锁定AI成本波动 Compute Exchange推出词元远期合约
巨额资金正加速涌入芯片及数据中心领域,各大企业正持续加大在AI技术研发上的投入,几乎所有的参与者都在竭力寻找方法,以确保其投入与产出的可预测性。
市场上已出现了针对GPU的交易平台及合约工具,旨在协助买卖双方锁定算力租赁的成本。本周二,芝加哥商业交易所(CME Group)宣布,在通过监管审批后,计划于10月份上线两份场内GPU期货合约,并公布了相关细节。
如今此类金融创新已将目光转向了“词元”(Token)——即企业调用AI模型时实际用于计费结算的计量单位。
据透露,初创算力交易平台Compute Exchange原本的业务是撮合GPU持有者与短期租户,现将其业务范围扩展至同类撮合领域,推出了词元远期合约。这是一种场外私下协商的合约形式,允许企业最长锁定未来六个月的词元采购成本,以此规避AI使用费用的波动风险。
词元远期合约的定价逻辑与GPU合约有所不同:GPU合约通常锁定的是运行AI模型所需算力的小时单价;而词元合约则是在更长的时间跨度内锁定统一价格,其交易标的正是企业日常业务中实际消耗的资源。
客户可从六家签约的推理服务商处选择多种主流开源权重模型。尽管词元远期合约与CME筹备的标准化场内期货存在差异,但这标志着金融市场的套保机制正在向更多类型的AI成本项目延伸。
所谓词元,就是输入AI模型以及模型生成回复时拆分出的文字片段,这一处理过程被称为推理。全球绝大多数的AI交互行为都发生在推理环节,而非新模型的训练阶段。
德勤预计,到2026年底,推理任务将占据整体AI算力负载的三分之二,相比之下,2023年这一比例仅为三分之一。
在AI应用初期,许多企业放宽了权限,允许员工无限制地使用AI。Meta等巨头掀起了“词元最大化”的风潮:通过建立内部排行榜,鼓励员工尽早且频繁地测试AI,从而消耗大量词元资源。随后,优步、ServiceNow等公司曝出在数月内便耗尽全年AI预算,各大企业随即制定了新规,限制员工的AI资源消耗。
AI数据与内存基础设施企业WEKA的首席AI官瓦尔・贝尔科维奇指出,任何能锁定词元采购价格的工具,都有助于各类企业及初创公司更好地控制开支。WEKA的主要职责是帮助AI系统提升GPU显存的利用效率。
“大家都忙于整理云账单,”贝尔科维奇说道,“登上词元消耗排行榜榜首,曾经是一个值得骄傲的标签,如今却迅速变成了负面信号。”
他指出,模型规模的扩大、上下文窗口的不断延长、能自主运行数天甚至数周的智能体落地,再加上新兴的网络安全威胁,多重因素共同推高了词元消耗量。这导致企业很难掌握完整信息,从而难以理性地制定成本管控方案。
“这个市场太过复杂且透明度不够,需要清算机构介入以提升信息的公开程度。”
在推出词元远期合约的同时,Compute Exchange还将建立标准化的词元单位体系,并制定一套基准方法,用于对比各类报价方案及模型性能。
Compute Exchange首席执行官李卡门表示,平台的核心价值在于,词元远期合约为用户提供了一种替代当前主流AI调用模式——即通过通用API接口访问模型——的方案。
依赖API调用模式,用户很难管控成本并衡量性能。这是因为模型厂商按词元用量计费,并保留了调控词元处理速度的权限:例如在不告知用户的情况下调整其排队优先级、限制调用速率。用户只能被动接受现货价格,无法锁定长期成本,贝尔科维奇将这种市场价格称为保留价。
贝尔科维奇提到,近几个月词元现货价格波动显著加剧。OpenRouter平台可以直观地反映出这一变化:以往新上线的模型报价能维持数小时、数日甚至数周的稳定,而现在价格可能每小时都在变动。
与Compute Exchange签约的推理服务商主要运营DeepSeek、月之暗面、阿里巴巴等厂商开发的模型;相较于Anthropic、OpenAI等前沿闭源模型,这些方案的性价比更高,且性能竞争力也在不断增强。
有采购需求的企业登录Compute Exchange平台后,提交包含意向模型、目标价格、吞吐速率及其他指标的需求清单;平台合作的服务商则相互竞价以争取订单。
一旦撮合成功,词元采购方将了解供货方信息,并在合约周期内有义务消化约定数量的词元。Compute Exchange将收取4%的交易服务费。
许多企业不愿一次性锁定数月的固定模型,因为几乎每周都会有性能更强的全新模型问世。李卡门表示,平台与合作服务商允许客户在合约框架内切换不同的模型。
当然,和所有新兴金融市场一样,词元远期合约发挥作用的前提是拥有充足的买方和卖方。远期合约同时伴随着交易对手风险:一旦一方无法履行合约,另一方将遭受损失。
但贝尔科维奇认为,对于希望落地AI业务的企业而言,稳定且可控的词元定价,或许是能在瞬息万变的行业环境中维持经营的关键。
“如果你尝试进行预算规划或算力容量规划,只会不断地被动追赶波动。”
责任编辑:陈钰嘉
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