text size
Nafta, gas, pšenica i zlato su robe za koje investitori i kompanije mogu da se osiguraju od skokova cijene kroz fjučerse. Uskoro bi ovoj listi mogla da se pridruži i sasvim nova, digitalna "roba" - sirova računarska snaga (compute) koja pokreće vještačku inteligenciju. CME Group, najveća svjetska berza derivata, u partnerstvu sa kompanijom Silicon Data planira da lansira fjučerse na cijenu korišćenja GPU računarske snage (compute futures), odnosno cijenu po satu korišćenja Nvidia H100 i B200 procesora u data centrima. Međutim, šta se to tačno sprema, kako će funkcionisati i, prije svega da li ovo uopšte već sada može da se kupi, proći ćemo u ovom tekstu.
Zašto je cijena "računarske snage" toliko nestabilna da joj treba fjučers
Da bi se razumjelo zašto ovakav proizvod uopšte ima smisla, prvo treba objasniti problem koji rješava. Iznajmljivanje GPU kapaciteta, prevashodno Nvidia H100 i novijih B200 modela, postalo je jedan od najvećih troškova za kompanije koje razvijaju AI modele i grade data centre. Problem je što je cijena tog iznajmljivanja izuzetno volatilna, uslijed uskih grla u proizvodnji čipova, ograničenja u snabdijevanju strujom i hlađenju data centara, kao i naglih skokova tražnje kada kompanije treniraju nove modele.
Razmjere ove volatilnosti najbolje pokazuje upravo kretanje Silicon Data H100 Rental Indexa, benchmarka na koji će se oslanjati novi CME fjučers. Od početka 2025. cijena iznajmljivanja H100 računarske snage jeste porasla, ali taj rast nije bio ni približno pravolinijski.
Periodi naglog poskupljenja smjenjivali su se sa višemesečnim padovima, dok je tokom 2026. uslijedio novi talas rasta koji je indeks doveo do najviših nivoa u posmatranom periodu. Upravo takve oscilacije predstavljaju problem kompanijama kojima je GPU kapacitet veliki i teško predvidiv trošak, jer cijena računarske snage u trenutku kada im je potrebna može značajno da odstupa od one na kojoj su zasnivale svoje budžete.
Kako će fjučersi tačno funkcionisati
CME Group i Silicon Data, kompanija za analizu tržišta GPU-a, planiraju da lansiraju dva ugovora - Silicon Data H100 Rental Index Futures (oznaka GPU1) i Silicon Data B200 Rental Index Futures (oznaka GPU2). Oba ugovora pratiće indekse cijena iznajmljivanja GPU-a kod manjih, specijalizovanih pružalaca računarske snage, a ne kod velikih tehnoloških giganata.
Svaki ugovor pokriva 730 GPU-sati, što odgovara približno mjesec dana neprekidnog iznajmljivanja jednog GPU čipa, uz finansijsko poravnanje (bez fizičke isporuke) i vrijednost tika od 7,30 dolara. Ugovori će se mjesečno listirati unaprijed za narednih 36 mjeseci, trgovaće se na NYMEX-u (deo CME Group-a) po standardnim pravilima energetskih proizvoda na Globex platformi.
To znači da će za svaki mjesec postojati poseban ugovor, ukoliko za primjer se uzme novembar 2026. ili septembar 2029. ugovor će imati cijenu koja će pokazivati koliko tržište vrjednuje GPU-sat za taj period. Na taj način će prvi put biti moguće formiranje javno vidljive fjučers krive za cijenu računarske snage, odnosno tržišnog pogleda na to kako bi cijena računarske snage mogla da se kreće mjesecima unaprijed.
Da li ovo već sada može da se kupi
Odgovor na ovo pitanje je još uvijek ne. Lansiranje je planirano za 5. oktobar 2026, uz uslov završetka regulatornog pregleda. U trenutku pisanja ovog teksta ugovori su dostupni za testiranje učesnicima u CME-ovom New Release okruženju, ali još nisu dostupni za stvarno trgovanje.
Američka Komisija za trgovinu robnim fjučersima (CFTC) istovremeno razmatra šira pitanja vezana za razvoj tržišta derivata računarske snage. Regulator je u avgustu otvorio 60-dnevni period za javne komentare o pitanjima poput veličine i likvidnosti spot tržišta računarske snage, mogućnosti manipulacije, zaštite klijenata i potencijalnog razvoja trajnih fjučersa na računarsku snagu.
Za investitore koji već sada žele izloženost ovoj temi, trenutno dostupna opcija je indirektna - kroz akcije takozvanih "neocloud" (malih specijalizovanih kompanija koje iznajmljuju GPU kapacitete), poput CoreWeave-a, Nebius Group-a i IREN-a, koje su tokom 2026. postale sve praćenije, uz ulazak CoreWeave-a i Nebius-a čak i u sastav Nasdaq 100 indeksa.
Ipak, ova indirektna izloženost nosi i veliku volatilnost. To se posebno vidjelo početkom jula, kada je objavljeno da Meta razvija cloud biznis kroz koji bi mogla da prodaje višak sopstvenog AI računarskog kapaciteta, što je izazvalo snažan pad akcija pojedinih neocloud kompanija. Investitori su tada počeli da procjenjuju rizik od jače konkurencije na tržištu iznajmljivanja AI računarske snage
Postoji i alternativa u vidu specijalizovanih ETF-ova poput Global X Data Center and Digital Infrastructure ETF-a (DTCR), ali treba biti oprezan - taj fond trenutno uopšte ne drži akcije Nebius-a, CoreWeave-a ili IREN-a već je više okrenut ka etabliranim data-centar REIT-ovima i proizvođačima čipova poput Nvidije, što investitoru daje znatno manju direktnu izloženost ovoj konkretnoj temi nego što bi se očekivalo od imena fonda.
Koliko veliko ovo može biti i ko bi to koristio
Potencijalno osnovno tržište je ogromno, s obzirom na to da je samo CME tržište računarske snage opisuje kao višebilionsko. Ipak, veličina osnovnog tržišta ne znači automatski da će i tržište fjučersa računarske snage dostići slične razmjere. Presudno će biti koliko će kompanija zaista koristiti ove ugovore za upravljanje rizikom i da li će se razviti dovoljan obim trgovanja i otvoreni interes da tržište postane likvidno.
Primarna ekonomska funkcija ovih fjučersa jeste upravo upravljanje cjenovnim rizikom, iako će njima moći da trguju i investitori koji žele da spekulišu o budućoj cijeni. AI kompanije, cloud provajderi, vlasnici data centara i drugi veliki korisnici ili prodavci računarske snage mogli bi da koriste ugovore kako bi se zaštitili od volatilne cijene, slično kao što avio-kompanije koriste derivate na gorivo da bi smanjile rizik od skoka svojih troškova.
Kupovina fjučersa pritom ne znači rezervaciju fizičkog GPU kapaciteta. Ako AI kompanija, primjera radi, kupi fjučers po dva dolara po GPU-satu, a relevantna tržišna cijena do dospijeća poraste na četiri dolara, dobit na fjučersu trebalo bi da joj nadoknadi barem dio višeg troška koji će platiti provajderu računarske snage. Ugovor se finansijski poravnava, dok kompanija sam GPU kapacitet i dalje mora zasebno da obezbijedi.
Prema navodima CME Group-a, ovi ugovori bi trebalo da donesu transparentnost do sada rasparčanom i decentralizovanom tržištu, kao i javnu fjučers krivu koja bi investitorima i analitičarima pružila uvid u to koliko tržište očekuje da će AI potrošnja koštati u narednim mjesecima i godinama.
Zašto je standardizacija compute-a izazov
Sličnosti sa tržištem nafte možda se najbolje vide upravo u potrebi za standardizacijom. Kao što postoje različite vrste sirove nafte, dok se fjučersi vezuju za jasno definisane benchmarke poput WTI-ja ili Brenta, tako ni računarska snaga nije potpuno uniformisan proizvod. Cijena korišćenja istog modela GPU-a može da zavisi od karakteristika infrastrukture, lokacije, dužine ugovora i drugih uslova pod kojima se kapacitet iznajmljuje.
Silicon Data zato pokušava da fragmentisano tržište svede na standardizovane indekse koji mogu da posluže kao osnova za fjučerse. Upravo će reprezentativnost tih benchmarka biti jedan od ključnih izazova novog tržišta, a ukoliko se cijena indeksa bude značajno razlikovala od cijene koju konkretna kompanija plaća za svoj GPU kapacitet, hedge neće biti savršen i kompanija će ostati izložena baznom riziku.
Šta iz svega ovoga treba zapamtiti
Pravo pitanje zato ostaje da li će tržište prihvatiti Silicon Data indekse kao dovoljno pouzdanu referentnu cijenu. Bez dovoljnog broja učesnika i likvidnosti, fjučersi računarske snage mogli bi da ostanu nišni proizvod. Ako, međutim, AI kompanije, cloud provajderi i vlasnici data centara počnu redovno da ih koriste za zaštitu od cjenovnog rizika, za šta svakako postoji potreba s obzirom na volatilnost cijene računarske snage, tržište bi prvi put moglo da dobije javnu cijenu očekivanog troška računarske snage mjesecima unaprijed.
U tom slučaju, pored toga što bi bili značajni za kompanije koje žele da upravljaju cjenovnim rizikom, fjučersi bi kroz svoju fjučers krivu mogli da postanu i novi pokazatelj stanja AI industrije - pokazujući koliko je računarska snaga tražena, gdje tržište očekuje nestašice kapaciteta i koliko bi naredni talas razvoja vještačke inteligencije mogao da košta.
.webp){kind=icon}
