OKX Ventures近日发布报告，指出算力正在从IT成本转变为资本资产，其经济属性随之改变。报告称，GPU、数据中心容量和多年期采购合同越来越多地进入资产负债表，算力开始具备资本资产的特征：前期投入大、资金回收周期长，未来收入和设备价值受供需和技术迭代影响。
报告显示，2020至2023年，Top 5云厂商的AI相关资本开支占经营现金流比例约为20%至30%，到2025年已接近94%。2026年，Top 5云厂商已确认的资本开支规模合计超过7000亿美元。随着基础设施建设规模扩大，债务资本的角色日益重要，算力资产形成独立的融资逻辑。
Take or Pay长约成为算力融资结构的关键，CoreWeave是典型代表，其超过98%的收入来自此类合同。贷款人越来越依赖承购方信用和合同覆盖率来评估风险。然而，合同锁定了现金流，但GPU的市场价格仍浮动，租金和残值的不确定性成为新的金融风险敞口。
报告认为，算力市场需要标准化的远期、期货和掉期工具来管理价格风险。目前，市场缺乏公开的GPU-hour远期价格和对冲工具，长期实体合同同时承担采购和价格管理功能。随着开源模型性能提升，更多企业自行部署或使用第三方Neocloud和推理平台，市场化采购比例提高，算力价格波动将更直接地传导至企业损益表。
报告提到，DeepSeek V4发布后，H100租金在两周内上涨约7.5%；Kimi K3和GLM 5.2上线前后，H100、H200租金也出现类似走强趋势。热门开源模型带来大量部署和推理需求，当新增负载主要由Neocloud和第三方推理平台承接时，市场往往先出现可用率下降、排队和配额收紧，随后反映到按需租金。
报告还分析了算力衍生品市场的潜在规模，认为真正能进入衍生品市场的是仍暴露在市场价格下且未被其他方式吸收的风险。Hyperscaler自用GPU和已签固定价格合同的容量，风险已在内部或双边合同中分配，未必需要进入市场交易。因此，算力衍生品市场规模与merchant compute占比关系更大。
关于定价，报告指出GPU-hour无法储存，缺乏库存套利约束，远期价格更依赖预期和订单流。算力指数需要把分散的非标报价压缩成可引用的价格基准。报告认为，GPU-hour和AI Token的金融化节奏不会同步，Token更缺少稳定的经济单位，技术通缩进一步加大期限定价难度。
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