A bolsa de derivativos americana CME Group e a provedora de índices Silicon Data uniram forças para criar um mercado futuro de poder computacional, a principal fonte que impulsiona o crescimento da inteligência artificial.
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O projeto está atualmente em análise regulatória. Os contratos futuros ajudarão traders, empresas financeiras, desenvolvedores de IA e provedores de serviços em nuvem a gerenciar a volatilidade e as flutuações de preços. Esses produtos serão suportados pelos índices da Silicon Data. A capacidade computacional é muito requisitada e utilizada no desenvolvimento por empresas de IA.
Tradicionalmente, os contratos futuros permitem que os investidores apostem no preço de commodities, como petróleo ou metais, em uma data específica. Eles são negociados em bolsas de valores e exigem uma conta de corretora aprovada para negociação de futuros. “Os recursos computacionais, que formam a base da economia digital, são o novo petróleo do século XXI.” “Cada modelo de IA treinado, cada transação executada e cada byte de dados processado depende de recursos computacionais, que estão se tornando rapidamente uma classe de ativos por si só”, disse Terry Duffy, CEO da CME, citado pela Bloomberg.
Com a escassez de capacidade computacional, os desenvolvedores de IA estão perdendo a capacidade de aprimorar seus sistemas e são forçados a impor restrições ao uso de seus produtos. Com a demanda por recursos computacionais crescendo rapidamente, centenas de bilhões de dólares estão sendo investidos em novos centros de dados, e alguns pesquisadores preveem gastos na casa dos trilhões. Proteger esses recursos contra flutuações de preços e outros custos tem sido difícil até agora — e o surgimento de contratos futuros de computação na bolsa sinaliza um passo em direção à negociação desse ativo.Em pé de igualdade com outras commodities. O mercado futuro tornará os custos mais transparentes. O índice Silicon Data servirá como referência para os traders — os participantes que desenvolvem IA ou que necessitam de recursos de computação em GPU poderão obter informações atualizadas sobre esses recursos.
Métricas diárias já foram desenvolvidas para avaliar o custo do aluguel de GPUs sob demanda. O índice Silicon Data H100 acompanha o custo de aluguel por hora de uma GPU — a principal ferramenta para o treinamento de modelos de IA. Os data centers podem ter centenas ou milhares dessas unidades. O índice é baseado em dados históricos e é ajustado com base em diversos fatores a qualquer momento.