中信证券：算力期货或将年内落地 算力金融化元年开启

　　中信证券研报称，芝商所与Silicon Data计划于2026年内推出全球首个锚定GPU算力租赁费率的现金结算期货，标志着算力作为“21世纪的新石油”，或将迈向资产化与金融化的关键里程碑。当前全球算力市场已具备衍生品市场成立的三大核心前提：万亿级的市场规模、供需错配下的剧烈价格波动以及产业链上下游庞大的风险暴露主体，算力期货的推出恰逢其时，将有效解决行业长期缺乏价格对冲工具的痛点。尽管该产品仍面临算力标准统一、现货定价透明化及交割确权等挑战，但其一旦落地，料将从套期保值、价格发现、资源配置优化及生态繁荣四个维度重塑AI产业链金融生态，系统性提升全产业链的资产质量与盈利确定性。投资层面，算力金融化料将利好云厂商、AI应用、算力租赁及AI算力硬件四大核心环节。

　　全文如下

　　美股策略｜算力期货或将年内落地，算力金融化元年开启

　　芝商所与Silicon Data计划于2026年内推出全球首个锚定GPU算力租赁费率的现金结算期货，标志着算力作为“21世纪的新石油”，或将迈向资产化与金融化的关键里程碑。当前全球算力市场已具备衍生品市场成立的三大核心前提：万亿级的市场规模、供需错配下的剧烈价格波动以及产业链上下游庞大的风险暴露主体。算力期货的推出恰逢其时，将有效解决行业长期缺乏价格对冲工具的痛点。尽管该产品仍面临算力标准统一、现货定价透明化及交割确权等挑战，但其一旦落地，料将从套期保值、价格发现、资源配置优化及生态繁荣四个维度重塑AI产业链金融生态，系统性提升全产业链的资产质量与盈利确定性。投资层面，算力金融化料将利好云厂商、AI应用、算力租赁及AI算力硬件四大核心环节。

　　▍事件：芝商所拟推出全球首个算力期货，算力资产金融化迈出关键一步。

　　根据CME Group官网，5月12日，芝商所（CME Group）与Silicon Data联合宣布，双方计划于今年获得监管批准后合作推出全球首个算力期货市场。此次事件包含三个核心关键点：

　　其一，该合约将锚定GPU算力租赁费率，Silicon Data目前已发布H100、B200、A100等主流算力芯片的按需租赁费率日度指数，或将作为期货结算的参考锚点；

　　其二，该期货采用无实物交割的现金结算模式，这决定了它更接近电力、运价、利率等服务/使用权价格的衍生品，而非铜、原油等标准实物商品；

　　其三，芝商所管理层对该产品定位极高，CME CEO Terry Duffy指出，算力是“21世纪的新石油”，正迅速成为一个新兴的资产类别。尽管前景广阔，但由于CME产品目前仍处于等待监管审批阶段，诸多细节尚未披露。

　　我们认为，该期货推行确有难点，主要集中在算力标准统一难、现货定价体系不透明以及交割确权复杂等方面。算力期货最终能否成功，取决于算力现货市场能否持续走向标准化、透明化与可验证。

　　▍算力已具备衍生品市场成立的必要条件，供应链紧缺催生强烈风险管理诉求。

　　期货市场的成立通常需要至少三类前提：足够大的市场容量、足够高的价格波动、以及足够可观的风险暴露主体数量。

　　在市场容量方面，IDC预测，2026年全球算力租赁市场规模将突破800亿美元。据彭博一致预期，2026年北美四家Hyperscaler合计资本支出将达7108亿美元。英伟达在2026财年Q2业绩说明会上预计全球AI基础设施空间从2025年的6~7千亿美元增长至2030年的3~4万亿美元。

　　在Token需求规模方面，AI应用渗透全面加速带动Token消耗呈膨胀性增长，截至2026年3月，我国日均Token调用量已超过140万亿，较2024年初的1000亿增长超1000倍，2030年全球月均token调用量有望达到559~1878Qn的水平，约为2025年5.5Qn的100~340倍。

　　在价格波动与算力紧缺方面，受上游内存产能、先进产能、产业链关键设备供给及北美电力等共同影响，算力供需缺口持续存在，直接驱动租赁价格剧烈波动。根据SemiAnalysis，H100一年期租赁价格从2025年10月至2026年3月涨幅达38.2%，B300按需云租赁价格由2025年12月至2026年4月涨幅达73.8%。产业链上下游（云厂商、租赁商、大模型企业）均面临巨大的成本与收益不确定性，构成了庞大的风险暴露主体基数，市场对冲需求极为迫切。

　　▍算力期货或将重塑AI产业链的金融生态，利好产业长远发展。

　　我们认为，算力期货一旦落地，将对全产业链产生四个维度的深远影响：

　　1）套期保值：为产业链提供对冲工具，大模型公司与云厂商可买入套保锁定算力采购成本，算力租赁商可卖出套保防范价格下跌风险。

　　2）价格发现和远期定价曲线建设：对于晶圆厂商和硬件供应商，可以通过算力期货价格走势预判下游需求，优化生产计划与库存管理；对于下游云厂商及AI应用企业，可为资本开支规划提供可靠的参考锚点；对于市场参与者，可对算力资产更好估值。

　　3）一定程度改善AI产业链的抢卡逻辑：部分企业的核心竞争力将从单纯获取稀缺GPU现货，升级为利用金融工具优化算力资源配置效率与跨期管理能力。

　　4）促进生态发展，更多下游公司参与AI应用：算力成本的可预期化将大幅降低中小企业和初创公司进入AI赛道的财务不确定性，激励更多开发者参与应用创新，形成正向循环。

　　▍风险因素：

　　监管机构审批进度不及预期，Silicon Data指数代表性风险；算力标准化推进不及预期；AI需求放缓风险；算力期货市场流动性不足，算力期货市场受全球投机资金冲击。

　　▍投资建议：

　　算力金融化将系统性提升产业链各环节的资产质量与盈利确定性，建议重点关注云厂商、AI应用、算力租赁及AI算力硬件四大环节。

　　1）云厂商：作为算力基础设施的核心建设者，北美四家Hyperscaler 2026年资本开支指引大幅上行，且兼具对冲工具需求方与AI算力增长最大受益者双重属性，其云业务营收增速已显著兑现。

　　2）AI应用：算力价格透明化将推动下游需求从观望转向规模扩张，智能体（Agent）、多模态生成等高频场景将持续爆发，带动相关企业商业化进程加速。

　　3）算力租赁：算力期货为租赁商提供了回避价格下行风险的工具，提升了长期经营的确定性，拥有存量高端算力资源且长协订单占比高的优质服务商，其资产估值体系有望迎来重塑。

　　4）AI算力硬件：算力金融化将系统性扩大整体需求基数，叠加CPU:GPU配比提升及内存墙挑战，芯片、存储、先进封装、光通信、PCB、服务器、电力设备等硬件环节长期高景气度的确定性进一步增强。

（文章来源：界面新闻）

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