L'« or noir » de l'ère de l'IA : les contrats à terme sur la puissance de calcul arrivent bientôt

Auteur : Chamath Palihapitiya

Traduit par : Shenchao TechFlow

Introduction de Shenchao : Les dépenses en capital pour l'IA ont pour la première fois dépassé celles du pétrole et du gaz naturel, mais les prix de la puissance de calcul fluctuent énormément, et le marché dispose de très peu d'outils de couverture. Le CME Group prévoit de lancer des contrats à terme sur la puissance de calcul, un test clé pour savoir si la puissance de calcul peut devenir la prochaine catégorie d'actifs valant des milliers de milliards de dollars. Cet article souligne que pour que les contrats à terme sur la puissance de calcul fonctionnent, il est nécessaire de résoudre d'abord les problèmes de concentration et d'interchangeabilité, qui sont des variables de risque que tous les investisseurs dans l'infrastructure de l'IA doivent comprendre.

"Je crois en fait qu'une nouvelle catégorie d'actifs va émerger, à savoir l'achat de contrats à terme sur la puissance de calcul. Nous manquons actuellement de puissance de calcul." ------ Larry Fink, PDG de BlackRock

Cette semaine, il a eu raison.

Le CME Group, le principal marché mondial des dérivés, a annoncé en collaboration avec Silicon Data, un leader de l'intelligence de marché et des tests de référence dans le domaine des GPU, qu'il prévoit de lancer des contrats à terme sur la puissance de calcul le 5 octobre 2026, sous réserve d'examen réglementaire.

Pourquoi la puissance de calcul a-t-elle besoin d'un marché financier ?

En 2026, les dépenses en capital pour l'IA atteindront 765 milliards de dollars, dépassant pour la première fois les 681 milliards de dollars du pétrole et du gaz naturel. D'ici 2031, ce montant devrait presque doubler. Morgan Stanley prévoit que la diffusion de l'IA dans l'économie mondiale créera des opportunités de 40 000 milliards de dollars. Et cette opportunité dépend d'une ressource clé : la puissance de calcul.

L'indice de Silicon Data montre que, depuis le début de l'année, même les générations de GPU plus anciennes ont vu une demande de puissance de calcul augmenter considérablement :

Lorsque tant de capitaux affluent dans un secteur, ceux qui dépensent ont besoin d'un moyen de se protéger contre les fluctuations de prix défavorables.

Aujourd'hui, les producteurs de pétrole peuvent acheter des contrats à terme pour verrouiller les prix avant la livraison. Si le prix au comptant baisse, le contrat permet de maintenir des revenus stables. De l'autre côté, les acheteurs utilisent le même marché pour limiter les coûts de carburant. Les deux parties détachent les fluctuations de prix de leurs activités.

La puissance de calcul n'a pas encore de tels outils, ce qui expose quiconque construisant ou achetant une infrastructure d'IA à trois types de risques :

Les prix de location des GPU fluctuent énormément, augmentant lors d'une forte demande ou chutant lors d'un relâchement de l'offre ou du lancement de nouveaux puces, rendant difficile pour les entreprises d'IA de budgétiser avec précision leur principal poste de coût.

Chaque fois qu'NVIDIA lance des puces plus rapides, la valeur de location des puces de génération précédente diminue, et les garanties derrière les prêts matériels diminuent également.

Un centre de données nécessite deux à trois ans pour être construit, mais les moyens dont disposent les développeurs pour verrouiller leurs coûts ou revenus de puissance de calcul sont très limités. Chaque décision de ce type représente des paris de plusieurs milliards de dollars.

Ces risques créent une demande pour des contrats à terme sur la puissance de calcul. Mais avant que ce marché puisse se développer, il doit faire face aux deux mêmes problèmes qui ont limité d'autres marchés à terme : la concentration et l'interchangeabilité.

Les tentatives de création de marchés à terme autour des oignons, de l'uranium, des puces mémoire DRAM et de la bande passante ont rencontré l'un ou l'autre de ces problèmes.

Pour la puissance de calcul, le problème de concentration est plus complexe. Les acheteurs deviennent dispersés, car la demande en inférence s'étend à des milliers d'entreprises exécutant des charges de travail de production. Le camp des vendeurs est large et continue de croître, avec des revenus de nouveaux fournisseurs de cloud dépassant 25 milliards de dollars d'ici 2025, couvrant plus de 60 fournisseurs. Mais leur base sous-jacente reste hautement concentrée, NVIDIA fournissant la majorité des puces d'IA.

Le deuxième problème est l'interchangeabilité.

Aujourd'hui, les prix de la puissance de calcul sont cotés par heure de GPU, c'est-à-dire le coût de la location d'un seul GPU pendant une heure. Mais deux GPU du même modèle peuvent fournir une puissance de calcul différente en une heure.

Silicon Data, en collaboration avec des chercheurs académiques, a exécuté la même charge de travail sur 3 500 GPU de 11 fournisseurs de cloud. Même au sein du même modèle de puce, ils ont trouvé des différences significatives. Dans un test, la variation de performance des H100 a atteint 34,5 %, tandis que l'écart le plus important de l'ensemble de l'étude a atteint 38 %.

Les premiers contrats durables pourraient nécessiter de définir plusieurs niveaux, tout comme le marché de l'énergie utilise différents combustibles, emplacements et périodes de livraison.

Mais la question plus grande est : que se passera-t-il si les contrats à terme sur la puissance de calcul fonctionnent ? La puissance de calcul peut-elle devenir la prochaine catégorie d'actifs avec un volume nominal de plusieurs milliers de milliards de dollars et accélérer l'économie de l'IA ?

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