算力领域，又迎来大消息！
8月11日，芝商所宣布，将于2026年10月5日推出两个算力期货合约，分别为Silicon Data H100租赁指数期货与Silicon Data B200租赁指数期货，合约规模对应一个月的租赁期，均跟踪Silicon Data发布的相应型号GPU租赁价格指数，目前尚待监管机构批准。
芝商所称，算力已经成为人工智能时代的硬通货，期货市场可以把算力转变为标准化、可交易的大宗商品，为产业企业提供合规可靠的价格风险管理工具。算力期货的价格发现功能，将为AI研发企业、超大规模云厂商显示当前及远期的算力成本，为其扩张经营提供对冲价格风险的渠道。
东证衍生品研究院资深分析师吴奇翀告诉记者，上述算力期货合约通过指数化与现金结算的组合，把产品问题简化为谁承担最终GPU租赁价格变动风险，从而更接近电力、天气、运价等非传统商品的衍生品。
据期货日报记者了解，本次上市合约以英伟达H100、新一代Blackwell架构B200的GPU租赁成本为交易标的，价格锚定Silicon Data编制的小时级GPU租赁价格指数。
吴奇翀介绍，合约乘数730 GPU小时（GPU-hour）具有较为直观的月度经济含义。按平均自然月折算，365天÷12x24小时≈730小时。因此，在满负荷运行的假设下，一张合约对应的算力规模约等于单块GPU一个自然月的运行量。
“企业可以非常直观地把未来GPU月度使用量转化为期货头寸。”吴奇翀告诉记者，假设一家AI模型公司预计某月需要1万块H100连续运行整月，则基础算力需求约为7.3百万GPU-hour。若其实际采购价格与Silicon Data H100指数高度相关，理论上套保规模约为1万张合约。不过，现实中仍需根据基差进行套保比例调整。
在吴奇翀看来，芝商所对GPU算力期货的真正创新在于建立了GPU-hour这一可以被标准化计价、交易和结算的金融单位。“730 GPU-hour的乘数具有较强的产业映射，现金结算避免了算力实物标准化的复杂性，而36个月连续挂牌则体现出明显的机构风险管理导向。”他说。
他认为，短期来看，芝商所推出的算力期货仍是一个流动性、参与者结构和基差表现均需要市场验证的新品种。长期来看，若算力期货能够形成持续的交易深度和机构参与，并使Silicon Data指数逐步成为全球GPU租赁市场的重要基准价格，美国有望进一步强化其在全球算力的价格发现与金融定价中的地位。
华尔街机构普遍认为，算力市场需求短期内不会出现放缓。云服务巨头CoreWeave最新的财报显示，二季度该公司实现营收25.75亿美元，同比大增112%。公司上调2026全年营收指引至124亿～132亿美元。截至6月末，公司长期算力订单储备规模约1040亿美元，三季度初还新增超250亿美元客户意向订单，持续验证全球AI算力需求保持高景气。
此前，微软、亚马逊披露的财报同样验证了算力的紧缺性——微软Azure及其他云服务收入同比增长43%，亚马逊AWS收入同比增长37%、创18个季度最快增速。这两家公司均明确表示，即使上调资本开支后，2026至2027年算力供给依旧紧张。
全球市场正不断创新金融工具，布局规模空前的AI基建赛道。
今年6月，继芝商所后，ICE也宣布将推出标准化的算力衍生品。国内市场，上海市人民政府办公厅印发的《关于深化上海全球资产管理中心建设的若干意见》明确提出，做好电力期货、算力期货等研发准备。
不少市场人士提出，如今的算力市场恰如十几年前的原油市场，体量巨大、价格波动剧烈，但缺乏有效的风险管理工具，产业链上的所有主体都面临较大的价格波动风险。而算力期货将为正在成形的AI金融生态补上关键一环。从上游芯片设计和制造，到中游服务器生产、IDC建设，再到下游算力租赁和AI应用，AI全产业链都将从中受益。一方面，算力期货将打造一个公开、可交易的公允参考价，提升市场价格透明度，直观反映市场对未来AI产业资本开支预期，方便AI研发公司、大型云服务商锁定经营成本。另一方面，为投资者打开一条通道，使投资者无需直接投资数据中心、芯片厂商或基建企业，就能直接交易底层算力资源的价格。
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