Le aziende che sviluppano applicazioni di AI possono noleggiare computer potenti invece di acquistare l'attrezzatura. Pagano l'accesso alle graphics processing unit, o GPU, che gestiscono i loro software.

I prezzi di noleggio più bassi rendono le applicazioni di AI più economiche da gestire, ma possono anche mettere sotto pressione le aziende che hanno acquistato le macchine e fanno affidamento sul reddito da noleggio per ripagare i debiti. Se un operatore finanzia una stanza piena di GPU partendo dal presupposto che i clienti paghino una determinata tariffa oraria, un concorrente più economico può stravolgere quel calcolo prima che l'attrezzatura sia stata ripagata. Le macchine possono continuare a funzionare correttamente e la domanda di AI può rimanere forte, ma il reddito generato da ogni ora può scendere sotto quanto l'attività richiede.

Coperture per i ricavi da compute

I contratti finanziari potrebbero aiutare a proteggere parte di quel reddito fornendo un pagamento quando i prezzi di noleggio calano, in cambio dell'assunzione di obblighi da parte dell'operatore se i prezzi salgono. Questo è il concetto di base dei derivati sul compute AI, che consentono alle aziende di negoziare la propria esposizione ai prezzi del calcolo separatamente dal noleggio sottostante della capacità di calcolo. L'approccio ha precedenti di lunga data: i produttori nei mercati delle materie prime come grano ed elettricità usano derivati da decenni per stabilizzare i ricavi contro le oscillazioni dei prezzi, e ora le tariffe di noleggio AI stanno diventando un'esposizione negoziabile dello stesso tipo.

Luxor, un'azienda che fornisce servizi e prodotti finanziari ai miner di Bitcoin, ha incluso tali contratti nella sua più recente espansione nell'AI. L'azienda vede l'opportunità di applicare la sua esperienza nelle coperture dei ricavi minerari a un altro settore che deve spendere molto in attrezzatura prima di sapere quanto guadagnerà.

Luxor ha detto a CryptoSlate che sta già facendo da intermediario per accordi tra proprietari di capacità di calcolo e clienti che intendono utilizzarla. Tuttavia, la sua attività di derivati regolati in contanti è ancora in una fase iniziale. L'azienda ha detto di non poter fornire un esempio di copertura per un cliente o i volumi attuali di negoziazione dei derivati, perché non si è ancora formato un mercato liquido. Il rapporto è disponibile su CryptoSlate.

Questo lascia il concetto con un difficile compito commerciale: persuadere una parte ad accettare le perdite che un'altra attività vuole evitare. Un accordo riuscito potrebbe aiutare gli operatori a pianificare con redditi più prevedibili, ma la protezione sarebbe affidabile solo quanto il prezzo usato per calcolare il pagamento e la parte responsabile dell'effettuazione.

Proteggere il reddito da noleggio senza vincolarsi a un solo cliente

Il metodo consolidato per rendere più prevedibile il reddito da noleggio è firmare un contratto con un cliente per un periodo più lungo a un prezzo fisso. Il cliente riceve l'accesso alle macchine, mentre l'operatore ottiene un impegno che può supportare la pianificazione aziendale.

Questa struttura funziona quando entrambe le parti desiderano lo stesso accordo, ma i clienti potrebbero non sapere con largo anticipo quanta capacità di calcolo gli servirà. Gli operatori potrebbero anche preferire vendere la capacità a più utenti invece di vincolarla a un solo cliente.

I derivati regolati in contanti offrono un altro approccio. Il contratto paga secondo una formula di prezzo senza richiedere alle parti di scambiare capacità di calcolo. Un operatore può continuare a noleggiare le sue GPU ai clienti utilizzando un accordo finanziario separato per compensare le variazioni delle tariffe di noleggio.

Ad esempio, supponiamo che un operatore preveda di vendere 1 milione di GPU-ore in un mese. Una GPU-ora rappresenta l'accesso a un processore per un'ora. A 2 dollari l'ora, l'operatore genererebbe 2 milioni di dollari di reddito da noleggio e potrebbe stipulare un contratto ipotetico inteso a proteggere quella tariffa.

Se il benchmark di mercato concordato scendesse a 150 dollari, il contratto pagherebbe all'operatore la differenza di 50 centesimi su 1 milione di ore, ovvero 500.000 dollari. Assumendo che anche il reddito effettivo da noleggio dell'operatore scenda a 1,5 milioni di dollari, il pagamento riporterebbe l'importo combinato a 2 milioni di dollari prima di commissioni e altri costi.

L'obbligazione funziona in entrambe le direzioni. Se il benchmark salisse a 2,50 dollari, l'operatore dovrebbe 500.000 dollari guadagnando di più dai clienti. Rinuncerebbe al beneficio di una tariffa più alta in cambio della protezione contro una più bassa, rendendo i ricavi più facili da pianificare.

Questo è solo un calcolo approssimativo inteso a spiegare la struttura. Il risultato dipende dal fatto che l'operatore venda effettivamente le ore previste a una tariffa che segua il benchmark. Le macchine vuote non generano reddito da noleggio, quindi fissare il prezzo orario non garantisce che i clienti acquisteranno la capacità.

Anche una controparte ha bisogno di un motivo per accettare i pagamenti opposti. Un'azienda di AI preoccupata per l'aumento dei costi di calcolo potrebbe fornire quella domanda. Il suo contratto finanziario pagherebbe quando il benchmark salisse, aiutando a coprire una bolletta di noleggio più grande, mentre un calo creerebbe un obbligo di pagamento insieme a un calcolo più economico.

I dealer potrebbero collegare questi interessi o assumersi una parte dell'esposizione in cambio di un compenso per il rischio. I clienti dovrebbero comunque determinare quanta protezione desiderano e il periodo in cui la loro attività ne ha bisogno.

CME Group sta perseguendo una versione quotata in borsa del concetto attraverso i futures su indici di noleggio H100 e B200 da essa annunciati, denominati dai processori per data center di Nvidia. Con l'annuncio dell'11 agosto, l'exchange ha indicato il 5 ottobre, previa revisione normativa, per i contratti collegati ai benchmark di noleggio GPU di Silicon Data. Una quotazione in borsegnificherebbe anche un passo oltre gli accordi su misura descritti da Luxor, sostituendo la negoziazione caso per caso con termini contrattuali standardizzati. Tuttavia, la quotazione di un contratto non garantisce una partecipazione sufficiente a renderlo facilmente negoziabile.

Una GPU-ora potrebbe non essere uguale a un'altra

Anche se si trovano controparti disponibili, la formula di pagamento deve usare un prezzo che entrambe le parti considerino rilevante per le proprie attività.

Nell'esempio precedente, la copertura funziona esattamente perché il reddito da noleggio dell'operatore si muove in linea con il benchmark. Gli accordi reali con i clienti raramente offrono condizioni così perfette.

Supponiamo che i clienti negozino le tariffe fino a 1,25 dollari mentre il benchmark scende solo a 1,50 dollari, forse perché l'indice copre un servizio o un tipo di attrezzatura diverso. Lo stesso pagamento di copertura di 500.000 dollari porterebbe il reddito da noleggio di 1,25 milioni di dollari dell'operatore a 1,75 milioni, lasciando un deficit nonostante il contratto abbia funzionato come scritto.

Questo disallineamento è noto come rischio di base. Significa che il prezzo coperto non si muove esattamente come il prezzo che l'azienda riceve effettivamente. Le coperture sul compute possono lasciare esposti i miner di Bitcoin, ed è uno dei motivi per cui una copertura deve essere valata rispetto all'attività specifica che la utilizza.

Luxor ha confrontato i suoi piani AI con la sua storia nel mining di Bitcoin, dove la pubblicazione di un prezzo di riferimento ha contribuito a creare una base per i contratti finanziari. La sua misura hashprice stima quanto un'unità di potenza di calcolo può guadagnare dal mining di Bitcoin, offrendo agli operatori un riferimento comune di ricavi anche quando i loro costi operativi differiscono.

I miner di Bitcoin eseguono lo stesso compito di rete, mentre i clienti AI possono attribuire valori diversi ad accessi che appaiono simili su una scheda tecnica. Un cliente che acquista accesso ininterrotto per mesi sta comprando un servizio diverso da uno disposto a far interrompere un breve lavoro ogni volta che il fornitore ha bisogno di riprendersi le macchine.

I fornitori di prezzi tengono già conto di distinzioni come queste. La metodologia di CCIR sui dati di noleggio tratta l'interruttibilità e la durata dell'impegno come caratteristiche separate. Utilizza tariffe pubblicate pubblicamente, il che significa che i dati non necessariamente riflettono gli sconti negoziati privatamente.

L'indice fornito da Luxor nella sua risposta è il suo AI Hardware Price Index, che misura i prezzi pubblicizzati per alcuni sistemi GPU selezionati. Quell'informazione può aiutare qualcuno a valutare un acquisto di attrezzatura, ma comprare una macchina e guadagnare reddito da noleggio da essa implicano prezzi diversi. L'indice quindi non stabilisce come si regolerebbe una copertura sul noleggio AI.

L'annuncio di agosto di Luxor sui dati descriveva un'espansione dei prezzi spot del compute come imminente. Gli operatori che cercano di proteggere i propri redditi avrebbero comunque bisogno di contratti che identifichino un benchmark di noleggio e dimostrino che segue i prezzi effettivamente pagati dai clienti. Sia quel lavoro sui prezzi sia la revisione normativa della prevista quotazione di CME sono i marker a breve termine per capire se prenderà forma un benchmark di noleggio adatto alla regolazione dei contratti.

Benchmark più ristretti potrebbero offrire un adattamento migliore, ma ogni contratto aggiuntivo divide la potenziale negoziazione tra gruppi più piccoli. Costruire questo mercato richiede un compromesso tra la corrispondenza ravvicinata con l'attività di ogni cliente e la riunione di un numero sufficiente di partecipanti sotto lo stesso contratto per rendere la negoziazione conveniente.

La copertura deve resistere a un mese negativo

Anche un contratto strettamente corrispondente lascia l'operatore dipendente dalla capacità di pagamento di un'al parte quando il reddito da noleggio cala.

Se la controparte guadagna anch'essa una quota sostanziale dei suoi ricavi dalle infrastrutture AI, un calcolo più economico potrebbe danneggiare entrambe le attività nello stesso momento, proprio quando una si aspetta il supporto dell'altra.

Le garanzie possono ridurre quella dipendenza richiedendo il versamento di denaro o attività ammissibili a copertura degli obblighi. Il destinatario può attingere a tali attività se l'altra parte va in default. Le garanzie creano però anche un requisito di finanziamento, perché il denaro impegnato nella copertura non può essere usato contemporaneamente per pagare le altre fatture dell'operatore.

Quando i prezzi di noleggio salgono, l'operatore potrebbe dovere pagare il proprio obbligo di copertura prima che i clienti regolino le loro fatture più alte. L'economia complessiva potrebbe comunque funzionare anche se il conto in banca dell'operatore scende temporaneamente sotto zero, rendendo la tempistica dei flussi di cassa un fattore determinante per l'accessibilità della protezione.

Luxor non ha fornito i termini richiesti per le garanzie AI né ha spiegato le procedure applicabili in caso di mancato pagamento di una controparte. La sua risposta non ha nemmeno spiegato come separa la propria negoziazione dall'attività che organizza per i clienti. Ciò è rilevante perché l'annuncio di lancio ha rivelato un fondo interno di negoziazione di compute.

Un reddito da noleggio più prevedibile potrebbe dare a un operatore maggiore fiducia nel far fronte ai pagamenti dei debiti, anche quando i clienti diventano meno disposti a pagare le tariffe precedenti. Ottenere quel beneficio richiede un contratto che segua abbastanza da vicino il reddito dell'operatore e imponga obblighi di pagamento che l'operatore possa sostenere per tutto il periodo che intende proteggere.

Un calcolo più economico potrebbe permettere a più persone di sviluppare e usare l'AI lasciando alcuni proprietari di macchine con rendimenti deludenti. I contratti finanziari non possono eliminare quella perdita, ma potrebbero trasferirne una parte a qualcuno disposto ad assumerla, dando agli operatori più margine per continuare a servire i clienti quando i prezzi di noleggio calano.

Fonte: CryptoNewsNet