Compute – nowy produkt finansowy?

Określenie jest wieloznaczne, a jego szeroki zakres dobrze oddaje porównanie z energią elektryczną, w którym centra danych (data centers) to XXI-wieczne elektrownie, procesory graficzne (GPU) to turbiny, a tzw. inference, czyli praktyczne użycie modelu AI do wykonania zadania i przedstawienia wyniku ma odzwierciedlenie w zużyciu energii.

Compute jest zatem dla AI tym, czym dla prawdziwego życia jest woda, ale trwają starania o przekształcenie go równocześnie w aktywo finansowe. Sprzyjają temu takie jego cechy jak mierzalność, jednorodność i skalowalność, stawiające compute w pozycji quasi surowca, równie niezbędnego jak stal czy cement w przemysłach tradycyjnych.

Standaryzacja jednostki compute – poszukiwania trwają

Trwają wysiłki wyrażania wielkości compute w standardowej jednostce takiej jak MWh w energetyce, baryłka ropy, czy buszel, albo tona zboża. Sukces byłby przepustką klasy VIP do rynków finansowych, które mogą compute wycenić i zaoferować jako produkt inwestycyjny.

Próby standaryzacji jednostki compute są jeszcze w powijakach, ale to się zmieni błyskawicznie, o rzędy szybciej, niż dzieje się np. elektryfikacja motoryzacji, mimo że standaryzacja czegoś takiego jak zasoby obliczeniowe to nie kaszka z mlekiem.

Choćby dlatego, że dwa identyczne procesory GPU mogą dostarczać różnych wielkości compute, bo jeden działa w klastrze, drugi nie, jeden wykorzystywany jest do granic możliwości, a inny ledwo, ledwo,

Pierwszy trenuje LLM (large language model), a drugi tzw. model wizji, czyli taki, który widzi i rozumie świat wizualny (np. wykrywa twarze, bijące z nich emocje, opatruje obraz napisami itd.).

Propozycji standaryzacji już krąży w branży sporo. Jedna z nich to CSU (Compute Standard Unit), czyli abstrakcyjna jednostka odpowiadająca np. 1/1000 mocy procesora H100 produkcji koncernu Nvidia.

Inna to tokeny na sekundę, kolejna – przepustowość pamięci HBM umożliwiającej przetwarzanie przez modele AI ogromnych macierzy bez czekania na dane itd.

Czytaj także: BankTech 2025 o cyberbezpieczeństwie danych i monetyzacji AI w sektorze finansowym

Compute na rynku finansowym

W dającej się przewidzieć przyszłości dojdzie zapewne do tego, że rynek przestanie handlować sprzętem, bo skupi się na compute, zwłaszcza że po upowszechnieniu się tej, czy innej jednostki zasobu obliczeniowego AI, zalany zostanie próbami uplasowania nowych produktów finansowych.

Sprzyja temu dążenie sprzedawców compute do zamiany tego aktywa na cashflow i z drugiej strony potrzeba kupujących zabezpieczenia się (hedging) przed nagłymi skokami cen zasobu obliczeniowego. Pomiędzy tymi dwoma grupami są pośrednicy finansowi, dla których jest to kolejna gratka z wielkimi szansami na przemianę w wielki biznes.

Compute staje się strategicznym zasobem państw. Kto go nie zbuduje, będzie jak III Rzesza pozbawiona dostępu do ropy.

Rywalizacja na globalnym rynku – Europa w ogonie

Największe nagromadzenie najbardziej zaawansowanych mocy obliczeniowych dla AI jest w USA, które mają ok. 75 proc. globalnego zasobu compute. Chiny próbują Amerykanów doścignąć, przy czym nie wiadomo, jaki dokładnie dystans dzieli je od lidera, ponieważ nieznana jest wielkość zasobu chronionego przez Pekin ścisłą tajemnicą państwową.

A w Europie, której udział wynosi kilka procent, co trwa? Nic szczególnego, bo rzecz jasna, przede wszystkim dyskusje.

Unia nie jest w stanie doszlusować do czołówki ze względu na brak sprawczości wynikający z ram formalno-prawnych. Potężnym hamulcem jest brak europejskiego odpowiednika super-producentów chipów, tj. tajwańskiego TSCM i amerykańskiego koncernu Nvidia.

Niebawem, być może jeszcze latem ’26, ogłoszone mają być efekty prac ws. „European Compute Facility”. Słowa zabrzmią zapewne potężnie, lecz moim zdaniem, czyny im nie dorównają.

AI o prognozach compute jako produktu finansowego

Pytanie o perspektywy finansjalizacji compute zadałem oczywiście głównemu zainteresowanemu, a więc nikomu innemu, jak jednemu z modeli AI.

Odpowiedział, że jesteśmy (model jest rodem z USA, więc mówi o Ameryce) w fazie monetyzacji „quasi-spot”, tzn. rynek działa jak rynek dostaw natychmiastowych, na którym ceny godzin GPU, głównie H100/B200, zmieniają się w zależności od chwilowej podaży i popytu. Monetyzacja już trwa, ale z braku standaryzacji jest chaotyczna.

Najpóźniej w 2028 r. oczekiwać można prawdziwej. Zaczną być zawierane kontrakty rezerwacyjne na godziny GPU na okres od 1 roku do 3 lat. Pojawią się pierwsze kontrakty terminowe (futures) oraz rozwiązania „compute capacity rights” naśladujące prawa do energii elektrycznej. Będzie to następstwem standaryzacji jednostek compute np. w formie ekwiwalentu godziny pracy procesora graficznego H100 (H100-equivalent hour).

Współczesna wyrocznia delficka uważa, że wielki wyścig już ruszył. Pełnoprawnym aktywem finansowym zasoby obliczeniowe compute stawać się zaczną już w latach 2028-2032.

Pozostaje uwierzyć – nie uwierzyć słowom boskiego Apollina z generacji „post Z”, przekazanym mi przez sztuczną Pytię…

Jan Cipiur, dziennikarz i redaktor z ponad 40-letnim stażem. Zaczynał w PAP, gdzie po 1989 r. stworzył pierwszą redakcję ekonomiczną. Twórca serwisów dla biznesu w agencji BOSS. Obecnie publikuje m.in. w Obserwatorze Finansowym.

Jest członkiem Towarzystwa Ekonomistów Polskich (TEP).