📰 Pantera Capital Recientemente sacó una opinión bastante interesante: que la computación en forma de “poder de cómputo” está atravesando una etapa temprana de “financiarización”. En los próximos 5-10 años, podría convertirse—como la electricidad o el petróleo crudo—en una materia prima que soporte el funcionamiento de la economía de la IA.
🔥 En este momento, el trading de GPU sigue siendo todavía bastante “rústico”. Aunque ya existen plataformas como SF Compute, Vast AI y Runpod, una gran parte de las operaciones reales aún depende de chats comunitarios, brókers OTC y acuerdos bilaterales a medida. Todavía queda camino para llegar a un mercado maduro.
💡 El artículo hace una analogía con el mercado eléctrico: el hardware correspondería a la red eléctrica; los proveedores de servicios de cómputo, a los operadores; y los clústeres específicos de GPU, a los nodos. Modelos distintos como H100, H200, B200 y B300 no compartirán un mismo precio. Además, el tiempo, el lugar y la situación del inventario también afectarán la cotización final.
👀 Las dificultades también son evidentes. El poder de cómputo no es tan estandarizado como el petróleo crudo: el modelo, el momento y la ubicación geográfica generan diferencias. Y, además, hoy no existe—como en el mercado eléctrico—una obligación fuerte de divulgación de cotizaciones. Cómo construir índices de referencia y precios dinámicos todavía requiere ir puliéndolo poco a poco con el libro de órdenes y los datos de trading.
La verdad, si el mercado de cómputo terminará o no volviéndose realmente “commoditizado” (orientado a mercancías), depende en última instancia de si la demanda de inferencia puede seguir expandiéndose. Según lo que estima el artículo: por cada 100 dólares gastados en comprar un Token, unos 45 dólares van a plataformas de invocación instantánea, 50 dólares a proveedores de la nube y a la capa de recursos de GPU, y los 5 dólares restantes a la capa de enrutamiento. ¿Crees que el poder de cómputo se convertirá en el nuevo petróleo de la era de la IA?
#算力 #AI基础设施 #GPU #mercado de cripto
🔥 En este momento, el trading de GPU sigue siendo todavía bastante “rústico”. Aunque ya existen plataformas como SF Compute, Vast AI y Runpod, una gran parte de las operaciones reales aún depende de chats comunitarios, brókers OTC y acuerdos bilaterales a medida. Todavía queda camino para llegar a un mercado maduro.
💡 El artículo hace una analogía con el mercado eléctrico: el hardware correspondería a la red eléctrica; los proveedores de servicios de cómputo, a los operadores; y los clústeres específicos de GPU, a los nodos. Modelos distintos como H100, H200, B200 y B300 no compartirán un mismo precio. Además, el tiempo, el lugar y la situación del inventario también afectarán la cotización final.
👀 Las dificultades también son evidentes. El poder de cómputo no es tan estandarizado como el petróleo crudo: el modelo, el momento y la ubicación geográfica generan diferencias. Y, además, hoy no existe—como en el mercado eléctrico—una obligación fuerte de divulgación de cotizaciones. Cómo construir índices de referencia y precios dinámicos todavía requiere ir puliéndolo poco a poco con el libro de órdenes y los datos de trading.
La verdad, si el mercado de cómputo terminará o no volviéndose realmente “commoditizado” (orientado a mercancías), depende en última instancia de si la demanda de inferencia puede seguir expandiéndose. Según lo que estima el artículo: por cada 100 dólares gastados en comprar un Token, unos 45 dólares van a plataformas de invocación instantánea, 50 dólares a proveedores de la nube y a la capa de recursos de GPU, y los 5 dólares restantes a la capa de enrutamiento. ¿Crees que el poder de cómputo se convertirá en el nuevo petróleo de la era de la IA?
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