伯恩斯坦（Bernstein）認為，算力市場的交易結構與大宗商品市場最為相近，尤其是電力市場。該券商還提出了一套三步走方案，旨在為算力市場建立潛在基準，並為交易者提供避險交易工具，以應對這一規模高達兆美元的人工智慧資本支出周期所帶來的價格風險。
一、核心論點：算力=電力，一個兆市場的金融化開端
伯恩斯坦分析師高塔姆·楚加尼（Gautam Chhugani）和麥迪遜·禮薩伊（Madison Rezaei）在2026年7月發佈的最新研究報告中提出核心判斷：算力市場的交易結構與大宗商品市場最為相近，尤其是電力市場。
報告的核心邏輯建立在三個層面的類比上：
物理層面：算力與電力面臨相同的物理約束——GPU算力無法記憶體，容量因地域、晶片代際和租戶不同而存在顯著差異。電力曾一度被認為無法交易，直到標準化樞紐和參考價格的出現，才將遠期採購轉變為成熟的金融市場。算力正在經歷同樣的演變路徑。
市場層面：遠期曲線反映的是預期稀缺性而非記憶體成本，套期保值是承擔價格風險的唯一途徑。這意味著算力市場正在從雙邊私下議價的"場外交易"模式，向具有價格發現功能的標準化金融市場演進。
金融層面：基準和分發管道是算力市場發展的關鍵因素——這與任何大宗商品金融市場並無本質區別。
二、三步走框架：從混沌到標準的金融化路徑
伯恩斯坦提出了一套"三步走"方案，旨在為算力市場建立潛在基準，並為交易者提供避險工具：
第一步：定義統一的算力計量單位。 報告指出，當前算力市場最大的問題是"原始算力價格缺乏可比性"——同一款AI晶片，從傳統超大規模雲服務商（Hyperscaler）租用與從專業新興雲服務商（Neocloud）租用，價格可能存在顯著差異。指數提供商需要明確定義計量單位，例如以"輝達H100 SXM 80GB（含伺服器、記憶體、頻寬等）"為基準單位，並進一步細化層級（新興雲/超大規模雲）、租賃類型（按需/承諾期限）、地區及配置的標準化步驟。
第二步：建構參考指數。 經過標準化處理的資料將成為參考指數，遠期曲線則從市場觀測資料中衍生得出。
第三步：開發現金結算與實物交割的遠期合約機制。 各平台目前正致力於在底層算力基礎上建構結構化金融產品。
三、算力金融化：已經發生的事實
報告發佈之際，算力金融化的處理程序已經悄然啟動：
1. 加密風格的永續合約已率先入場。 註冊於百慕達、不受美國商品期貨交易委員會（CFTC）監管的Architect AX交易所，已上線GPU算力永續合約，通過資金費率與現貨價格錨定，這一機制直接源自加密貨幣市場。這說明在監管框架尚未完善之前，市場已經在用"自發秩序"的方式為算力定價。
2. 主流交易所正在跟進。 芝商所（CME Group）和洲際交易所（ICE）今年早些時候相繼宣佈計畫推出與GPU算力現貨價格掛鉤的期貨合約，目前仍在等待CFTC審查，預計2026年底推出。
3. 預測市場已先行試水。 受CFTC監管的預測市場平台Kalshi已上線與GPU租賃價格掛鉤的預測合約，並於7月14日推出了B200、H200及A100晶片的算力定價曲線——其中B200報價為5.41美元，歷史峰值為7.39美元。
與此同時，算力市場的現貨交易規模正在急劇膨脹。《紐約時報》報導Meta正與Anthropic就一項高達100億美元的算力供應協議進行初步洽談；SpaceX正與美國國防部就算力供應展開談判，上月還與Google簽署了每月9.2億美元的雲服務協議。這些數十億乃至百億美元等級的雙邊協議，恰恰說明了建立一個透明、高效的標準化交易市場的迫切性。
四、投資分析：誰受益、誰承壓？
算力"大宗商品化"的受益者
1. 交易所營運商（CME、ICE） ：算力期貨若成功推出，將為這兩大交易所開闢一個全新的、潛在規模達兆美元等級的衍生品市場。交易手續費、清算費等收入增量可觀。
2. 算力指數與基準提供商：誰率先建立起被市場認可的算力基準指數，誰就掌握了定價權。這類似於標普500在股市或布倫特原油在能源市場的地位。
3. 算力套期保值需求方：大型AI雲服務商和超大規模企業可以通過遠期合約鎖定算力成本，平滑資本支出周期帶來的價格波動風險。
4. 專業新興雲服務商（Neocloud） ：標準化和透明化定價有助於這些中小型算力提供商與超大規模雲服務商在同一平台上競爭，降低資訊不對稱帶來的劣勢。
算力"大宗商品化"的承壓方
1. 輝達等GPU製造商：算力的大宗商品化意味著GPU從"稀缺戰略資源"向"標準化可交易商品"的定位轉變。雖然短期需求仍強勁，但長期來看，定價權可能從製造商向市場和交易所轉移。報告發佈前，伯恩斯坦在另一份報告中已指出，"AI商品化"將使使用者更關注特定任務的性價比而非模型智能的絕對水平。
2. 擁有大量閒置算力的投機性持有者：報告明確指出，目前市場流動性仍以投機性資金為主。隨著基準指數的建立和期貨市場的成熟，單純囤積算力等待漲價的套利空間將被壓縮。
3. 依賴雙邊議價獲得溢價的中小型算力提供商：透明定價將壓縮資訊套利空間，利潤率可能面臨下行壓力。
當前市場的核心瓶頸
報告坦誠指出了算力金融化的兩大障礙：
- 基準指數建構困難：算力不像原油或黃金那樣有天然的物理統一性，不同晶片型號、配置、地域、租賃條款下的算力價值差異巨大。
- 流動性以投機資金為主：真正的產業套期保值需求尚未大規模入場，市場深度不足。
五、總結和展望
伯恩斯坦這份報告的核心貢獻在於：它首次系統性地將算力市場與電力市場進行結構性類比，並勾勒出了一條清晰的金融化路徑。
從投資視角看，算力的"大宗商品化"是一把雙刃劍。短期而言，它驗證了AI算力需求的真實性和持續性——一個無法被標準化和金融化的市場，其規模必然有限。CME和ICE的入場，恰恰說明算力市場已大到不容忽視。
但長期而言，"大宗商品化"意味著算力從"賣方市場"向"買方市場"的範式轉移。當GPU算力可以像電力一樣在交易所掛牌交易、用期貨合約避險價格風險時，輝達等硬體供應商的定價權將被削弱，而擁有大規模算力需求的企業（如雲服務商、AI模型公司）將獲得更大的議價空間。
對於投資者而言，當前最值得關注的是誰將主導算力基準指數的制定——這將是算力大宗商品化處理程序中第一個、也可能是最具價值的"卡位"機會。正如伯恩斯坦所言，基準和分發管道是算力市場發展的關鍵因素，這與任何大宗商品金融市場並無本質區別。 (invest wallstreet)