美國芝加哥商品交易所 CME Group 宣布，將於 2026 年 10 月 5 日聯同數據公司 Silicon Data 推出全球首批「運算期貨」（Compute Futures），將租用 Nvidia AI 晶片每小時價格變成可公開交易商品。這次變革事關重大，因為現時企業租用 GPU 完全缺乏公開價格，即使是相同容量運算力，兩間公司付出的租金亦可能天差地遠，彼此卻毫不知情。
兩款合約追蹤 H100 及 B200 租金指數
根據 CME 官方公布，新推出的兩款合約分別為「Silicon Data H100 Rental Index Futures」與「Silicon Data B200 Rental Index Futures」，各自代表 1 部 GPU 1 個月的租金，並以現金結算，不涉及實物交收，不會真的運送顯示卡。
其中 H100 是現時大部分 AI 系統採用的晶片，而 B200 則是 Nvidia 新一代 Blackwell 架構晶片，被視為 H100 接班人。兩款合約將於 CME 旗下能源交易所 NYMEX 上市，由 CME 能源及環境產品全球主管 Pete Keavey 負責。他形容相關做法與石油市場發展相似，由現貨交易逐漸演變成全球衍生工具市場，「將運算力變成標準化且可交易的商品」。
為何推出期貨？因為無人知道實際租金
Silicon Data 表示，若將 Nvidia 早前公布的 5,000 億美元（約港幣 3.9 兆元）AI 融資方案視為「融資層」，這次推出的期貨合約就是「風險管理層」，龐大市場缺乏對沖與價格發現工具實在難以運作。同時，推出名為 SiliconMark 的效能評測產品，期望能為 AI 運算力「擔任公正裁判」。
現實中，市場一直依賴估計來定價。例如 AI 雲端服務商 Lambda 早前發行一筆 9.17 億美元（約港幣 71.53 億元）槓桿貸款，抵押品正是無法獨立估值的 GPU；OpenAI 更要特別招聘專人負責電力交易，因為電力尚有公開市場，運算力卻連公開定價也沒有。
對歐洲及全球 AI 公司的影響
歐洲不少 AI 公司近年以「未來合約收入」融資擴充運算力，例如英國 AI 雲端公司 Nscale 正籌備在美國上市，估值高達 510 億美元（約港幣 3,978 億元），但當中大部分收入仍未真正落實。日後有了公開期貨價格曲線，市場便可對照這些合約收入是否合理，估值爭議亦有客觀數據可依。
同時，美國目前已有逾 500 個地方政府對數據中心建設設限或全面禁建。過往評估興建數據中心是否符合經濟效益，往往依賴無法驗證的未來運算力價格假設，公開定價機制將令相關討論更有根據。
市場仍在起步 流動性是最大隱憂
新期貨合約目前仍需通過監管審批，CME 與 Silicon Data 早於 5 月 12 日已公布合作意向，事隔近 5 個月才正式定出上市日期。期貨市場能否成功運作，關鍵在於是否有足夠參與者。若交易量過低，價格容易被少數大戶操控，難以令市場信服。
Silicon Data 透露，過去半年 A100 及 H100 租金已上升約 20%，近 20 日則維持平穩。即使是較舊晶片，亦因為需要支援中小型模型而持續有需求，暫時未見市場轉差跡象。不過她強調，日後留意「現貨價格會否持續下跌」、「遠期曲線斜率會否轉平甚至倒掛」及「二手伺服器殘值會否縮水」這 3 項指標，將是判斷 AI 運算力是否供過於求的重要訊號。
原油市場經過 1 多個世紀才有公開定價基準（1983 年首推期貨），AI 運算力熱潮發展僅 3 年左右便出現同類機制。究竟這是市場異常成熟的表現，抑或反映市場正對「看不見的價格」押上巨額賭注，恐怕要留待往後市況揭曉。
