算力或将纳入标准化金融体系

根据贝莱德上周发布的《机器原生经济》报告，计算能力有望以交易所交易期货的形式成为可流通的金融产品。该模式将产能声明作为抵押物，并依托可编程基础设施完成自动结算，标志着算力从技术资源向金融资产的跃迁。

算力资产化路径：类比大宗商品发展史

报告明确指出，随着人工智能应用规模持续扩大，算力的市场化进程将遵循与传统大宗商品相似的演化轨迹。大型资源市场的成熟均伴随交易基础设施的建立，算力亦可能步入类似阶段。

研究预测，未来将出现标准化的算力期货合约，为供需双方提供透明的价格发现机制和有效的风险对冲工具。这些合约所代表的权利主张，可通过智能合约实现流转、质押及自动化清算。

尽管存在芯片代际差异、区域能源成本不一以及交付与结算标准缺失等挑战，贝莱德认为这些问题属于阶段性障碍，最终可被制度设计和技术演进化解。

Stripe收购案揭示战略转向信号

报告中最具指向性的案例是支付巨头Stripe宣布以逾70亿美元收购模型路由平台OpenRouter。该公司整合了80余家供应商提供的400余种大模型服务，负责在异构系统间调度AI任务。

贝莱德解读此交易为早期关键信号：模型调度与算力使用效率优化，正逐步嵌入全球人工智能的底层金融架构。而收购方本身——一家以支付为核心业务的企业——恰好处于数据流、资金流与算力流交汇的关键节点，凸显其战略意义。

推理需求驱动市场重构

由于不同AI应用场景对算力的消耗模式各异，其经济逻辑正在发生根本性转变。报告引用麦肯锡分析指出，到2030年，推理任务将占据全球数据中心电力消耗的43%，远超训练环节的28%。

相较于训练市场买家集中、采购周期长的特点，推理市场具备用户基数庞大、分布广泛、需求高频的特征，这催生了真正意义上的开放市场而非定制化合同。行业共识预计，至2030年，主要云服务商在超大规模计算领域的收入将达到约1.1万亿美元，较2025年水平实现年均29%的增长率。