簡介
2026 年上半年，「算力資本市場」從一個小眾概念迅速成為華爾街與矽谷共同押注的新賽道。CME 與 Silicon Data 宣布推出首個算力期貨；紐約證交所母公司 ICE 先後與 Ornn、NATIVX 合作布局 GPU 算力期貨；前 FTX US 總裁 Brett Harrison 創立的 Architect，則嘗試將加密市場成熟的永續合約結構引入受監管的算力交易。同時，CoreWeave 以 GPU 為擔保品的融資規模已突破 200 億美元，並完成首個獲得投資級評級的 GPU-backed financing。
算力正沿著大宗商品金融化的經典路徑演進：從企業自用的資本支出資產，逐步走向現貨交易、價格指數、期貨避險，最終進入信貸與結構化融資市場。
為什麼需要算力：AI 產業的價值瀑布
在理解算力市場之前，必須先了解算力在 AI 產業鏈中的定位。整條產業鏈可拆解為九層瀑布：從商業價值與現金流角度來看，需求起點在最下游的應用層，並逐層往上游傳導；而算力位於中間，連接底層硬體與資料中心基礎設施，以及上層模型與應用。
第 1 層｜晶片與硬體：NVIDIA、AMD、HBM/DRAM 廠商。這是算力最底層的原材料。GPU 決定了可用算力的基礎供給，而 HBM/DRAM 等儲存資源也開始被市場金融化。
第 2 層｜電力與土地：資料中心能否建置，關鍵不僅在於是否有 GPU，更在於有沒有合適的土地及足夠的電力接入。算力的邊際成本很大一部分來自電費，因此其商品屬性更像電力，而非石油。
第 3 層｜Neocloud 與獨立資料中心：CoreWeave、Nebius、Lambda、GMI Cloud、Crusoe 等。它們購買 GPU、建設叢集，然後將算力出租給 AI 公司，相當於算力市場裡的「礦山」和「油田」。
第 4 層｜聚合與經紀平台：Mithril、Andromeda、SF Compute 等。這些平台不一定自有 GPU，而是協助買方尋找供給、標準化 SLA、撮合交易，甚至自營做市。它們更像大宗商品市場中的貿易商，如 Glencore 和 Vitol。
第 5 層｜指數與基準：Silicon Data、Ornn（OCPI）、NATIVX（COIL）。若沒有可信的價格基準，市場難以發展出期貨與衍生品。因此這一層的作用，是將原本不透明的算力價格，轉化為可追蹤、可驗證的市場價格。
第 6 層｜衍生品與信貸：CME、ICE、Architect、鏈上永續 DEX，以及 GPU 抵押貸款、算力 ABS 等工具。這一層的功能，是讓市場能對沖算力價格風險，也讓 GPU capacity 變成可融資的資產。
第 7 層｜推理開發平台：Fireworks、Baseten、Modal 等。這些平台將底層 GPU、模型部署、推理 API 打包，讓開發者無需自行管理複雜的算力基礎設施，也能像調用雲端服務一樣使用模型推理能力。
第 8 層｜LLM / 模型層：OpenAI、Anthropic、xAI、DeepSeek 等。這些公司將底層算力轉化為模型能力與智慧輸出。模型本身是連接底層基礎設施與上層應用體驗的核心中介層。
第 9 層｜應用層：Cursor、Perplexity、Suno、Rime 等。這一層直接面對終端用戶，將模型能力包裝成具體產品與使用場景，是 AI 需求擴散與用戶付費的重要入口。
這個九層瀑布說明了一個核心事實：算力是 AI 經濟裡的中間商品。其下連接晶片、電力、土地與資本支出，上連推理平台、模型公司與應用層。
每一次 AI 應用調用模型，本質上都是在消耗一小部分上游算力。也正因為算力處於產業鏈中段，一端是持有 GPU 與資料中心資產的供給方，另一端是需要穩定算力的模型公司、推理平台與應用公司，當價格波動足夠大、雙方風險方向相反時，算力自然會開始金融化。
為什麼需要算力市場：避險需求與市場結構
誰需要避險
來源：X @0xfishylosopher
算力市場的避險需求，首先來自持有實體算力曝險的產業方，而非金融機構。這與航空公司避險燃油價格、電廠避險電價的邏輯相同。
底層的 Neocloud 與獨立資料中心，如 CoreWeave、Nebius、Lambda，持有 GPU 實體資產，收入來自未來租金。它們擔心 GPU 租金下跌，因此是天然的賣方／空頭，需要賣出遠期以鎖定收入。
中層的推理開發平台，如 Fireworks、Baseten、Modal，向上採購算力，向下提供推理 API 與模型部署服務。算力是其重要成本。
上層的應用公司，如 Cursor、Perplexity、Suno、Rime，同樣需要持續採購推理能力。推理成本將直接影響毛利率。因此，中層與上層是天然的買方／多頭，需買入遠期以鎖定成本。
超大規模雲端業者，如 Google、Amazon、Microsoft，則較為特殊。它們同時擁有資料中心、雲平台、模型與應用，內部已在一定程度上形成自然避險。
為什麼算力更像電力，而不是石油
算力不是完全同質化的商品。
即使同為一小時 H100／H200 capacity，其價值也會因晶片規格、地區、延遲、網路互聯、叢集規模、預留窗口、SLA、資料安全與具體 workload 而異。
更重要的是，算力無法儲存。今天沒用掉的 GPU 小時，無法像石油那樣存起來明年再賣。因此，算力在商品屬性上更接近電力：具時間性、區域性，且高度依賴在地基礎設施。
這帶來三個結果：
第一，實際算力交易往往需針對特定 SKU 與交付條件進行雙邊客製。
第二，市場暫時不存在類似 WTI 原油那樣統一、透明的價格基準。
第三，指數與基準變得極為關鍵。Silicon Data、Ornn、Compute Desk 等團隊的核心任務，就是將分散的算力價格轉化為可追蹤、可避險的市場信號。
Web3 上一代去中心化算力 vs 新一代算力交易商
算力市場並非全新概念。上一輪週期中，Akash、io.net、Aethir 等 Web3 專案已以「去中心化算力市場」為敘事，將全球閒置 GPU 接入由代幣激勵驅動的網路。
但問題在於：為何上一代專案大多未成為主流 AI 算力採購層，而 Andromeda、SF Compute 這類新玩家卻能在短時間內取得企業客戶與美元收入？
賣的東西不一樣：去中心化供給 vs 可交付容量
上一代 Web3 專案的核心邏輯是：將分散 GPU 接入網路，透過 token 激勵供給，讓用戶以更低成本購買算力。
它們解決的是「哪裡有 GPU」的問題。
但企業買方真正在意的是另一組問題：是不是 H100／H200？有沒有 InfiniBand？叢集規模夠不夠？能否穩定運行數週甚至數月？SLA 誰負責？出現故障誰賠償？
換言之，企業客戶買的不是「某處有 GPU」，而是可保證交付、可計量、可追責的 GPU capacity。
分散、異質、跨營運商的 GPU 供給，對 batch inference、渲染或低敏感任務或許有用，但對大型模型訓練與生產級推理而言，穩定性、網路條件與交付責任才是關鍵。
上一代的四個結構性問題
第一，token 激勵能帶來供給，但不一定帶來真實需求。
代幣補貼可快速做出亮眼的節點數、GPU 數與網路規模，但若需求端主要依賴代幣敘事，而非自然付費客戶，最終容易出現利用率低、收入品質差、價格發現被激勵扭曲等問題。
根據 Messari《State of Akash Q1 2026》，Akash 第一季平均 GPU 使用量季減 57.4% 至 84 張，平均 GPU 可用容量季減 57.5% 至 249 張，顯示其 GPU 供需兩端均明顯收縮；io.net 早期機制下，節點只要在線就能獲得獎勵，無論 GPU 是否實際執行有效工作；其代幣也自歷史高點大幅回落，直到 2026 年 6 月才上線更偏需求驅動的新激勵機制。
第二，企業級 SLA 很難僅靠協議承擔。
企業客戶需要的是一張發票、一個支援管道、標準 SLA、退款機制、合規審查與法律責任。這些都需明確的商業主體承接，而非單靠協議層。
第三，AI workload 與分散供給存在天然錯配。
大規模同步訓練與生產級推理，對 GPU 互聯、NVLink／InfiniBand、叢集調度、故障復原與資料安全要求極高。地理分散、硬體異質的網路，很難直接滿足這類高要求 workload。
第四，代幣計價與企業採購流程不匹配。
企業更習慣美元合約、發票、預算審批與供應商管理，不願承擔代幣價格波動、會計處理與合規不確定性。
重要例外：Aethir
Aethir 是一個例外。
Aethir 2025 年收入超過 1.27 億美元，擁有 150 多家付費企業客戶與 43 萬個 GPU 容器，涵蓋 H100、H200、B200、B300 等高端 GPU。按自披露口徑，其收入規模已超越 Andromeda 約 1 億美元的 run-rate，也遠高於 SF Compute。
Aethir 的路徑更像是將 Web3 的代幣與網路效應放在資本結構與生態激勵層，把真正面向客戶的部分做得更中心化、更標準化、更企業級：集中式或半集中式叢集、明確的服務承諾、美元計價合約、企業客戶支援與交付責任。
代幣可協助早期融資、激勵供給與組織網路，但不應成為企業採購算力時必須面對的核心介面。
新一代交易商新在哪裡
新一代玩家的出發點不是「先建一個去中心化網路」，而是直接切入 AI 買方的採購痛點。
AI 公司往往需要簽訂長期算力合約，但實際需求又具波動性。SF Compute 的作法是，讓客戶購買由第三方融資的長期算力 capacity，再將用不完的部分掛到訂單簿上轉售或分租。它本身不持有 GPU，更像一個圍繞算力合約建立二級流動性的市場。
Andromeda 則更接近算力 dealer：跨 100 多家供應商即時比價、驗證效能、標準化 SLA，並作為客戶唯一合約對手方。其價值不僅是撮合，更替客戶承擔採購、交付與部分信用中介職能，因此也自稱為「compute 的做市商」。
Andromeda 進行本金交易、持有或控制庫存、賺取價差，並承擔 SLA 與交付責任。SF Compute 則更像 exchange／broker 混合體：以代理撮合與二級流動性為核心，不一定持有底層 GPU，而是賺取交易費用與市場網路效應。
GMI Cloud 則需單獨分類。它並非典型 broker／dealer，而更接近 neocloud：自建資料中心、持有資產、出售 GPU cloud capacity。同時，它也是 GPU 債權融資的用款方，其 A 輪融資多數為債務融資，因此更接近第 3 層的算力生產商。
市場現在最缺的，不是一個更去中心化的理想雲，而是一個今天就能交付 H100／H200 capacity、負責 SLA，並協助買方降低長約風險的交易層。
是否已經有算力價格發現市場？
目前算力交易的主流型態仍為 OTC／雙邊客製化交易。公開報價雖提升市場透明度，但多僅是價格發現的起點，而非最終統一交易價格。
以 H100 為例，市場上已開始出現可觀察的報價區間：Andromeda 價格約 $1.83/hour，SF Compute 平均價格約 $2.03/GPU-hour，GMI Cloud 起價為 $2.00/GPU-hour；Mithril 的 H100 SXM5 8-GPU instance 現貨價格折算約 $2.92/GPU-hour。
這代表公開市場上的 H100 報價大致落在 $1.8–3.0/GPU-hour 區間。但這些價格並不能完全直接比較，因底層交付條件並不相同。GPU 型態、所在地區、網路互聯、叢集規模、租賃期限、SLA 與 workload 類型，都會顯著影響最終成交價。
因此，企業實際採購的通常不是抽象的「H100 小時」，而是圍繞特定 SKU、地區、期限、叢集配置與交付條件設計的 capacity contract。換句話說，網頁報價讓算力價格開始變得可見，但現階段市場真正的交易核心，仍是高度客製化的 OTC 合約。
Ornn：試圖成為算力市場的指數層
來源：Ornn
Ornn 的核心定位不是單純販售算力，而是搭建算力金融市場的價格基礎設施。其推出的 Ornn Compute Price Index（OCPI），追蹤 H100、H200、B200、B300 等 GPU compute 的即時現貨成交價格，並將這些價格整理成可用於定價、避險與結算的指數。Ornn 官網稱 OCPI 是 compute 的 reference price，並用於 compute derivatives market 的 pricing、hedging 與 settlement。
這意味著 Ornn 想做的是「算力市場的 Platts／Argus／WTI 式基準」：先將分散、非標準化的 GPU 租賃價格歸一化，再讓市場可圍繞此基準交易遠期、期貨或永續合約。
Ornn 的路線圖大致可分三步：
第一步，建立現貨價格指數，即 OCPI。
第二步，將 OCPI 授權給交易所與衍生品平台，成為合約結算價格。
第三步，圍繞指數發展 futures、perps、hedging 與 lending 等金融產品。
Architect：將永續合約結構引入機構化算力交易
Architect 屬於算力衍生品市場中偏交易場所的玩家。由前 FTX US 總裁 Brett Harrison 創立，旗下機構交易平台 AX 與 Ornn 合作，計畫推出基於 GPU 租賃價格與 DRAM 價格的交易所合約。
從機制上看，Architect 並不交付實體 H100／H200 算力，而是讓交易者透過追蹤 Ornn 算力指數的合約，獲得 GPU 租賃價格與記憶體價格的金融曝險。其產品更接近加密市場中的永續合約結構：交易者以保證金交易指數化合約，合約價格再透過指數錨定與資金費率機制，盡量貼近底層 GPU 租賃價格。
因此，Architect 的意義在於將 crypto-native 的永續合約機制引入更機構化、受監管的算力交易場景。它更像是算力市場裡的衍生品交易層，而 Ornn 則為其提供價格基準的指數層。
Lighter：鏈上永續合約提供早期可交易價格發現
Lighter 更像是鏈上版本的早期 compute perp venue。平台已上線 $H100，允許用戶最高 10 倍槓桿交易 H100 compute price exposure；該產品追蹤 Ornn H100 Compute Price Index。
這類產品的意義在於，市場首次可圍繞 GPU 租賃價格形成連續交易的鏈上價格信號。它不解決實體 GPU 交付問題，也非企業採購算力的主要管道，但可作為早期的投機、避險與價格發現市場。
從機制上看，其更接近加密市場的永續合約：交易者並不實際交割 H100 算力，而是交易一個追蹤 H100 指數的合約；合約價格透過指數與資金費率機制進行錨定。
優點是上線快速、參與門檻低，且支援全天候交易；缺點是流動性可能較低，且與實體企業級算力容量合約之間仍存在基差風險。
ICE × Ornn：受監管期貨市場的路線圖
ICE 屬於更傳統、受監管的交易所路線。2026 年 5 月，ICE 宣布計畫與 Ornn 合作推出一套 GPU compute futures contracts，底層基準為 Ornn Compute Price Index。ICE 公告中明確指出，OCPI 追蹤 H100、H200、B200、B300 等主要硬體類型的 live-traded spot prices；相關合約計畫以美元計價、現金結算，並等待監管核准。
ICE 的機制與 Lighter 不同。Lighter 為鏈上永續，適合快速形成交易價格與投機流動性；ICE 則為受監管的期貨市場，更適合機構參與、清算、風控與合規避險。
但 ICE 的合約非實物交割，而是現金結算。也就是說，交易者不會真的交付或接收 H100 capacity，而是依 OCPI 等指數進行損益結算。這降低了交割複雜度，但也意味著合約能否成功，取決於指數是否足夠可信、抗操縱，並能否代表真實市場價格。
市場展望
三個值得關注的方向
OTC 柜檯的機構化
算力市場的終局未必是產業方直接在交易所交易期貨，更可能是由 dealer 承接產業方的客製化需求，再透過指數、期貨或永續合約管理風險。未來 12–24 個月，最值得觀察的是 Andromeda、SF Compute 這類玩家能否從「算力採購平台」升級為真正的「算力交易台」：一方面處理 SKU 級別的現貨與預留需求，另一方面在指數市場上避險庫存與基差風險。誰能率先完成這一步，誰就有機會成為算力市場的核心中介。
信貸與衍生品的閉環
若「GPU 抵押融資 + 期貨避險」能順利運作，放貸方即可更有效管理 GPU 價格波動與殘值風險，進而降低 haircut 與融資成本。這將直接提升 AI 基礎設施的資本效率，也是算力金融化對實體 AI 產業最重要的意義之一。
價格基準與清算體系的形成
算力要成為真正可交易、可融資的資產，必須先建立可信的價格基準與清算機制。Ornn、Silicon Data、NATIVX 等指數提供商，以及 ICE、CME、Architect、Lighter 等交易場所，爭奪的並非單一產品機會，而是未來算力市場的定價權入口。
未解問題
監管審批
CME、ICE、Architect 等產品仍需通過監管審批。算力究竟會被如何界定——是商品、服務，還是一種新型可交易資源——目前仍缺乏明確先例。
底層現貨市場仍然較薄
指數的可信度取決於實體現貨成交的深度。目前公開現貨與二級流轉市場仍處早期，絕大多數算力交易仍鎖定於 hyperscaler、neocloud 與 AI 公司間的長約。底層成交不足，可能影響指數的代表性與抗操縱能力。
週期風險
若 AI 資本支出放緩，現貨流動性可能在衍生品市場成熟前收縮。同時，GPU 租金已自高點明顯回落，而 GPU 殘值與折舊曲線缺乏足夠歷史數據，這將進一步放大信貸評估與衍生品定價的不確定性。
Reference
https://aethir.com/blog-posts/aethirs-2025-wrap-up-decentralized-gpu-cloud-milestones
https://siliconangle.com/2026/03/18/demand-gpu-startup-andromeda-raises-funding-1-5b-valuation/
https://x.com/0xfishylosopher/status/2071396211731599393?s=20
https://x.com/BrettHarrison/status/2072327852498797048?s=20
https://messari.io/report/state-of-akash-q1-2026-final
https://dashboard.ornnai.com/compute
https://app.lighter.xyz/trade/H100
關於 Gate Ventures
Gate Ventures 是 Gate 旗下的創投部門，專注於去中心化基礎設施、生態系統與應用程式的投資，致力於重塑 Web 3.0 時代的世界。Gate Ventures 與全球產業領袖合作，賦能具備創新思維與能力的團隊及新創公司，重新定義社會與金融的互動模式。
欲了解更多資訊，請參訪：官網 | X | Telegram | LinkedIn | Medium
免責聲明 ：
本內容不構成任何邀約、招攬或建議。您在做出任何投資決策前，應始終尋求獨立的專業建議。請注意，GateVentures 可能會限制或禁止來自受限制地區的全部或部分服務。請閱讀用戶協議了解更多資訊，連結：https://www.gate.com/zh-tw/user-agreement 。
