算力金融：AI經濟正在補上的金融層，0G正在構建算力資產新範式

本文來源：0G

幾乎所有稀缺資產都會經歷一條相似的路徑：先被生產出來，再被定價，最後被金融化。石油有了基準原油和期貨市場，電力有了遠期合約，而如今，算力也開始走上同一條路。

今天，用戶可以在幾分鐘內租到一塊 GPU，主流 GPU 的租賃價格已經形成每日更新的基準，全球大型交易所也開始籌備算力期貨。但與石油、電力等成熟商品相比，算力仍然缺少真正屬於自己的金融層：人們可以購買和租賃算力，卻還很難把它作為一種資產長期持有、賺取收益，或擁有對未來算力的可交易權益。

這正是「算力金融（Compute Finance）」試圖描述的市場。它的核心，是把算力本身變成底層資產。DeFi 金融化的是資本，而算力金融希望金融化的是 AI 時代最關鍵的生產資料之一------計算資源。

挖礦已經驗證過這條路徑

算力金融並非完全沒有先例。比特幣挖礦市場的發展，已經提供了一套相對完整的參照。

早期的哈希算力只存在於礦機和機房中：投入電力，運行設備，獲得區塊獎勵。後來，NiceHash 等平台開始建立哈希算力租賃市場，讓礦工可以出售算力、買方通過公開競價決定價格。但僅有交易市場還不夠，因為行業仍然缺少統一的價格基準。

真正的轉折點，是 Luxor 推出 Hashprice。它把不同礦機、不同電力成本和不同運營條件下的算力，抽象成一個標準化的收益指標。隨後，圍繞這一指標出現遠期合約，最終又進一步發展出交易所挂牌的哈希算力期貨。今天，礦工已經可以像農民對沖農產品價格一樣，對沖未來的挖礦收入。

這條路徑可以概括為：先有現貨市場，再有價格基準，最後才有金融衍生品。算力市場如今正在重複這一過程，只不過規模更大。

算力已經有價格，但還沒有真正的資本市場

目前，算力的現貨市場其實已經相當成熟。AWS、Google Cloud 等大型雲服務商提供按需和預留算力，Vast.ai、RunPod 等平台按小時出租 GPU，Akash、Render、io.net 等去中心化網絡則把類似模式帶到了鏈上。

換句話說，算力並不缺交易場所。真正缺少的是建立在現貨市場之上的金融基礎設施。

這一變化已經開始出現。市場上已經有針對主流 GPU 的每日租賃價格基準，部分數據甚至已經進入金融終端；遠期價格曲線開始形成，大型交易所也已經宣布計劃推出現金結算的算力期貨。與此同時，大型買賣雙方已經開始通過場外協議鎖定未來算力價格。

傳統金融正在逐漸把算力視為一種可以交易的大宗商品。

但如果把視角拉回真正消費算力的用戶端，情況卻完全不同。當前最常見的形式仍然是雲服務額度或預付費積分。這些額度通常不可轉讓、不具備財產權屬性，甚至可能過期。即使用戶租用了一塊 GPU，租期結束後也不會留下任何可繼續持有的資產。

這就是算力市場目前最大的缺口：價格層已經開始建立，但資本層還沒有。

算力金融可能由哪些部分組成？

首先，算力金融並不是芯片公司股票，也不是數據中心 REIT，更不是簡單的 GPU 租賃市場。它強調的是，投資者直接持有與算力本身掛鉤的權益，而不是通過某家出售算力的公司間接獲得敞口。

其中第一個重要概念是 Compute Yield，也就是算力收益。傳統質押的回報通常是代幣或利息，而算力收益的邏輯是：用戶投入資本，最終獲得的是可以實際使用的計算資源。這樣一來，算力就不再只是一項成本，而可以成為資產負債表能夠持續產生的收益。

這對 AI Agent 尤其重要。未來，一個 Agent 完全可能自己持有某種資產，並持續獲得維持自身運行所需要的推理資源。一旦算力可以成為穩定現金流，它就能夠被估值；而一旦能夠被估值，也就具備了進一步交易和金融化的基礎。

第二個概念是 Compute Claims，即算力權益。它代表一種可以轉讓的未來算力使用權。用戶可以在算力價格較低時買入，在需求激增時賣出，也可以把它作為抵押品進行借貸。到這一階段，市場真正開始定價的就不再只是英偉達、雲廠商或數據中心，而是算力本身。

第三個方向，則是自我融資的 AI 經濟。今天絕大多數 AI 產品的推理成本最終都由企業預算或風險資本承擔，但未來，一個 AI 服務可以直接把自身收入的一部分用於購買下一階段的算力。它不再依賴外部持續輸血，而是用業務收入支付自己的推理成本。

對於 Agent 來說，這種變化尤其關鍵。一個無法承擔自己推理成本的 Agent 更像是實驗產品，而一個可以賺錢並支付自身運行成本的 Agent，才開始真正接近一個獨立經濟主體。

不過，這種模式成立的前提，是必須存在真實的收入閉環。任何「未來算力權益」的另一面，都意味著有人承擔交付義務，而算力交付本身每天都要產生成本。因此，真正需要回答的問題包括：誰負責提供算力？實際推理由誰買單？如果收入不足以覆蓋成本，算力權益又如何兌現？

如果這些問題沒有可靠答案，所謂「算力資產」最終可能只是另一種包裝過的 IOU。

算力能不能像石油一樣標準化？

算力金融面臨的最大問題之一，是算力本身高度不標準化。

一桶原油與另一桶原油雖然存在品質差異，但總體上仍然可以通過基準價格體系進行交易。算力則複雜得多。H100 和 B200 並不等價，同一款芯片在不同計算精度下的表現也不同，而實際 AI 工作負載還會受到顯存、網絡、通信效率等因素影響。

更麻煩的是，芯片迭代速度極快。今天的旗艦 GPU，幾年後可能就只是中端產品。如果底層資產不斷變化，金融合約應該以什麼作為結算標準？

但挖礦市場其實已經回答過類似的問題。比特幣礦機同樣來自不同世代，擁有不同能效和成本結構。Hashprice 並沒有試圖讓所有礦機完全一樣，而是建立了一個統一的參考指標，再讓不同硬件圍繞這個基準形成折價和溢價。

金融市場長期以來一直用類似方式處理非標準化商品。例如不同品級的原油、不同地區的電力，最終都可以圍繞某個基準形成一套定價體系。

算力很可能也會走向類似結構：選定參考 GPU 或標準化計算單位，建立可結算的基準，再讓不同類型的硬件圍繞它交易。真正有價值的基礎設施，可能不是證明所有 GPU 都一樣，而是建立一套市場能夠接受的折價、溢價和基差體系。

為什麼是現在？

最直接的原因，是 AI 正在讓算力越來越像一種稀缺商品。需求快速增長，供給擴張需要大量資本開支，價格又存在明顯波動。從歷史經驗看，這類資產最終往往都會發展出自己的金融市場。

而加密行業所擅長的，恰好也是這套系統需要的基礎設施：可編程權益、透明抵押品和開放市場。

更重要的是，AI Agent 可能會成為算力金融最天然的用戶。Agent 不需要辦公室，也不雇用傳統員工，它最核心的成本就是推理。對 Agent 來說，算力同時相當於工資、房租和原材料。

因此，一個真正由 Agent 構成的經濟體系，很難長期依賴公司信用卡和月度雲服務帳單。它需要一種可以直接被軟件持有、賺取和消費的算力資產。

從這個角度看，算力市場目前大概已經走到了金融化道路的中段。現貨市場已經存在，價格基準正在形成，交易所正在探索

0G 如何理解這套體系？

0G 將自己定位在這套算力金融體系的底層，並推出了兩類相關產品。

Ascend 是 0G Ecosystem 的流動性質押產品。用戶質押 0G 後，可以獲得 a0G，在保持質押收益的同時繼續參與 DeFi；a0G 同時也是後續鑄造算力相關資產的基礎。

計劃於 9 月 29 日上線的 Infinite AI（iAI），則被定位為一種與算力掛鉤的數字資產。用戶可以使用 a0G 鑄造 iAI，並通過質押符合條件的 iAI 獲得算力額度，用於 0G Private Computer、0G App 等生態產品。根據初始設計，符合條件的 iAI 質押者每天可以獲得一定使用價值的算力額度，具體仍取決於產品條款。

這套流程可以概括為：質押 0G → 獲得 a0G → 鑄造 iAI → 質押 iAI → 獲得算力 → 使用 AI。

在 0G 的框架中，Ascend 承擔質押和流動性層，iAI 對應算力權益，而實際被消費的算力額度，則用於把金融資產與真實 AI 使用需求連接起來。

算力可能正在成為新的金融原語

過去，市場已經出現過「代幣化硬件」「GPU 支撐信貸」等概念，但這些更多描述的是局部產品，而不是一個完整市場。

所謂 Compute Finance，試圖提出的是一個更大的範疇：算力不再只是 AI 公司的成本項，而開始具備成為獨立資產類別的可能。

如果現貨交易、價格基準、算力權益、收益產品和衍生品最終能夠連接起來，算力市場可能會逐漸形成一套類似能源和大宗商品的金融體系。

這個市場目前仍然非常早期。很多關鍵問題，包括標準化、交付責任、信用風險、流動性和監管，都還遠未解決。

但至少有一點正在變得越來越清楚：隨著 AI 從軟件行業擴展為新的經濟基礎設施，算力本身也正在從一項技術資源，逐漸變成一種需要被定價、融資和管理風險的資產。

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