AI 모델 구동에 필요한 데이터센터 연산 능력을 원자재처럼 선물시장에서 사고팔 수 있는 금융 상품 개발이 진행 중이다. AI 분야 시장조사 업체 실리콘데이터(SiliconData)는 시카고상업거래소(CME)와 협력해 AI 모델 훈련 및 운용에 쓰이는 컴퓨팅 파워를 기초자산으로 하는 선물 계약 출시를 추진하고 있다. 엔비디아(NVIDIA) H100 칩 같은 고성능 GPU의 시간당 임대 비용을 표준화해 원유나 귀금속처럼 거래할 수 있게 하는 구조다.
실리콘데이터는 이를 위해 다양한 AI 칩의 임대 비용을 추적하는 GPU 가격지수를 개발해 왔다. AI 데이터센터 인프라 수요가 급증하면서 GPU 임대 비용의 변동성이 커졌고, 데이터센터 수요자와 공급자 양측 모두 미래 가격 불확실성에 대한 위험 관리 수단이 필요하다는 것이 선물 계약 추진의 배경이다. 해당 선물 계약은 현재 미국 상품선물거래위원회(CFTC)의 규제 심사를 받고 있다.
규제 승인이 나오기 전부터 금융 시장의 관심은 빠르게 높아지고 있다. 프로셰어즈(ProShares), 렉스셰어즈(LexShares) 등 상장지수펀드(ETF) 운용사들은 실리콘데이터의 선물 계약을 기반으로 한 ETF 상품 제안서를 이미 미국 당국에 제출했다고 알려졌다. AI 컴퓨팅 자원이 기술 비용 항목을 넘어 독립적으로 거래 가능한 자산군으로 인식되기 시작했음을 보여주는 흐름이다. CFTC 심사 결과와 ETF 승인 여부가 향후 GPU 컴퓨팅 파워의 금융 상품화 속도를 가를 분기점이 될 전망이다.
GPU 연산이 표준화된 금융 상품으로 거래되면, 데이터센터를 운영하거나 대규모 AI 모델을 학습시키는 기업은 미래 임대 비용을 미리 고정해 예산 변동 위험을 줄일 수 있다. 원유 선물이 정유사와 항공사의 연료비 헤지 수단이 된 것과 같은 원리다. 국내에서도 AI 인프라 투자가 확대되며 GPU 확보 비용이 경영 변수로 떠오른 만큼, 컴퓨팅 자원의 가격 변동성을 관리하는 금융 수단의 등장은 클라우드·데이터센터 사업자와 AI 스타트업의 비용 전략에 적지 않은 영향을 줄 것으로 보인다. 다만 표준화된 가격지수의 신뢰성과 실제 인도 방식 등 해결해야 할 과제가 남아 있어, 상품화가 시장에 안착하기까지는 시간이 걸릴 전망이다.
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