuamente nuevos modelos y pueden aumentar rápidamente la demanda de tokens.

La tercera fuerza son los modelos de código abierto como Kimi, GLM, DeepSeek y Qwen, que ejercen presión a la baja sobre los márgenes de inferencia.

Estas tres fuerzas juntas proporcionan impulso y presión continuos tanto a la oferta como a la demanda del mercado de GPU y del mercado de tokens. Cualquiera de ellas podría reescribir la curva de precios de todo el mercado mediante el lanzamiento de un producto importante.

Por ejemplo, el lanzamiento de GPT 5.6 podría convertirse en un evento decidido por las empresas pero difícil de predecir de antemano por el mercado, provocando una reacción en cadena en la cadena de valor de los tokens de IA y causando fluctuaciones en los precios de los tokens y del hardware de GPU.

Por lo tanto, si una empresa puede operar servicios de inferencia y un mercado de hardware de GPU dentro del mismo sistema, podría ser más viable comercialmente. Este modelo puede cubrir los riesgos derivados de los cambios en la estructura de beneficios de los distintos eslabones de la cadena industrial.

Conclusión

Si miramos la historia, los mercados de materias primas como el petróleo y la electricidad inicialmente también dependían de transacciones bilaterales facilitadas por intermediarios, con procesos opacos y sin estándares unificados. Sin embargo, con el tiempo, la entrega física desarrolló gradualmente una serie de protocolos e infraestructura financiera, incluidos índices, estandarización de la negociación y auditorías de calidad, hasta evolucionar hacia clases de activos altamente financiarizadas.

Hoy en día, el mercado de capacidad de cómputo está experimentando una transformación similar. Ya han aparecido en el mercado numerosos proyectos que intentan financiarizar las herramientas básicas, incluidos índices de capacidad de cómputo, bolsas con liquidación en efectivo, productos de préstamo y productos de seguros.

Al mismo tiempo, el mercado físico de GPU y los proveedores de servicios en la nube también se están extendiendo continuamente aguas arriba y aguas abajo en la cadena industrial, tratando de capturar el valor completo de la economía de tokens. Como recurso subyacente para el funcionamiento de toda la economía de la IA, la capacidad de cómputo está pasando gradualmente de ser una simple infraestructura a convertirse en un activo financiero independiente.

En el futuro, es posible que surjan en este ámbito varias empresas unicornio que cubran diferentes niveles del mercado, formando múltiples modelos de negocio, incluidos el suministro físico de capacidad de cómputo, servicios de corretaje, préstamos, gestión de riesgos y la integración con los mercados de capitales DeFi y TradFi.

La capacidad de cómputo podría ser una materia prima física novedosa que no se veía desde hace décadas, y es posible que estemos presenciando su trayectoria desde las primeras transacciones facilitadas de forma privada hasta convertirse en una clase de activo completa.