Pantera Capital：コンピューティングパワー市場の4つの機会

著者：Jay Yu、Pantera Capital パートナー

編集：Jiahua、ChainCatcher

はじめに

コンピューティングパワーとデータセンターインフラへの支出は、すでに1兆ドル規模の市場となっており、米国の消費支出に匹敵する規模で、米国経済成長の重要な柱となりつつある。

しかし、AIエージェントが実体経済に進出するにつれてコンピューティングパワー需要は増加し続けているものの、GPUの調達方法は依然として従来型だ。SF Compute、Vast AI、Runpodなどのコンピューティングパワー市場が登場しているが、大量のGPUノードの売買は依然としてグループチャット、店頭ブローカー、カスタマイズされた二者間契約を通じて行われている。

現在、GPUコンピューティングパワーは金融化の初期段階にある。電力と同様に、コンピューティングパワーは完全に均質な資産ではなく、チップモデル、納期、地理的位置などの要因に制約される。しかし、今後5年から10年で、コンピューティングパワーは電力や石油のようなコモディティへと徐々に進化し、AI時代の世界経済を支える重要な資源となる可能性が高い。

本稿では、コンピューティングパワー市場がどのようにこの転換を実現するかを探る。電力市場から得られる示唆、コンピューティングパワー市場の潜在的な構造、業界で開発中の製品、そしてコンピューティングパワーのコモディティ化における機会と課題について考察する。

1. 電力市場から答えを探る 
1.1 電力市場の構造

コンピューティングパワー市場の将来の進化を理解するには、まずその基盤となる資源である電力市場の仕組みを観察するとよい。

コンピューティングパワーと同様に、電力も異質性、時間属性、ハブ属性を持つ資産であり、世界経済成長の重要な基盤である。

1990年代以降、米国の電力システムは段階的に民営化された。かつて高度に垂直統合されていた電力会社は、発電、送電、配電の各部門を分割し始めた。

独立した送電網運営者が米国の各地域の電力システムを管理するようになった。同時に、PJM-West（東海岸）、ERCOT North（テキサス）、CAISO SP15（南カリフォルニア）などの大規模な相互接続電力システムは、最終的にCMEやICEなどの取引所で取引可能なコモディティとなり、電力資産クラス全体の重要な価格ベンチマークを形成した。

物理的な側面では、電力市場はおおむね「送電網、運営者、ノード」の構造に要約できる。

最上位には相互に独立した地域送電網がある。各地域送電網の下には、地域送電機関（RTO）や独立系統運用機関（ISO）など複数の系統運用者が存在する。これらの運用者は、担当する地域内の複数の変電所ノードを管理する。

例えば、サンフランシスコでは、1つの都市がEmbarcadero、Larkin、Missionなど複数の変電所ノードから電力供給を受ける場合がある。

各ノードの電力価格は完全に同一ではなく、「ノード別限界価格」（LMP）と呼ばれるアルゴリズムによって決定される。このアルゴリズムは、発電スケジュール、需要家の需要、送電コスト、電力潮流のパターンを考慮し、制約条件下での最適価格を算出する。

LMPアルゴリズムは、電力の物理的受け渡しと、PJM-Westなどの取引可能な電力ベンチマークを結びつける重要な要素となっている。

電力市場におけるハブ価格や指数価格は、本質的には複数の末端LMPノード価格の加重平均である。最大かつ最も流動性の高い価格ベンチマークは、最終的にCMEやICEなどの取引所で安定した取引厚みを獲得し、電力資産クラス全体の参照価格となる。

1.2 コンピューティングパワー市場の潜在的な構造

電力市場の過去30年の発展を観察すると、コンピューティングパワー市場についていくつかの推測ができる。

まず、コンピューティングパワー市場は電力市場に似た構造を形成する可能性がある。

物理的受け渡しの面では、電力市場の「送電網、運営者、ノード」構造に最も近いコンピューティングパワー版は、「ハードウェア、プロバイダー、クラスター」かもしれない。

電力市場に複数の相互に独立した地域送電網が存在するように、コンピューティングパワー市場も異なるハードウェアカテゴリに基づいて複数の市場を形成する可能性がある。H100、H200、B200、B300などのチップカテゴリは、それぞれ独立しながらも相互に関連する価格ベンチマークを持つかもしれない。

運営者レベルでは、AWS、Nebius、CoreWeave、SF Compute、Ornnなどのコンピューティングパワープロバイダーが、特定のクラスターに対して異なる価格設定メカニズムを提供する。これらのクラスターも、電力市場の異なるノードと同様に、時間、場所、SKUの影響を受ける。

コンピューティングパワー市場におけるLMPに相当するものは、スケジューリングまたはルーティングアルゴリズムかもしれない。このアルゴリズムは、特定のSKUの可用性に基づいて、コンピューティングパワーインスタンスの価格を動的に生成する。

電力市場で最終的に業界の参照価格となったベンチマーク（PJM-West、ERCOT-North、CAISO SP15など）は、通常、最も流動性の高い物理的受け渡しインフラと結びついている。これは石油など他のコモディティ市場と同様である。

コンピューティングパワー分野でより多くの価格ベンチマークが登場するにつれ、最終的に勝ち残るのは、流動性の高い物理的受け渡し拠点と結びついたベンチマークだろう。

さらに、電力市場では、発電事業者や電力消費企業が電力取引所で直接ヘッジすることもあるが、取引の大半は銀行やトレーディング会社が運営する店頭（OTC）部門によって行われている。これらのOTC機関は、ノード決済価格をハブ決済価格と交換し、スプレッドを稼ぎ、自身のリスクをヘッジする。

同様の市場構造がコンピューティングパワー市場にも現れる可能性がある。コンピューティングパワー市場の実際の需給当事者、すなわち新興クラウドサービスプロバイダーとAI企業は、コンピューティングパワー取引所で直接ヘッジするよりも、ブローカーを通じて特定のSKUを調達することを好むかもしれない。

最後に、コンピューティングパワー市場は電力市場よりも深刻なベーシスリスクに直面する可能性がある。

米国連邦電力法に基づき、卸売電力価格は連邦エネルギー規制委員会（FERC）の監督下で透明性を保つ必要がある。しかし、コンピューティングパワー市場には現在、同様の透明性要件がない。

つまり、コンピューティングパワー市場で構築可能な動的価格や指数は、自社の注文板と、提携する新興クラウドサービスプロバイダーが提供する注文板データのみに基づく可能性がある。これらの提携は、収益分配やデータ購入などを通じて実現されるかもしれない。

2. コンピューティングパワー市場の構造

 2.1 推論需要の3層構造

電力市場が存在するのは、産業システムが電力に対して継続的な需要を持つからだ。同様に、コンピューティングパワー市場の根本的な推進力はトークン需要、特に推論トークンへの需要である。

現在の推論産業チェーンは、おおむね3つの層に分けられ、コンピューティングパワー市場の構造的な需給当事者を構成している。

新興クラウドサービスプロバイダー層

NebiusやCoreWeaveなどの企業は物理的なデータセンターを運営し、GPUの売り手を構成する。

オンデマンド層

FireworksやBasetenなどの開発者プラットフォームは、ベアメタルGPU環境をより完全なGPU利用環境へと変え、開発者が直接タスクを実行したり、いつでも推論トークンを取得したりできるようにする。この層はGPUの買い手を代表する。

アプリケーション層

Cursor、Perplexity、Rimeなどのアプリケーションは、推論プラットフォームを使用してユーザーや企業に最終製品を提供する。この層はトークンの需要側であり、トークン需要がGPUコンピューティングパワー需要へと変換される。

エコシステム内の各企業は異なるGPU管理戦略を持つが、全体として、新興クラウドサービスプロバイダーはGPU市場の供給側に位置し、構造的なショートを代表する。オンデマンド層とアプリケーション層は需要側に位置し、構造的なロングを代表する。

一方、AmazonやGoogleなどの大手クラウドサービスプロバイダーは、これら3層すべての製品を同時に運営している。

産業チェーンにおける利益の流れについては、大まかな経験則として、トップアプリケーションがトークンに100ドルを費やすと、約45ドルがオンデマンド層に、50ドルが新興クラウドサービスプロバイダーまたはGPU層に、残りの5ドルがOpenRouterなどのルーティング層に流れる。

2.2 コンピューティングパワー資本市場の構造

AI産業チェーンの各参加者のトークン経済構造は、コンピューティングパワー資本市場の最終的な形成方法に影響を与える。

考えられる構造の1つは、需要側の開発者プラットフォームとアプリケーション層、および供給側の新興クラウドサービスプロバイダーが、SF Compute、Runpod、Compute ExchangeなどのコンピューティングパワーブローカーやOTC取引プラットフォームを通じて、特定のSKUを取引するというものだ。

その後、コンピューティングパワーブローカーやOTC取引プラットフォームは在庫を管理し、最終トークン消費者が必要とする特定SKUと汎用H200との間のベーシスリスクを負担する。

彼らはArchitectやPlutoなどのコンピューティングパワー取引プラットフォームを通じてヘッジできる。

これらの取引プラットフォーム上の価格は、コンピューティングパワーベンチマークに基づいて構築される。このベンチマークは、提携する新興クラウドサービスプロバイダーやOTCプラットフォームの注文板価格の加重平均である。

2.3 NVIDIA：コンピューティングパワー市場の「中央銀行」

さらに、NVIDIAは最近、自社のAIファクトリーのコンピューティングパワーを「投資可能な資産クラス」にすることを認めると発表した。

コンピューティングパワーの金融化システムにおいて、NVIDIAはGPU技術スタックをほぼ独占しているため、コンピューティングパワー市場の「中央銀行」と見なすことができる。

中央銀行には通常、いくつかの中核的な目標がある：

経済におけるインフレの管理；

完全雇用の促進；

極端な状況における最後の貸し手としての機能。

ある意味で、NVIDIAはこれら3つの役割を果たしている。

第一に、「インフレ」の管理である。GPU経済における「インフレ」は、GPUの減価サイクル、特に最新世代チップの減価速度に例えられる。Vera Rubinの投入など製品リリースのペースを制御することで、NVIDIAはGPUが時間とともに減価する速度にある程度影響を与えることができる。

第二に、GPUの高稼働率の維持である。GPUの高稼働率は通常、トークンに対する市場の強い需要を示し、ユーザーにより多くのGPUを購入させる。したがって、NVIDIAにはGPUコンピューティングパワーの金融化を推進し、GPU時間の取引をより流動的にし、さらにGPU稼働率を高める動機がある。

最後に、最後の貸し手としての機能である。NVIDIAはまた、GPUに対して残存価値の最大25%までの支援を提供すると発表した。これはGPU価値に対する救済または保険メカニズムと見なせる。新興クラウドサービスプロバイダーや他のGPU供給者が流動性危機に直面した場合、このような支援がGPUの残存価値を保証する。

3. コンピューティングパワー市場の機会と課題 

3.1 コンピューティングパワー市場の製品形態

コンピューティングパワー市場の金融化が進むにつれて、業界内にはいくつかの主要な製品タイプが出現する可能性がある。各製品タイプには利点と課題がある。

製品1：物理的受け渡し

物理的受け渡しとは、GPU機器をコンピューティングパワーを必要とする最終ユーザーに実際に引き渡すことを指す。SF Compute、Hyperbolic、Vast、Runpod、Compute Exchangeなどのプロジェクトがこの製品層に属する。この層はハードウェア自体に最も近く、コンピューティングパワーの需給当事者を直接結びつける。

コンピューティングパワーSKUの高度な異質性のため、多くのプロジェクトは当初ブローカーとしてのみ機能し、GPU需要と新興クラウドサービスプロバイダーをマッチングして手数料を稼ぐ。長期的には、この層の目標は何らかの形の「コンピューティングパワー現物取引所」を構築することかもしれない。

しかし、物理的なGPU受け渡しの品質を継続的に確保することは非常に困難な課題であり、特に分散型ネットワークからの供給に依存するプロジェクトにとってはなおさらだ。コンピューティングパワー市場は、この層のさらなる成熟を促進するために、Moody'sのような格付け機関が引き渡し可能なGPUの品質を認証する必要があるかもしれない。

物理的受け渡し層は競争が激しいが、長期的には最も持続的な堀を持つ可能性がある。石油・電力市場を振り返ると、金融化システムは通常、物理的商品の流動性が最も高い受け渡し拠点を中心に発展し、指数、取引所、貸付金融商品を段階的に形成してきた。

したがって、物理的なGPU受け渡しの問題を最初に解決した者が、大きな市場リターンを得る可能性がある。

製品2：指数

この層は主に、コンピューティングパワーの上に構築された「指数曲線」を指し、Ornn、Silicon Data、Compute Desk、Semianalysisなどのプロジェクトが発表したコンピューティングパワー価格指数を含む。

指数の構築は、コンピューティングパワーのような資産をさらに金融化・取引するための重要なステップである。現在市場で「コンピューティングパワー市場」に関する多くの議論が盛り上がり始めているのは、まさにコンピューティングパワー指数の成熟が進んでいるからだと言える。CMEやICEなどの大手取引所も関連指数との提携を発表している。

しかし、多くのコンピューティングパワー指数と個別GPU市場の間には依然として大きな価格差が存在する。

この価格差が生じる主な理由は2つある。

第一に、原商品自体に違いがある。異なるコンピューティングパワープラットフォームは、製品の安定性、中断可能性、契約条件において大きく異なることが多い。

第二に、異なるコンピューティングパワー指数の背後にある注文板が同一ではなく、コンピューティングパワー市場には他の資産クラスのような透明性要件が欠けている。例えば、FERCは電力市場の透明性を要求している。

現在、多くのコンピューティングパワー指数は、新興クラウドサービスプロバイダーから注文板データを大量購入するか、提携や収益分配契約を通じて初期データセットを構築しているにすぎない。さらに、独立して運営される指数層は、取引所や物理的受け渡し層よりも収益化能力が弱い。

したがって、指数層は注目を集め、コンピューティングパワー市場システムで重要な役割を果たすことができる一方で、上流と下流の両方から圧迫を受ける：

上流の物理的受け渡し層が価格の源泉を支配している；

下流の取引所は指数から収益の一部を得ようとする。

製品3：デリバティブ取引プラットフォーム

第三の層はデリバティブ取引プラットフォームで、通常は現金決済の先物商品を提供する。これらのプラットフォームはコンピューティングパワー指数に基づき、市場参加者にヘッジ手段を提供する。Liquid ComputeとArchitectが関連製品を開発中である。

長期的には、デリバティブ取引プラットフォームは、コンピューティングパワー金融化システムの中で最も期待され、最もスケーラブルに収益化しやすい製品かもしれない。しかし、この分野はまだ初期段階にあり、取引量は顕著な規模に達していない。

さらに、現金決済取引プラットフォームで取引可能な商品は、通常、汎用のH200インスタンスであり、推論に直接使用できる特定のSKUではない。したがって、これらの取引プラットフォームに実際に参加するのは、AI産業チェーンの最終企業ではなく、主にOTC取引プラットフォームやコンピューティングパワーブローカーかもしれない。前者はバランスシート上に保有するコンピューティングパワー在庫のヘッジを求め、後者は自身のコンピューティングパワーエクスポージャーを管理する必要がある。

製品4：金融化ツール

コンピューティングパワー分野では、データセンターや新興クラウドサービスプロバイダーに資金調達支援を提供する、より広範な金融化商品も登場する可能性がある。例えば、貸付プロトコル、Vault、USD.AIなどの合成ステーブルコインは、データセンターや新興クラウドサービスプロバイダーのインフラ構築を支援するかもしれない。

同時に、GPU経済におけるベーシスリスクを平滑化するためのリスク移転・保険層も出現する可能性がある。上記の異なる層を観察すると、コンピューティングパワー市場が最終的に呈する可能性のある完全な形態が比較的明確に見えてくる。

勝者は、信頼性の高い物理的GPU受け渡しを実現できるフルスタックの参加者となるだろう。彼らは自身の物理的注文板から価格指数を形成し、その後コンピューティングパワー先物取引所を構築し、コンピューティングパワーをヘッジ可能な資産クラスにすることができる。

しかし、業界内の真の分岐点は、異なる製品の登場順序にある。最終的な勝者は、物理的受け渡しから始めるのか、それとも最初に指数を構築するのか、あるいは最初に取引プラットフォームを立ち上げるのか？

3.2 コンピューティングパワートークン経済学の最前線

ここまで、主にGPUレベルのコンピューティングパワー市場について議論してきた。しかし、視野を広げて、より広範なコンピューティングパワートークン経済学を観察することもできる。その歴史的進化、価値獲得方法、そして最先端モデルラボとのゲーム的関係を含めて。

歴史的に見ると、コンピューティングパワー市場はまったく新しい概念ではない。2023年から2024年にかけて、SF ComputeやHyperbolicなどのプロジェクトがすでにこのモデルを議論しており、AkashやIONetなどの分散型プロジェクトも同様の方向性を模索していた。

興味深いことに、多くのプロジェクトは最終的にGPU市場レベルにとどまらなかった。例えば、Hyperbolicは後に推論サービスプロバイダーとなり、トークンを直接販売するようになった。SF Computeは直接契約を結び、コンピューティングパワークラスターを運営し始めた。

バリューチェーンの観点から見ると、価値はCursor、Harvey、GranolaなどのAIアプリケーションからOpenRouterなどのルーティング層へ、さらにFireworksやBasetenなどの推論サービスプロバイダーへ、そしてNebius、CoreWeave、SF Computeなどの新興クラウドサービスプロバイダーやコンピューティングパワー市場へ、最終的にデータセンター運営者へと流れる。

企業が産業チェーンの中間に留まると、上流と下流の両方から圧迫される可能性がある。より安定した利益率を維持するために、企業は最終的に上流への進出か下流への拡大を必要とするかもしれない。

トークン市場もまた、非常に興味深いゲーム理論的視点を呈しており、そこでは無視できない3つの力が作用している。

第一の力はNVIDIAであり、GPUの供給と減価速度を支配している。

第二の力はAnthropicやOpenAIなどの最先端モデルラボであり、新モデルを継続的にリリースし、トークン需要を急速に増加させる可能性がある。

第三の力はKimi、GLM、DeepSeek、Qwenなどのオープンソースモデルであり、推論利益率に下方圧力をかける。

これら3つの力が共同で、GPU市場とトークン市場の需給当事者に継続的な推進力と圧力を提供している。そのうちのいずれかが主要製品を投入することで、市場全体の価格曲線を書き換える可能性がある。

例えば、GPT 5.6のリリースは、企業が決定するが市場が事前に予測しにくいイベントとなり、AIトークンバリューチェーンに連鎖反応を引き起こし、トークン価格とGPUハードウェア価格の変動をもたらす可能性がある。

したがって、企業が同一システム内で推論サービスとGPUハードウェア市場の両方を運営できれば、商業的に実行可能性が高まるかもしれない。このモデルは、産業チェーンの上流と下流の利益構造の変化から生じるリスクをヘッジできる。

結論

歴史を振り返ると、石油や電力などのコモディティ市場も当初は仲介機関が促進する二者間取引に依存しており、取引プロセスは不透明で、統一された基準を欠いていた。しかし、時間の経過とともに、物理的受け渡しは指数、取引標準化、品質監査を含む一連のプロトコルと金融インフラを徐々に発展させ、最終的に高度に金融化された資産クラスへと進化した。

現在、コンピューティングパワー市場も同様の転換を経験している。市場には、コンピューティングパワー指数、現金決済取引所、貸付商品、保険商品など、基礎的ツールを金融化しようとする多数のプロジェクトがすでに登場している。

同時に、物理的GPU市場とクラウドサービスプロバイダーも産業チェーンの中で上流と下流へと継続的に拡大し、トークン経済における完全な価値を獲得しようとしている。AI経済全体を動かす基盤資源として、コンピューティングパワーは単なるインフラから独立した金融資産へと徐々に変貌しつつある。

将来、この分野では市場の異なる層をカバーする複数のユニコーン企業が出現し、物理的コンピューティングパワー供給、ブローカーサービス、貸付、リスク管理、そしてDeFiやTradFi資本市場との連携など、多様なビジネス形態を形成する可能性がある。

コンピューティングパワーは、数十年ぶりの新しいタイプの物理的コモディティかもしれない。そして私たちは、それが非公開で促進される初期取引から完全な資産クラスへと至る過程を目撃しているのかもしれない。