Как Kalshi превращает вычислительные мощности ИИ в финансовый инструмент

Узнайте, как платформа Kalshi создает новые финансовые рынки на основе стоимости вычислительных ресурсов для искусственного интеллекта.

В последние годы стремительный рост искусственного интеллекта (ИИ) породил спрос на новый, ранее малоизвестный финансовым рынкам ресурс — вычислительные мощности, или «compute». Это понятие охватывает объём и качество обработки данных, необходимый для обучения и работы современных моделей ИИ. Платформа Kalshi предпринимает попытку превратить стоимость вычислительных ресурсов в полноценный финансовый инструмент, открывая новые возможности для трейдеров и компаний, работающих в сфере ИИ. Вычислительные мощности как новый финансовый актив Традиционно рынки предсказаний (prediction markets) фокусировались на политических, экономических и спортивных событиях. Kalshi же выходит за эти рамки, предлагая контракты, связанные с почасовой арендой видеокарт Nvidia — ключевого оборудования для искусственного интеллекта. Это не только расширяет спектр событий для торговли, но и способствует формированию финансовой инфраструктуры вокруг экономики ИИ. Соучредитель и генеральный директор Kalshi Тарек Мансур в интервью The New York Times подчеркнул, что рынки вычислительных мощностей — одна из самых захватывающих областей для компании. По его словам, compute становится товаром, сравнимым с нефтью, поскольку бизнесу необходимы механизмы для оценки и передачи будущих рисков, связанных с этим ресурсом. Однако, в отличие от нефти, которая стандартизирована по сортам, месторождениям и условиям поставки, вычислительные ресурсы значительно менее однородны. Их стоимость зависит от модели чипа, конфигурации оборудования, расположения дата-центра, программного обеспечения, доступности и условий контракта. Поэтому задача стандартизации рынка compute остаётся крайне сложной. Что такое вычислительные мощности и как они измеряются Термин «compute» в контексте ИИ обычно означает доступ к графическим процессорам (GPU) и сопутствующей инфраструктуре дата-центров. Вычислительные мощности необходимы для двух основных процессов: Обучение (training) — процесс, при котором модель ИИ изучает закономерности на больших объёмах данных. Инференс (inference) — использование обученной модели для генерации ответов или выполнения задач на основе новых запросов. Оба процесса требуют значительных вычислительных ресурсов, но их нагрузка и структура расходов различаются. Графические процессоры (GPU) изначально разрабатывались для обработки компьютерной графики, однако их архитектура с множеством параллельных вычислительных блоков идеально подходит для задач ИИ. Nvidia отмечает, что GPU способны выполнять множество операций одновременно и масштабироваться до крупных вычислительных систем, что критически важно для современных моделей. Стоимость вычислений часто выражается в GPU-часах — единице, означающей аренду одного конкретного GPU на один час. Однако GPU-час — это лишь мера объёма, а не эквивалентная экономическая единица: час работы на Nvidia A100 отличается по производительности и цене от часа на H200 или B200. На стоимость аренды влияют спрос со стороны лабораторий ИИ, появление новых чипов, ограничения по электроэнергии и мощности дата-центров, региональная доступность, экспортные ограничения и внедрение более эффективного оборудования. Кроме того, вычислительные мощности — «скоропортящийся» ресурс: неиспользованный GPU-час невозможно сохранить и продать позже, что вынуждает провайдеров снижать цены при падении загрузки. Как устроены рынки вычислительных мощностей Kalshi На данный момент Kalshi предлагает контракты, привязанные к ценам аренды Nvidia A100, H100, H200, B200 и RTX 5090. Эти контракты охватывают как почасовые значения, так и средние показатели за месяц или более длительные периоды. Речь идёт о бинарных (двухсторонних) контрактах на событие. Трейдер не покупает вычислительную мощность напрямую и не резервирует GPU — вместо этого он приобретает контракт «Да» или «Нет» на то, превысит ли определённый ценовой индекс заданный порог к моменту экспирации. Пример: контракт спрашивает, будет ли почасовая цена аренды H200 выше $4.50 к концу августа. Если по правилам контракта официальный показатель превышает $4.50, контракт «Да» выплачивает $1, иначе — $0. Контракт «Нет» работает наоборот. Для подтверждения результата используется индекс Ornn Compute Price Index (OCPI). Это семейство индексов, рассчитываемых на основе реальных транзакций аренды GPU, выраженных в долларах за GPU-час. Индекс учитывает именно совершённые сделки, а не рекламируемые цены облачных провайдеров. В каждом контракте Kalshi чётко прописаны правила расчёта, окно наблюдения и время экспирации. Это означает, что трейдер может видеть одну цену на крупной облачной платформе, а индекс Ornn — другую, поскольку они отражают разные сегменты рынка. Контракт всегда рассчитывается строго по своим правилам, независимо от того, какая цена кажется трейдеру более «рыночной». Краткая схема работы бинарных контрактов Kalshi: Выбирается интересующий чип (например, Nvidia H200). Формулируется условие (например, «Почасовая цена выше $4.50 к 31 августа»). Трейдер покупает контракт «Да» или «Нет». В момент экспирации сравнивается официальное значение индекса с порогом. Выплата: $1 за верный прогноз, $0 — за неверный. Что такое forward curve вычислительных мощностей В июле Kalshi представила forward-curve (форвардную кривую) для Nvidia B200, H200 и A100. Форвардная кривая — это график, отражающий ожидания рынка относительно будущих цен на аренду конкретного GPU. Она отвечает на вопрос: сколько, по мнению трейдеров, будет стоить GPU-час через неделю, месяц или в конце года? Кривая строится на основе вероятностей, «зашитых» в бинарные контракты с разными датами экспирации и порогами цен. Если по нескольким контрактам известны вероятности превышения разных ценовых уровней, их совокупность позволяет оценить распределение ожидаемых цен и вывести среднюю ожидаемую цену на конкретную дату. Важно понимать, что сама кривая не является торговым инструментом — это лишь аналитический ориентир, отражающий текущие ожидания рынка. Надёжность forward curve зависит от ликвидности, информированности участников и качества правил расчёта контрактов. В июле исследование Kalshi Research показало, что кривая B200 находилась в состоянии backwardation (нисходящий тренд), то есть ожидаемые цены снижались с течением времени. Кривые для более старых чипов были относительно плоскими. Такой рисунок отражал ожидания увеличения предложения B200 после начального периода дефицита. Однако forward curve — не гарантированный прогноз, а лишь срез текущих рыночных ожиданий. Пример построения forward curve: Берутся бинарные контракты на разные даты (например, сентябрь, октябрь, ноябрь) и разные пороги цен. По вероятностям исполнения этих контрактов строится распределение ожидаемых цен. Полученная кривая показывает, как рынок оценивает динамику цен на аренду GPU-часа в будущем. Другие игроки: MNX и формирование рынка деривативов на ИИ Kalshi — не единственная компания, создающая рынки для торговли инфраструктурой искусственного интеллекта. Стартап MNX, основанный сооснователями Manifold Markets Стивеном Груджеттом и Иэном Филлипсом, разрабатывает децентрализованную фьючерсную биржу, ориентированную на ИИ. Модель MNX отличается от Kalshi. Если Kalshi предлагает регулируемые бинарные контракты с фиксированными датами и результатами, то MNX планирует запускать perpetual-контракты (бессрочные деривативы) с кредитным плечом, отслеживающие, например, ставки аренды H100 без фиксированной даты экспирации. Кроме того, MNX намерена листить продукты, привязанные к оценкам частных ИИ-компаний, акциям публичных ИИ-компаний и бенчмаркам производительности моделей. Стивен Груджетт отмечает, что экономике ИИ не хватает единой площадки, где участники могли бы торговать или хеджировать риски по всей цепочке создания стоимости. Вычислительные мощности — ключевое звено, связывающее производителей чипов, облачные платформы, дата-центры, лаборатории ИИ и конечных пользователей. Главная проблема — ликвидность С экономической точки зрения появление деривативов на вычислительные мощности выглядит логично. Лаборатории ИИ заинтересованы в предсказуемых расходах, инфраструктурные провайдеры — в стабильной выручке, а кредиторы — в наличии эталонных цен для оценки оборудования и долгосрочных контрактов. Однако ключевой вопрос — смогут ли такие рынки привлечь достаточное число покупателей, продавцов и спекулянтов для формирования надёжных цен. Вычислительные мощности по-прежнему неоднородны, а глобальный индекс может не отражать реальных затрат конкретной компании в конкретном регионе. При низкой ликвидности книги заявок становятся «тонкими», спреды — широкими, а вероятности исполнения контрактов — нестабильными. Конкуренция в этом сегменте нарастает: помимо Kalshi и MNX, в сектор входят традиционные биржи деривативов и специализированные индекс-провайдеры. Пока ни одной площадке не удалось достичь глубины и стабильности, характерной для зрелых рынков энергоносителей или финансовых фьючерсов. Тем не менее, формирование этих рынков — важный этап развития экономики ИИ. Появляются не только новые чипы и дата-центры, но и финансовые инструменты для управления их рисками. Для трейдеров контракты Kalshi — это доступный способ выразить своё мнение о динамике цен на аренду GPU. Для рынка в целом их значимость заключается в возможности формирования ориентировочных forward-цен на один из важнейших ресурсов цифровой экономики. Таблица: контракты Kalshi на аренду GPU Модель GPU Тип контракта Период Пороговое значение Индекс расчёта Nvidia A100 Бинарный Час/Месяц/Долгосрочный Указывается в контракте Ornn Compute Price Index Nvidia H100 Бинарный Час/Месяц/Долгосрочный Указывается в контракте Ornn Compute Price Index Nvidia H200 Бинарный Час/Месяц/Долгосрочный Указывается в контракте Ornn Compute Price Index Nvidia B200 Бинарный Час/Месяц/Долгосрочный Указывается в контракте Ornn Compute Price Index RTX 5090 Бинарный Час/Месяц/Долгосрочный Указывается в контракте Ornn Compute Price Index Риски и юридические аспекты участия в prediction markets Торговля на prediction markets связана с риском и подходит не всем. Даже лучшие платформы предоставляют только инструменты для принятия решений, но не гарантируют исхода. Пользователи должны рисковать только тем, что готовы потерять, и всегда соблюдать принципы ответственной торговли. Кроме того, доступность платформ и их юридический статус различаются в зависимости от региона. Перед участием важно самостоятельно проверить местное законодательство и убедиться в легальности использования выбранной платформы. Что это значит для игроков клубов PPPoker Для участников клубов PPPoker появление рынков вычислительных мощностей — это наглядный пример того, как современные технологии и финансовые инструменты проникают в самые разные сферы. Как и в покере, здесь важны анализ, оценка вероятностей и управление рисками. Изучая новые рынки, игроки могут развивать навыки, полезные как для торговли, так и для принятия решений за покерным столом. Второй важный вывод — необходимость постоянного мониторинга новых трендов и инструментов. Как только появляются новые рынки или форматы торговли, у внимательных игроков появляется шанс получить преимущество за счёт лучшего понимания структуры продукта и особенностей расчёта. Это касается не только финансов, но и покерных форматов, где нововведения часто приносят дополнительную выгоду тем, кто первым их освоит. Наконец, опыт торговли на prediction markets может помочь игрокам PPPoker глубже понять принципы вероятностного мышления и управления банкроллом. Ответственный подход к рискам, анализ информации и умение быстро реагировать на изменения — ключевые навыки как для успешной торговли, так и для побед в покерных клубах.