从 Nvidia 把 GPU 定义为可抵押的基础设施资产，到 CME、ICE 建设算力期货这样的定价基础设施，再到场外互换、链上大宗交易、预测市场远期曲线这条完整的衍生品产业链，算力正在被逐步改造成一种可以定价、交易、抵押的金融资产。
2026 年 8 月 10 日，Nvidia 宣布与 Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛、KKR 六家全球顶级资产管理机构签署合作备忘录，目标动员超过 5000 亿美元第三方资本，将 GPU 定义为一种可抵押、可投资的基础设施资产。
次日，2026 年 8 月 11 日，芝加哥商业交易所集团（CME Group）宣布将于 10 月 5 日推出全球首批与 GPU 算力租金挂钩的期货合约。
在这之前不久，太平洋对岸，上海市政府在 6 月 2 日已经先一步发布文件，明确提出做好算力期货研发准备；而更早之前，上海算力交易平台的现货交易， 其实从 2023 年就已经在运行。
这三条新闻线，如果把它们并排摆放，一个共同的信号浮现出来：算力正在从一种通过租赁使用的 IT 资源，变成一种可以在公开市场上定价、交易、对冲、抵押的金融资产。 而且这个转变几乎是全球同步发生的：远期已经成交，期货正在排队上市，指数已经跑上了彭博终端，中国的政府文件里也第一次出现了算力期货这四个字。
基于此，本文把这条正在快速生长的产业链梳理清楚：
GPU 是如何一步步被改造成金融资产的？
谁在交易它，在哪里交易？
当算力真的成为像石油一样的大宗商品，会不会像半个世纪前的石油美元一样，催生出一种新的货币叙事，也就是“算力美元”？
一、起点：GPU 如何被改造成抵押品 ？ 1.1 黄仁勋的野心：试图重新定义 GPU 要理解算力衍生品市场为什么会在 2026 年密集爆发，得先回到最基础的一个动作：Nvidia 试图重新定义 GPU 是什么。
2026 年 8 月 10 日，Nvidia 官方新闻稿宣布，已与六家机构——Apollo Global Management、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛、KKR——签署合作备忘录，共同搭建独立的”算力融资平台”，目标在未来动员超过 5000 亿美元第三方资本，用于支持 AI 数据中心、芯片工厂及配套电力设施建设。
这份公告的核心，其实是黄仁勋提出的一个分类学转变：GPU 不应该再被视为一种快速折旧的科技硬件，而应该被视为可投资的基础设施资产。
在这个语境下，GPU 具备类似商业地产、收费公路那样长期、可预测的现金流。黄仁勋给出的理由是：Nvidia 的算力资产被几乎所有云服务商广泛采用、可以在不同客户之间流转（fungible），并且能通过 CUDA 软件生态持续获得性能提升，从而延长有效使用寿命。
“这真的是科技芯片第一次成为一种可投资的资产类别。”
——黄仁勋，2026 年 8 月 10 日
而这套论述能否成立，其核心争议在于一个问题：GPU 的经济寿命能不能匹配传统抵押贷款所要求的期限？
传统的抵押品——商业地产、货运船舶——之所以被银行接受，是因为它们拥有数十年历史的成熟二级市场，价格波动相对平缓。而 GPU 的价值曲线完全不同，由芯片迭代节奏决定，而非物理磨损。
据行业研究机构 Silicon Data 和 GPU 交易平台 GPUSmith 的数据，2023 年末售价约 4 万美元的 H100，到 2026 年年中在二手市场的成交价已经跌至 1.2 万至 2.2 万美元区间，部分拍卖价格甚至低至 8200 美元。这种断崖式而非线性的价值重置，是这场 GPU 资产化实验最大的技术难题。
1.2 一个尚未完全写清的担保条款 为了打消债权人的顾虑，Nvidia 提出了一项关键条款：愿意为部分融资交易提供最高 25% 的残值支持，即贷款到期时若芯片实际残值低于预期，由 Nvidia 承担差额中最多 25% 的部分，具体比例逐案评估。
有一个细节值得留意：据金融分析平台 Electron Economics 对 8 月 10 日官方新闻稿原文的逐句核查，公告原文中其实并未出现残值（residual value）或担保（backstop）字样，只表述为与六家机构合作，为客户建立具备吸引力利率的大规模专项资金池，且明确注明相关合作仍需以最终协议的签署为准。真正提出 “最高 25% 残值” 的支持机制这一具体表述，是黄仁勋次日在采访与文章中的补充说明。
这个先后顺序，加上信用市场的反应，值得放在一起看：
据 ICE Data Services 的数据，Nvidia 五年期信用违约互换（CDS）利差在 7 月因循环交易报道而攀升，7 月 27 日单日跳涨 14 个基点，一度触及 82 个基点（后续回调），是该合约自 2025 年 11 月开始活跃交易以来最大的单日盘中涨幅；
Investing.com 分析，8 月 10 日融资计划公告发布当日，利差走高至约 77.5 个基点。担保条款并没有让市场情绪明显降温
上述信用市场的定价，某种程度上比公告本身更诚实地反映了这套机制目前所处的位置：仍在被市场持续测试，尚未完全定型。
二、抵押品需要一把尺子：交易所入场 2.1 为什么资产化离不开期货 一项资产要真正成为银行资产负债表可以接受的合格抵押品，通常需要满足三个条件：价值相对稳定、存在成熟的二级市场、以及存在权威可信的定价基准。 单张实物 GPU 很难同时满足这三点，这正是 CME、ICE 这些老牌交易所在 2026 年上半年密集入场的原因——它们要做的，是给这个新兴的资产类别建立一个公认的定价基准。
2026 年 5 月 12 日，CME Group 与 GPU 市场数据公司 Silicon Data 联合宣布，计划年内推出首批算力期货合约。8 月 11 日，双方进一步明确：将于 10 月 5 日推出两份期货合约—— Silicon Data H100 Rental Index Futures 与 Silicon Data B200 Rental Index Futures，分别追踪 H100 与下一代 Blackwell B200 芯片的小时租金指数，若顺利推出，将在纽约商业交易所（NYMEX）挂牌。CME 能源与环境产品全球主管 Pete Keavey 将其类比为原油期货：”算力已成为 AI 时代的货币。正如石油为 20 世纪经济提供动力，并从现货交易发展为全球衍生品市场一样，我们的期货合约将把算力转变为一种标准化、可交易的大宗商品。”
仅仅一周后，2026 年 5 月 19 日，CME 的老对手洲际交易所（ICE）宣布将与另一家算力数据商 Ornn 合作，推出基于 Ornn 算力价格指数（OCPI）的 GPU 算力期货合约，覆盖范围从企业级 H100、H200 一路延伸到消费级显卡 RTX 5090。两大交易所几乎同步入场，说明这场定价权争夺战，节奏比外界想象的更紧。
2.2 合约设计：两条不同的路径 从合约设计上看，全球算力期货目前主要分化出两条路径：
一条是算力租赁路径，以 GPU 小时租金价格指数为标的，本质是从供给侧、硬件层面定价；
另一条是 Token 路径，锚定的是算力的需求端，按大模型实际消耗的 Token 数量计价，更贴近下游 AI 应用开发商和终端使用者的真实成本感受。
CME 与 ICE 走的都是前一条路径，而据财经媒体报道，中国的上海期货交易所目前研发中的算力期货方案走的是后一条，即 AI Token 期货路线，这与美国的技术路线选择并不相同，是一个值得持续关注的分岔点。
值得指出的是，CME 这个全球首个算力期货的说法，需要加一个限定词：它是第一个进入受监管主流交易所轨道的算力期货，全球第一个算力衍生品另有其人——在它正式挂牌之前，场外市场和预测市场平台已经先行完成了好几笔交易。
三、交易所之外，与链上金融结合的产业链 在交易所的标准化期货正式挂牌之前，算力衍生品市场其实已经跑出了一整条完整的产业链——从场外远期，到链上大宗交易，再到预测市场的远期曲线，每一个环节都已经有真实成交记录，而不只是停留在设想阶段。
3.1 没有指数，就没有衍生品 所有下面将要分析的衍生品交易——无论是 FalconX 的场外互换、Polymarket 的链上交易，还是 CME、ICE 即将推出的期货——最终都依赖同一样东西：一个可信的价格指数。
没有指数，就没有定价基准；没有定价基准，就没有任何标准化衍生品的存在空间。
目前市场上并行的是两条指数路线：
Ornn 算力价格指数（OCPI）： 由算力公司 Ornn 发布，最大特点是全球首个仅基于真实成交记录构建的算力指数，而非报价或广告价格。2026 年 4 月，OCPI 已在彭博终端上线，覆盖 H100、H200、A100、B200、RTX 5090 等型号，是 ICE 算力期货的结算基准；Silicon Data 指数： 为 CME 算力期货提供指数基准，每日跟踪市场上 GPU 芯片的租用价格。CME 目前计划分别推出 H100 Rental Index Futures 和 B200 Rental Index Futures 两份独立合约，两类合约均以对应型号 GPU 的小时租赁价格为基础分别定价，并没有把不同型号统一折算为某种标准化算力单位。
有了像 WTI 原油、布伦特原油那样的价格指数，算力才真正具备了成为大宗商品的基本条件。
3.2 场外互换：FalconX 的第一笔交易 2026 年 5 月 27 日，数字资产经纪商 FalconX 宣布完成了全球首笔场外算力远期价格互换交易。交易对手方是数字资产平台 Superstate 创始人 Robert Leshner，标的挂钩 Ornn 算力价格指数（OCPI）中 H100 的远期价格，FalconX 担任交易商。
Ornn 首席执行官 Kush Bavaria 将其描述为把一个波动、不可预测的市场，变成一个可以被测量、交易、对冲的大宗商品。
这笔交易的金额本身并不大，但证明了一件事：在交易所期货还在等待审批的阶段，机构投资者已经开始通过场外衍生品提前布局算力价格风险管理。
3.3 Polymarket：链上机构级大宗交易 几天之后，2026 年 6 月 2 日，预测市场平台 Polymarket 也宣布完成了平台首笔机构级链上大宗交易。
交易双方是 FalconX 与 AI 风险清算所初创企业 AneraLabs，标的结算于 Ornn 的 OCPI 指数，交易金额达到六位数美元级别，结算记录在 Polygon 区块链上。
这笔风险交易本身就被做成了一个 Polymarket 上的预测市场头寸，而 Polymarket 同时提供交易场所和链上结算机制。
据 CNBC 报道，这也是预测市场行业首笔明确挂钩算力价格（H100 OCPI 指数）的机构大宗交易—— 此前一个月，Kalshi 刚完成过自己的第一笔机构大宗交易，但标的是加州碳排放配额拍卖价格。两件事放在一起看，证明预测市场平台正在同步补齐机构级交易能力，而算力是其中一个具体品类。
这笔交易与传统场外互换相比，多了一层链上执行与结算基础设施：FalconX 与 AneraLabs 完成双边协商后，交易通过 Polymarket 的国际平台执行，并最终记录于 Polygon 区块链，而不是完全依赖传统金融机构的后台清算体系。
这里有一个容易被忽略的区分：Polymarket 实际运营着两个相互独立的平台。
一个是这笔算力交易所在的国际站，基于 Polygon、以 USDC 结算、无需身份验证，且对美国用户地理封锁；
另一个是 2025 年底上线的 Polymarket US，由收购的 QCX 实体运营，受 CFTC 监管、以美元结算、需要完整身份验证。
这笔 GPU 算力交易发生在前者，并不在 CFTC 的监管框架之内，这一点与下一节要谈到的 Kalshi 有本质不同。
3.4 Kalshi：从预测市场到远期曲线 2026 年 7 月 14 日，受 CFTC 监管的预测市场平台 Kalshi 推出了 AI 算力远期曲线。
据 Kalshi 官方新闻稿报道，这条曲线目前覆盖 Nvidia B200、H200 和 A100 三款芯片；而 Kalshi 平台上更广义的算力相关合约，覆盖范围还包括 H100 和 RTX 5090。
Kalshi 首席风险官此前在 CME Group 工作约 16 年，他在接受彭博采访时表示，Kalshi 正在利用预测市场构建 GPU 算力的远期曲线，并将其视为未来期货、期权等产品发展的基础；他同时指出，仅 2026 年一年，超大规模云服务商的资本开支承诺就已经达到 5000 亿至 6000 亿美元级别。
需要说明的一个细节是：Kalshi 官方明确表示，远期曲线本身并不是可交易资产，而是一个参考价格，用于场外互换和结构化产品的定价依据；真正可交易的，是 Kalshi 交易所本身的底层预测市场合约。
这条曲线的数据来源，也并非完全独立于 Ornn 体系—— Kalshi 的部分算力合约同样根据 Ornn 提供的实时定价数据结算。这说明眼下这条产业链虽然参与者众多，底层的价格指数供应商其实高度集中在 Ornn 与 Silicon Data 这两家身上。
3.5 总结对比：四笔交易，四种角色 这四笔交易都是算力衍生品，但彼此的定位并不一样。
FalconX 的场外互换和 Polymarket 的链上大宗交易，都采用了机构间协商交易的形式，但参与结构并不相同：前一笔由 FalconX 作为 dealer（交易商）、Robert Leshner 作为交易对手，实际是 FalconX 做市，为 Lashner 完成套保交易；后一笔则由 FalconX 与 AneraLabs 双方互为交易对手，Polymarket 提供链上交易基础设施（执行交易的功能），并通过 Polygon 进行链上结算。
Kalshi 的远期曲线则完全是另一回事，它不是一份合约，而是从平台上大量真实成交的小额预测合约里反推出来的一条参考价格，真正能买卖的是那些底层合约本身，曲线只是把它们的价格拼成了一条线。
而 CME 和 ICE 的期货最接近传统意义上的商品期货，标准化条款、交易所挂牌、集中清算，跟原油期货的结构是一路的。
把上述内容放在一起看，可以展示出清晰的产业链分工：场外远期负责在交易所审批空档期先把风险管理需求接住，预测市场负责用高频小额交易探出一个市场公认的价格水平，交易所期货负责把这个价格标准化、做成人人都能挂单交易的合约。
四、中国这一侧：早一步的现货，慢一步的期货 4.1 上海：从试运行到写入政府文件 很少有人注意到，中国在算力现货交易的基础设施建设上，起步其实早于这一整波美国的期货热潮，而且是分好几条线同步铺开的。
平台层面 ，上海走在最前面。上海算力交易平台 2023 年 4 月上线试运行，同年 12 月推出 2.0 版本，2025 年 5 月升级为中国算力平台（上海）。但这只是本地节点，国家层面的拓展也逐步开始：由中国信通院牵头建设的中国算力平台，已在 2025 年 8 月的中国算力大会上实现全面贯通，山西、辽宁、上海、江苏、浙江、山东、河南、青海、宁夏、新疆等十个省区市分平台完成接入。上海是这张国家级网络里的一个节点，不是这项成绩的独立主体。
定价基准层面 ，中证商品指数公司 2025 年 12 月 24 日发布了中证智能算力供算量指数系列，共 16 条指数，覆盖 1 条总指数、7 条区域指数、8 条国家算力枢纽节点指数。
国家级政策层面 ，转折发生得更晚，也更清晰地分两步走。2026 年 4 月，工信部首次提出探索算力银行、算力超市等创新业务，这是概念层面的松动。
真正的突破在 5 月底：上海市政府办公厅 5 月 28 日印发《关于深化上海全球资产管理中心建设的若干意见》，6 月 2 日公开发布，文件明确写入做好电力期货、算力期货研发准备。——至此，“算力期货” 四个字，第一次正式出现在中国省级政府的公开文件里。
做好电力期货、算力期货研发准备，研发更多代表新质生产力发展方向的新型期货品种。——上海市政府《关于深化上海全球资产管理中心建设的若干意见》，2026 年 6 月 2 日
有意思的一点是：这份文件用词是 “研发准备”，而非 “即将上市”。 这与 CME 10 月 5 日这样的具体挂牌日期相比，节奏明显更谨慎、更靠前置。上海市的这份文件同时提出了一个更大的目标：力争到 2030 年，上海资产管理规模达到 55 万亿元，在全国占比达三分之一。
4.2 一个此前少有人提及的技术路线分叉 据路透社独家报道，上海期货交易所正在设计一套与 AI Token 挂钩的期货方案，标的是大模型处理信息的最小单位 Token，用于给 AI 服务定价，这与 CME、ICE 采用的 GPU 租赁小时模式完全不同。报道同时指出，这项研究仍处于早期阶段：具体是按 Token 数量还是按单位 Token 价格计价，报道并未披露，监管审批的时间表也还没有确定。
即便如此，中美两条算力期货路线从设计起点就已经分岔：美国锚定的是硬件供给侧的租金成本，中国探索的是需求侧与 Token 消耗相关的定价方式。
这个分叉不难理解——CME、ICE 服务的主要是数据中心运营商和云服务商，他们关心一张卡每小时租金多少；Token 计价则更贴近下游 AI 应用开发者的真实成本感受，他们关心的是跑完一个任务消耗了多少 Token、花了多少钱。
两条路线孰优孰劣尚无定论，但如果中国走通 Token 期货这条路，对应的将是一个体量远大于卖卡时租的下游应用市场，并且本身在产品性能（如可转移性、便捷性等方面）具有较大想象空间，但在标准化等方面存在很大难度。
五、算力美元：一个正在被讨论、但尚未建成的构想 算力真的开始像石油一样被定价、交易、抵押之后，一个问题自然浮现：石油贸易统一以美元计价结算，催生了持续半个世纪的石油美元体系，算力会不会走上同样的路径？
5.1 “算力美元” 构想的提出 这个类比不是本文的独创。过去半年里，已经有多家机构级研究提出过近似的框架，其中影响力较大的一篇，是美国战略与国际研究中心（CSIS）经济安全与技术部门负责人 Navin Girishankar 于 2025 年 12 月 8 日发表的评论文章《Turning the AI Revolution into Dollar Dominance》。
文章的核心构想是：美国正在向盟友和合作伙伴出口先进 AI 芯片，帮助这些国家建设算力基础设施，而这些算力未来会持续产出 AI 服务，并出口到全球。谁掌握了这些 AI 服务出口收入的结算货币，谁就复制了石油美元当年的地位。（注：这是一篇代表作者个人观点的评论文章，CSIS 官方声明其研究非党派、不代表机构立场，并非美国政府的既定政策。）
5.2 构想的核心漏洞：算力尚未与美元建立强绑定 这套构想目前最大的漏洞，是作者自己指出的：这些芯片出口协议里，完全没有要求接收国用美元结算其 AI 服务出口收入。
他给出了一个测算逻辑：一个国家可能只花 100 亿美元一次性建设数据中心基础设施，这些芯片之后每年却可能产生 500 至 1000 亿美元规模的 AI 服务出口收入，而这部分持续、长期的收入用什么货币结算，目前完全没有约束——石油美元靠的是隐形计价协议，算力美元目前连这一步都还没有迈出。
为了填补这个漏洞，作者提出三项政策建议：
将芯片出口许可与承诺用美元或美元稳定币结算绑定；
已于 2025 年 7 月签署成法《GENIUS 法案》，通过美元稳定币作为支付结算工具；
提供一种经济安全保护伞，作为冷战时期防务保护伞的当代版本。
基于此，算力美元目前更准确的定位，是一份写在智库评论文章里的政策倡议，不是一套已经建成、正在运转的货币体系。
5.3 历史的参照：新叙事从提出到验证的周期 一个新的资产叙事从提出到真正被市场验证，通常需要一个完整的周期。2000 年前后的两场泡沫，可以作为参照。一场是大众更熟悉的互联网股价泡沫；另一场是电信设备泡沫，结构上与当前的算力叙事更接近——思科、朗讯、北电网络等设备商，向资金紧张的电信运营商和互联网服务商提供大规模供应商信贷，帮客户买设备，形成贷款推动采购、采购推高股价的自我强化闭环。
整个行业在泡沫破裂前扩张到 1.5+ 万亿美元，其中积累的债务约 1 万亿美元，砸了超过 5000 亿美元铺设光纤等基础设施。例如，北电网络仅 2000 年一年，就几乎通过全部股票支付的方式完成了 197 亿美元并购。
更有趣的一点是：当年也有人试过把带宽做成可交易大宗商品，而且失败了。著名的安然公司在 1999 年 12 月完成了首笔带宽交易，标的是 Global Crossing 网络上纽约至洛杉矶的 DS-3 月度增量合约，并明确表示要把这份合约定价为基准，并提出后续一系列扩张方案。这跟今天 Ornn、Silicon Data 做指数、CME 做标准化合约，是同一套方法论。
结局是：带宽市场在形成足够流动性之前就崩了，安然 2001 年倒闭后，Williams、Dynegy、El Paso 等跟进者陆续关停带宽交易部门，RateXchange 这类独立带宽交易平台直接退出。
这两场泡沫放在一起看，说明的是同一件事：故事讲得早，不代表需求是假的。互联网流量确实如预期般持续增长，光纤铺设过量反而让后来的宽带、视频、云计算成本降得更快；泡沫破裂惩罚的是杠杆和股价跑得比真实需求快的节奏，不是方向本身。当前的 AI 算力需求信号同样强劲，能否兑现为可持续盈利仍是未知数。此外，历史上的监管改革是在泡沫破裂之后才出现的，如今美国 CFTC、英国央行这些机构已经提前介入观察，这一点和 2000 年前监管几乎缺位不同。
六、结语：路漫漫其修远兮 算力交易等产业链跑得快，不代表已经跑通了。远期成交、指数上线、期货排队上市，这些进展叠在一起，容易让人觉得算力资产化已经板上钉钉。但真正决定这套体系能不能立住的，是需求能不能撑住杠杆、监管能不能跟上创新、不同路径最终能不能收敛成一个标准。这三件事，目前都还没有答案。
算力资产化会不会重复 2000 年的互联网金融泡沫，取决于几个还看不清楚的变量：GPU 的残值假设能不能扛住每一代新芯片的冲击，算力美元能不能真的写进协议条款，中国的 Token 期货和美国的 GPU 小时期货最终会不会走向同一套标准。
算力正在被改造成一种金融资产，这个方向大概率已经不可逆。至于这套新体系最终由谁定价、用谁的货币结算、以什么标准运转，答案还在路上。
这是一个新的故事。
