0.1이 문서의 재료와 담지 않은 것

이 문서는 세 종류의 재료로 지었다. 하나는 이 시장에서 실제로 일하는 사람들이 공개적으로 쓴 글이고, 다른 하나는 거래소와 기업이 규제기관에 제출한 1차 문서이며, 나머지 하나는 지수 사업자가 발행한 가격 데이터다. 셋의 무게가 다르다. 공개된 글은 저자의 견해이므로 누가 말했는지를 밝히고 인용하며, 제출 문서는 사실이므로 그대로 쓰고, 가격 데이터는 직접 계산한 결과만 싣는다.

계산한 것은 방법을 함께 적었다. 어떤 값을 어느 날짜 기준으로 어떻게 뽑았는지를 쓰지 않으면 독자가 검증할 수 없고, 검증할 수 없는 숫자는 주장이지 측정이 아니다. 그래서 11.4와 12.3에는 산식, 기준일, 한계가 본문에 들어 있다. 날짜를 맞추지 않으면 결과가 어떻게 달라지는지도 적었다.

담지 않은 것이 넷이다.

• 지수 사업자의 원자료. 라이선스가 걸려 있으므로 파생된 결과와 그림만 싣는다. 가격 수준이 아니라 비율로 적은 표가 그 때문이다
• 아직 아무도 측정하지 않은 값. 세대 베이시스의 평균회귀 계수 같은 것인데, 재보지 않은 값을 실으면 이 문서가 스스로 세운 기준을 어긴다
• 설계 공간 분석. 어떤 상품을 어떤 순서로 만들면 좋은지를 점수 매겨 줄 세우는 작업은 이 문서의 일이 아니다. 무엇이 있고 무엇이 없는지까지가 여기서 하는 일이다
• 사업 문서. 특정 사업 기회를 평가하거나 실행 계획을 적은 것은 빼고, 시장 구조에 대한 관찰만 남겼다

⚠️ 마지막으로 이 문서가 무엇이 아닌지를 적어둔다. 투자 판단의 근거가 아니다. 여기 실린 숫자는 대부분 2026년 9월 기준이고 이 시장은 분기마다 달라진다. 그리고 15장이 적는 대로 이 문서가 답하지 못한 것이 셋 있다.

0.2⭐ 한 장으로 보는 컴퓨트 시장

이 문서를 다섯 문장으로 줄이면 이렇다.

1. "시장은 GPU가 아니라 지급 확실성에 가격을 매기고 있다." (Lopez Mateos) → 14.2
2. "헤지는 가격 리스크를 제거하지 않는다. 가격 리스크를 베이시스 리스크로 바꾼다." (Friedman) → 11.1
3. "임계값 논쟁은 수렴한다. 경험적이기 때문이다. 합성 가중치를 둘러싼 정의 논쟁은 수렴하지 않는다." (Deschapell) → 5.2
4. "흩어진 공급자 전체에 걸쳐 컴퓨트 인도를 표준화하는 일은 무엇보다 인프라 엔지니어링 문제이지 금융공학 문제가 아니다." (Deschapell) → 10.6
5. "거기엔 가격 발견이 없다. 시장을 보는 데스크는 정보가 바뀌면 움직이지만, 파이낸싱 모델은 파이낸싱이 바뀌어야 움직인다." (Lopez Mateos) → 7.1

0.3한 문장 명제, 그리고 그것이 틀릴 네 가지 방법

컴퓨트는 이미 충분히 크고, 충분히 변동성이 높고, 충분히 인도 가능한 자산이 됐다. 그래서 그 리스크를 가격 매기고 헤지하고 이전하는 금융 인프라가 지금 구축되고 있다. 그리고 기준가격, 거래소, 청산을 최종적으로 소유하는 쪽이 가치의 불균형한 몫을 가져갈 것이다. 석유, 가스, 전력, 해운, 신용에서 모두 그랬기 때문이다.

이 시장을 낙관하는 글은 전부 이 문장의 변형이다. 방향은 대략 맞다고 할 수 있다. 그런데 이 문장이 틀릴 수 있는 경우가 넷 있고, 넷 다 그렇게 주장하는 사람의 이름이 붙어 있다.

① 진부화는 관리할 수 있는 문제가 아니라 시장을 죽이는 문제다. (Dave Friedman) 지금까지 어떤 상품시장도 앵커가 없는 베이시스에 값을 매겨본 적이 없다. H100 한 시간을 B200 한 시간으로 바꿔주는 차익거래는 없다. 헤지하려는 쪽이 계약을 한 번 써보고 자기 포지션을 따라오지 못한다는 것을 알면 다시 오지 않는다. 그러면 유동성이 쌓이지 않고, 유동성은 누적 거래량으로만 쌓이기 때문에 한 번 밀리면 계속 밀린다. → 12.1–12.2

② 순서가 거꾸로다. (Ariel Deschapell) 가스에서도 석유에서도 전력에서도 예외가 없었다. 인도 설비가 금융 계층보다 먼저 왔다. 6fusion은 CME와 계약을 맺었고 벤처 자금을 3,000만 달러 넘게 받았고 단위 설계도 정교했다. 그런데 한 건도 체결하지 못했다. 장비를 실제로 내주고 사용량을 재고 정산할 방법이 없었기 때문이다. 지금은 지수와 파생상품을 먼저 만들면서 인도는 남이 알아서 할 일로 친다. → 10.6, 2.1

③ 설계를 아무리 잘해도 공급이 몰려 있으면 시장이 죽는다. (Ariel, AWS Spot 사례) AWS는 실제로 작동하는 인도 설비를 갖추고 8년 동안 진짜 경매를 돌렸다. 그리고 2017년에 접었다. 독점 공급자에게는 가격 발견이 필요 없기 때문이다. 하이퍼스케일러에게는 가격을 감출 이유가 충분하다. 그들의 거래가 빠지면 어떤 지수도 거래대금 기준으로는 시장을 대표하지 못한다. → 2.6

④ 팔 사람이 없다. (Friedman, David Lopez Mateos) 컴퓨트는 쌓아둘 수 없다. 그래서 사서 들고 있다가 나중에 넘기는 차익거래로 선물을 현물에 붙들어 맬 수가 없다. 네오클라우드는 실물로 이미 롱이지만, 먼저 선도로 팔아버리면 흐릿하게 두고 싶었던 진부화 곡선이 공개된 가격으로 박힌다. 거래소는 계약을 상장할 수 있다. 하지만 그 계약을 받아줄 사람까지 만들어낼 수는 없다. → 10.7

나머지는 전부 각론이며, 이 넷이 본론이다. 15장에서 이 넷으로 돌아와 각각에 현재 점수를 매긴다. → 15.1

0.4연표 1968 → 2026

전사 · 아이디어와 실패

현재 사이클

이 이야기의 핵심은 속도다. 1989년부터 2017년까지 네 번 실패했다. 그러고 나서 첫 지수가 블룸버그에 오른 날부터 첫 계약의 상장 신청까지 15개월이 걸렸다.

서문이 네 반론을 세웠다. 이 장은 그 반론들이 겨누는 명제, 곧 이 시장이 지금 만들어지고 있다는 주장의 근거부터 본다.

1.1규모 문제

다섯 개 기업이 올해 컴퓨트에 쓰는 금액이 전 세계 석유·가스 산업의 탐사·생산 지출 총액을 넘어선다. 투명한 기준가격도 없고, 그 노출을 관리하는 표준화된 방법도 없다. (Ribbit)

뒷받침하는 수치는 이렇다.

논거의 나머지 절반은 변동성이다. 가격이 안정적인 시장이라면 규모가 아무리 커도 헤지 인프라가 필요 없다. 컴퓨트는 안정적이지 않다.

⚠️ 서술이 비대칭이다. 2025년에 받던 질문은 *"가격이 떨어지기만 하는 것을 왜 지수화하는가"*였고, 2026년에는 *"가격이 오르기만 하는 것을 왜 지수화하는가"*로 바뀌었다. 질문이 정반대로 뒤집혔는데 전제는 그대로이고, 거기에 대한 Carmen Li의 답이 맞다. 의미 있는 척도는 방향이 아니라 일간 변동성이다.

1.2존재하는 가장 큰 미헤지 기업 자산

OneChronos의 Kelly Littlepage가 한 말을 Ribbit이 인용했다.

GPU는 "현존하는 가장 큰 미헤지 기업 재무 자산"이다. ("the largest unhedged corporate treasury asset in existence")

Ribbit은 이것이 왜 이상한지를 이렇게 설명한다. "다른 거의 모든 자산이 다른 거의 모든 상황에 놓였을 때, 수천억 달러를 아무 보호 없이 롱으로 들고 있는 것은 미친 짓으로 여겨졌을 것이다."

미헤지가 무엇을 뜻하는지는 Dave Friedman이 The Compute Market has Multiple Views on Future Compute Prices에서 짚은 DDTL 4.0의 코버넌트 패키지에 그대로 드러난다. DDTL(Delayed Draw Term Loan)은 한도를 정해두고 필요할 때 나눠 인출하는 기간대출이고, CoreWeave가 GPU 조달에 반복해서 쓰면서 이 시장의 표준 구조가 됐다.

⭐ 세 가지 주요 투입 요소 가운데 둘에는 유동성 있는 시장이 있고, 정작 산출물에는 없다. 그 빈틈이 컴퓨트 파생상품의 사업 근거 전부다.

누가 어느 편에 서는지는 Carmen Li가 이렇게 정리했다.

1.3자금조달 병목

시장이 없다는 사실은 여기서 실제 건설을 막는 제약으로 바뀐다.

2026년 9월 기준으로 프로젝트 부채가 인수심사할 수 있는 대상은 정확히 하나다. 대주단은 누가 이 돈을 갚는지를 묻고, 가능한 답이 셋이다.

셋 가운데 첫 번째만 작동하고, 거기서 제약이 따라 나온다.

⭐ 신용도 있는 고객이 이미 사겠다고 서명한 것만 지을 수 있다.

Ribbit은 이 구조가 오래 가지 못한다고 본다.

"시장은 하이퍼스케일러와 국부펀드가 직간접으로 뒷받침하는 프로젝트 금융에 거의 전적으로 의존해왔다. 이것이 얼마나 오래 갈지는 모르지만 영원하지는 않을 것이다. 하이퍼스케일러가 흡수할 수 있는 캐펙스에는 한계가 있고, 구글은 20년 만에 처음으로 주식을 발행했다. 네오클라우드가 AI 스타트업, 중견기업, 연구조직의 컴퓨트 수요를 추정만으로 조달할 수 있는 자본에도 한계가 있다. AI 열기와 공급망 제약 덕분에 자본시장은 아직 병목이 아니었지만, 결국 병목이 될 것이다."

압력이 이미 오고 있다는 증거는 2026년 중반부터 쌓였다.

그리고 선도 커브가 채울 빈틈이 어디인지가 구체적으로 드러난 자리가 있다. Fitch가 DDTL 5.5를 평가하면서 가장 무게를 실은 가정은 CoreWeave가 *"DDTL 5.5 만기 전에 종료되는 고객 계약을 유리한 GPU 임대료로 갱신하거나 대체할 것"*이라는 것이다. 고객 계약은 3년에서 5년이고 여신은 약 5.5년이다. 그 사이에 구멍이 남는다.

대출은 살아 있는데 계약은 끝나 있는 구간이 존재하고, 그 구간을 가격 매길 수 있는 관측 가능한 지표가 아무것도 없다.

관측 가능한 지표가 없다는 말은, 선도 커브가 할 일이 정확히 거기 있다는 뜻이다. → 14.2

1.4예산 제약 · 토큰은 싸지는데 청구서는 커진다

수요 측에서 나오는 별개의 논증이고, 구매자가 왜 이제서야 관심을 갖기 시작했는지를 설명한다.

구속 조건이 되는 질문이 바뀌었다. 2년 동안 그것은 역량이었고, 모델이 그 일을 할 수 있는가가 질문이었다. 점점 답이 예가 되고 있고, 새 질문은 CFO의 사무실에서 나온다. 우리가 실제로 원하는 규모로 이것을 돌릴 여력이 있는가.

제번스의 역설이다. 단위가 싸지면 새 용례가 생기고 총지출이 늘어난다. 에이전트가 이 효과를 키운다. 한 번 답하고 끝내는 대신 반복하고 계획하고 도구를 호출하면서 작업 하나에 수십만 토큰을 쓰는 시스템이기 때문이다.

Moonletter는 The Next AI Bottleneck Isn't Intelligence, It's Money에서 이 대목을 이렇게 적었다.

"지능은 사실상 무한할 수 있다. 그것을 배치할 예산은 그렇지 않다."

여기서 결론이 셋 따라 나오고, 셋 다 금융화를 밀어붙인다.

첫째, 사용이 프론티어에서 충분히 좋은 것 쪽으로 옮겨간다. 5% 더 똑똑하고 20배 비싼 모델은 더 이상 자명한 선택이 아니다. 프론티어가 중요하지 않다는 말이 아니라, 벤치마크 대신 달러로 스스로를 정당화해야 한다는 말이다. 측정된 형태로 보면 SDLLMTK의 프론티어 구간이 100만 토큰당 4.20달러인데 오픈웨이트는 0.85달러다. 약 5배 격차이고, 혼합 지수가 1.08달러라는 사실이 실제 물량이 어디 있는지 알려준다.

둘째, 저가 생산자가 물량을 가져간다. 오픈웨이트, 자체 호스팅, 저비용 해외 공급자가 여기 해당한다. a16z는 미국 스타트업의 약 80%가 중국 기반 모델을 쓴다고 추정하고, 에어비앤비 CEO는 고객 서비스를 알리바바 Qwen으로 운영한다고 밝혔다. 싸고 유능하고 충분히 빠르기 때문이다.

셋째, 마진이 지능을 예측 가능하게 만드는 쪽으로 옮겨간다. Moonletter의 표현으로는 "돈이 지능을 생산하는 쪽에서 멀어져 돈을 대는 쪽, 청산하는 쪽, 보증하는 쪽으로 이동한다."

그리고 이 장을 5장과 6장으로 넘기는 재정의가 하나 있다. Evan Conrad가 SuperAI 패널에서 한 관찰이다.

같은 컴퓨트 단위가 변수 하나에 따라 0.50달러에서 10달러까지 든다. 그 변수는 그것을 받을 것이라는 보장이다. 품질도 속도도 아니고 보장 그 자체다. Conrad의 말로는 "50센트와 10달러 사이의 격차는 애초에 컴퓨트 가격이 아니었다. 리스크 가격이었다."

같은 것이 학계에서도 따로 확인된다. Bandi와 Su가 말하는 용량 프리미엄이다. 물리적 기간 임대에는 미래의 컴퓨트만이 아니라 확보된 용량에 대한 권리가 들어 있으므로, 금융 선물이 물리적 기간 임대보다 낮게 가격될 수 있다. → 11.4

두 나라의 산업이 서로 반대 전제 위에 조직됐다. 미국은 풍요를 전제로 막대한 자본을 조달해 최대한의 컴퓨트를 사고 AGI를 목표로 하고, 중국은 제약을 전제로 효율, 표적 배치, 저렴한 오픈웨이트 모델로 간다. Moonletter는 이를 *"미국의 포지션은 AGI에 대한 레버리지 콜옵션이고, 중국의 포지션은 포지티브 캐리 현금 사업"*이라고 정리한다.

1.5거시 논증 · 자본시장 극대주의

Meltem Demirors가 2026년 3월 Capital Markets Maximalism에서 내놓은 명제다.

"제조업이 미국을 위대하게 만든 것이 아니다. 금융시장이 만들었다."

논증은 다섯 단계로 간다.

① 온쇼어링 서사는 사실이지만 불완전하다. 미국이 20세기를 지배한 것은 최고의 노동력이나 자원을 가졌기 때문이 아니다. 다른 나라도 둘 다 가졌다. 미국이 가진 것은 아이디어를 세계를 바꾸는 산업으로 전환할 만한 규모와 속도로 자본을 모으고 배치하는 금융 시스템이었다.

② 위대한 산업 건설은 예외 없이 기술공학과 금융공학을 함께 필요로 했다. 석유에서는 록펠러가 인프라 자금조달을 통제해야 했고, 그다음에는 생산자가 시추 계획을 세우고 부채를 갚을 수 있도록 1983년의 NYMEX 선물이 필요했다. 철도에는 채권시장이 필요했고 Jay Gould가 철도채를 만들었다. 인터넷에는 벤처캐피털과 공개시장이 필요했다. 한쪽만으로는 멈춘다.

③ 금융공학이 하는 일은 셋이다. 리스크를 가격 매겨 불확실성을 자본이 움직일 수 있는 숫자로 바꾸고, 리스크를 감당할 수 있는 주체에게 퍼뜨리고, 서로 다른 시간지평과 위험선호에 맞는 상품을 만들어 자본을 풀어준다.

④ 오늘의 재산업화는 전부 기계공학이다. 팹, 배터리 공장, LNG 터미널이 자본과 정부 자금으로 지어진다. Demirors의 경고는 *"내일은 세상의 모든 돈으로도 충분하지 않을 것"*이라는 데 있다.

⑤ 따라서 미국의 지속적인 우위는 제조 역량이 아니다. 제조 역량은 복제되고, 실제 우위는 셋이다. 달러 준비통화 지위, 미국 자본시장의 깊이와 유동성, 금융 리스크 인프라의 정교함이다.

근거는 셋이다.

역사적 흐름도 같은 방향을 가리킨다. 베네치아, 피렌체, 제노바는 군대가 아니라 복식부기, 신용장, 환어음으로 지배했다. 네덜란드가 그것의 규모를 키웠다. 1602년의 암스테르담 증권거래소와 최초의 상장기업인 동인도회사, 그리고 집을 떠나지 않은 수천 명의 투자자에게 장기 항해의 리스크를 나눠준 구조가 거기서 나왔다. 1800년대에는 영국이 바통을 받았다. 가장 깊은 자본시장을 구축한 나라가 가장 많은 투자를 끌어들이고, 가장 큰 프로젝트에 자금을 대고, 나머지 모두를 위한 조건을 정한다.

기업 형태에 관한 결론은 Honour Masters가 2026년 5월 The Next Energy Unicorn Will Be a Trading Desk에서 붙였다. "다음 에너지 유니콘은 SaaS 플랫폼이 아니다. 소프트웨어, 하드웨어, 구조화 신용으로 감싼 트레이딩 데스크일 것이다." 기준은 셋이다. 거래량과 함께 매출이 늘어나는가, 데이터와 시장 지위에서 진입장벽이 생기는가, 그리고 제품만큼 공격적으로 자본구조를 설계하는가. → 14.6

이 주장을 가장 직접적으로 확인해주는 사건이 안쪽에서 나왔다. Meta가 전력 트레이딩 데스크와 컴퓨트 트레이딩 데스크를 둘 다 출범시켰다.

1.6지정학 논증

서로 다른 두 사람이 따로 같은 결론에 닿았다.

Ariel Deschapell의 버전은 NIST가 무엇을 표준화해야 하는가라는 맥락에서 나온다.

"중국의 국가 주도 모델은 필요한 곳에 자원을 명령할 수 있지만, 글로벌 자본시장에 접근하거나 민간 투자를 가속하는 리스크 이전 메커니즘을 구축할 수는 없다. 미국의 가장 큰 구조적 우위는 에너지 산출량도 칩 공급도 아니라 금융시장이다. 미국 거래소에서 달러로 가격이 매겨지고 결제되며 상무부 표준에 따라 인도가 검증되는 컴퓨트는, 달러 표시 석유 거래가 에너지 경제에서 했던 것과 같은 방식으로 AI 경제에 달러 패권을 확장할 것이다."

경쟁 측면에서도 결론이 따라 나온다. 그 표준은 *"미국과 미국 우방의 컴퓨트 기업에게 중국 경쟁사가 갖지 못한 유동성 접근을 제공할 것"*이다.

Crucible의 버전은 크립토 쪽에서 나온다.

RWA(Real World Asset), 즉 실물자산은 온체인 거래에서 가장 빠르게 성장하는 부문이고 대부분이 상품이다. 바이낸스 일평균 거래량의 약 20%, 하이퍼리퀴드의 30~40%가 주로 금과 석유이며 USD 스테이블코인 페어로 거래된다. 그런데 이것이 미국 시장에 아무 가치도 남기지 않는 오프쇼어 거래소에서 일어난다.

"금속이 런던에서 거래되어서는 안 된다. 플라스틱 파생상품이 위안화로 가격 매겨져서는 안 된다. 미국 테크노산업 복합체의 최우선 과제는 상품과 소재 거래를 온쇼어로 되돌리는 것이어야 한다. 크립토는 미국 달러 패권과 미국 자본시장을 세계 산업 기반으로 확장하는 최선의 수단이다."

2025년 7월의 AI 액션 플랜이 그 뒤를 따랐다. 컴퓨트 시장 인프라의 템플릿으로 *"상품 현물·선도시장"*을 명시적으로 요구하고 NIST, OSTP, NSF를 지목했다. → 10.2

⚠️ 여기에는 다른 나라에서 이 시장을 세우려는 시도에 불리하게 작용하는 함의가 있다. 표준화의 가치는 표준 자체가 아니라 그 시장이 어느 거래소에서 어느 통화로 결제되는지에 귀속된다. 원화 표시 컴퓨트 계약은 원화 표시 석유 계약과 같은 구조적 문제를 안는다. → 14.1

다음 장에 넘기는 것

이 장이 확인한 것은 수요다. 규모는 석유를 넘어섰고, 변동성은 상품시장 수준이며, 산출물만 헤지 수단이 없고, 그 결핍이 이미 건설 속도를 정하고 있다. 필요는 충분히 증명됐다. 그런데 필요가 시장을 만들지는 않는다. 같은 필요가 1968년부터 있었고 그동안 여섯 번 시도해서 여섯 번 다 실패했다. 2장은 그 여섯 번을 같은 뼈대로 놓고, 무엇을 지었고 무엇이 없어서 죽었는지를 본다.

앞 장이 필요를 증명했다면 이 장은 필요만으로 시장이 생기지 않는다는 것을 보여준다. 다섯 사례를 전부 같은 뼈대로 놓는다. 무엇을 지었고, 무엇이 없었고, 무엇이 죽였는가.

2.158년, 여섯 번의 시도

Ariel Deschapell이 *"Every Attempt to Commoditize Compute Has Failed. Here's Why."*에서 정리한 계보다.

이 아이디어는 58년 됐고 적어도 1968년까지 올라간다. 그해에 Ivan Sutherland가 하버드 계산연구소에서 PDP-1 사용시간을 배분하는 데 경매를 쓰자고 제안했다. 이후 패턴은 10년마다 반복됐다.

"똑똑한 사람들이 컴퓨팅 자원에 상품적 특성이 있다는 것을 알아채고, 우아한 표준화 체계를 설계하고, 때로는 대형 금융거래소와 파트너십까지 확보하고, 그다음 도입이 정체되는 것을 지켜본다."

Deschapell이 짚는 문제는 그 사실 자체가 아니라 그것이 잊혔다는 데 있다.

"기회는 모두가 본다. 그런데 왜 이전의 모든 시도가 실패했는지, 새로운 물결이 같은 실수를 하고 있는지를 말하는 사람은 거의 없다."

아래 다섯 절은 각 사례를 연대순으로 본다. 1982년의 보스턴 컴퓨터 익스체인지, 1989년부터 2003년까지 여섯 번 시도된 DRAM 선물, 1999년의 Enron Broadband, 2009년의 AWS Spot, 2013년의 6fusion이다.

2.2보스턴 컴퓨터 익스체인지 · 40년 일찍 네 계층 중 셋을 지었다

Boston Computer Exchange, 줄여서 BoCoEx다.

• 설립 · 1982년 보스턴에서 Alexander Randall 5세와 Cameron Hall이 세웠다
• 무엇이었나 · 중고 컴퓨터를 사고팔고 교환하는 마켓플레이스였다. 세계 최초의 전자상거래 기업으로 널리 평가되며, 공개 웹보다 10년 앞섰다
• 기술 · 종이 데이터베이스로 시작해, 듀얼 플로피 IBM PC에서 돌아가는 Alpha 2 데이터베이스 매니저 기반 전산 데이터베이스로 옮겼다
• 유통 · Delphi와 계약해 공개접속 BBS에 데이터베이스를 호스팅했고 첫 업로드는 1983년 3월 4일이었다. 이후 YellowData와 CompuServe의 Electronic Mall에도 올렸는데, 1989년 개장 당시 BoCoEx는 그곳의 첫 번째 상점이었다
• 작동 방식 · 매도자가 재고를 올리고 매수자가 목록을 훑은 다음 거래는 전화로 종결했다. BoCoEx는 수수료를 받았고 분쟁 처리를 위해 에스크로 서비스를 붙였다
• 지수 · BoCoEx Index를 발행했다. 컴퓨터 모델별 주간 가격 리포트였고 표준 참조가 되어 *Computerworld*와 *PCWeek*에 인용됐다
• 경매 · 자동 경매 시스템을 만들어 1986년 COMDEX에서 시연했다
• 규모 · 정점에는 기술을 라이선스해 전 세계 약 150개 제휴 거래소를 뒀다. 미국, 칠레, 스웨덴, 러시아에 있었고 1980년대 내내 미국 중고 컴퓨터 전자거래를 지배했다
• 종말 · 8년 뒤 ValCom에 매각됐고 ValCom은 사업을 잉여 재고 처분 쪽으로 돌렸다. ValCom에서 Compaq으로, 다시 Hewlett-Packard로 넘어간 뒤 BoCoEx는 영업을 중단했다

10장에서 쓸 4계층 틀을 미리 당겨 쓰면, BoCoEx는 네 계층 중 셋을 1982년에 지었다.

실패한 방식 자체가 교훈이다. BoCoEx는 인수되어 처분 채널로 용도가 바뀌었고 지수는 회사와 함께 죽었다. 중립적 가격 참조가 어떤 상품시장에서든 가장 오래가고 가장 마진이 높은 자리라는 것을 8장에서 볼 텐데, BoCoEx는 자기 생태계에서 가장 값비싼 자산을 이미 소유하고 있었으면서 그것을 몰랐다.

Warren Platt의 뉴스레터는 100년을 살아남아 Dated Brent가 됐고, BoCoEx Index는 8년을 살아남아 아무것도 되지 못했다. 차이는 방법론이 아니었다. 계약서 안에 쓰여 들어갔느냐였다. Platts는 들어갔고 BoCoEx Index는 끝까지 업계지에 인용되는 데 그쳤다. → 9.1

⚠️ 그리고 비유가 실제로 깨지는 지점이 있다. BoCoEx는 *기계*의 가격을 매겼고, 그것은 2차 시장이 있는 내구자산이다. 오늘의 컴퓨트 시장은 *기계-시간*의 가격을 매기고, 그것은 저장할 수 없는 소멸성 유량이다. 저장된 GPU는 그저 재고이지 컴퓨트가 아니다. BoCoEx는 상품선물시장보다 중고차 거래소에 가까웠고, 정확히 그래서 3계층이 필요하지 않았다. 현대 시장은 두 문제를 동시에 안는다. 유량인 GPU-시간을 위한 현물시장이 필요하고, 동시에 담보가 되는 칩을 위한 잔존가치 시장이 필요하다. BoCoEx는 두 번째만 풀었다. → 12.5

• 지은 것 · 지수, 현물 마켓플레이스, 경매, 에스크로
• 없던 것 · 헤지 계층과, 지수를 계약서에 박아 넣는 일
• 죽인 것 · 지수의 가치를 몰라서 회사와 함께 버렸다

2.3DRAM 선물 · 여섯 번 시도, 체결 0건

상품에 가장 가까운 반도체는 적어도 여섯 번의 별개 선물 시도 대상이었다.

어느 것도 체결되지 않았다. 통상 거론되는 원인은 셋이다. 빠른 기술적 진부화 때문에 칩 세대가 2년에서 4년마다 바뀌면서 "출범 전에 계약 명세가 낡아버린다." 극단적인 공급 집중도 있다. Samsung, SK Hynix, Micron이 2026년 9월 기준 DRAM 생산의 약 96%를 통제한다. 그리고 제조사들이 가격 투명성에 적극적으로 저항했다. 공급을 통제하던 쪽에는 자기 마진을 상품화할 시장에 참여할 유인이 없었다.

⚠️ 이 사례가 지금 시급한 이유는 RAM이 두 번째 컴퓨트 상품이 되고 있기 때문이다. 2026년 9월 기준으로 독립된 세 주체가 그리로 수렴하고 있다. Silicon Data가 GDDR6 기반 RAM 지수를 발행하고, Architect와 Ornn이 GPU와 RAM 가격 양쪽에 계약을 상장하고 있으며, Liquid Compute의 로드맵은 명시적으로 컴퓨트에서 메모리, 전력, 희토류 순서로 간다고 밝힌다. 메모리 계약을 들고 오는 누구에게든 이번에는 무엇이 다른지 물어야 한다. DRAM 선물은 여섯 번 실패했고 그 이유는 달라지지 않았다.

세 원인 가운데 세대 교체는 컴퓨트에서 더 심하게 나타난다. 세대 간격이 더 짧고 세대당 가격 격차가 더 크다. 그래서 DRAM은 이 목록에서 유일하게 컴퓨트와 같은 종류의 문제로 죽은 사례다. 그 문제를 12장에서 따로 다룬다. → 12장 · 진부화

• 지은 것 · 계약 설계와 거래소 신청을 여섯 번 했다
• 없던 것 · 세대 교체보다 오래 버티는 명세와, 참여할 생산자
• 죽인 것 · 진부화, 공급 집중, 생산자의 저항이 겹쳤다

2.4Enron Broadband · 20억 달러짜리 교훈

20억 달러를 투입해 1만 4,300마일의 광섬유 네트워크를 깔았다. 구조는 에너지 시장을 그대로 모방했다. 표준화된 대역폭 단위인 DS-3, OC-3, OC-12가 물리적 풀링 포인트 사이에서 거래되고 Enron이 마켓메이커를 맡는 방식이었다. Merrill Lynch는 이 사업을 370억 달러로 평가했다.

생태계도 실제로 형성됐다. Williams Communications, Dynegy, Koch Industries가 들어왔고 독립 거래소인 Band-X와 RateXchange도 대역폭 거래를 시작했다.

붕괴의 원인은 분식회계를 넘어선다. 대역폭 특성이 경로, 통신사, 품질에 따라 달라져서 실용적인 대체 가능성이 무너졌다. 실물 인수도에는 자동화된 API가 없어서 수 주에 걸친 수동 회선 프로비저닝이 필요했다. 풀링 포인트까지 도달하는 메트로 회선 비용이 종종 대역폭 자체 비용에 육박했다. Andrew Schwartz의 버클리 BRIE 워킹페이퍼는 Enron의 대립적 접근이 협력적 거래소 모델에 필요했던 산업 파트너들을 이탈시켰다고 기록하는데, 그런 Schwartz조차 *"기저 상품이 시기적으로 일렀고 기술도 표준화도 시장 구조도 준비되지 않았다"*고 인정했다.

Deschapell은 이 실패를 한 문장으로 정리한다.

"Enron은 금융공학을 가지고 있었다. 없었던 것은 계약을 실재하게 만들 인수도 메커니즘이었다."

• 지은 것 · 표준 단위, 물리 네트워크, 마켓메이킹, 그리고 생태계
• 없던 것 · 자동화된 인수도와, 실제로 대체 가능한 기초자산
• 죽인 것 · 대체 가능성 부족과 수동 프로비저닝이 회계 부정보다 먼저 있었다

2.56fusion × CME · 측정의 덫

Deschapell이 이번 물결에서 가장 반복하기 쉽다고 보는 실패다.

롤리에 있던 6fusion이 상품으로 만들려 한 것은 IaaS(Infrastructure as a Service) 용량이다. 서버, 스토리지, 네트워크를 직접 사는 대신 가상화된 인프라를 시간 단위로 빌려 쓰는 그 계층이다. 문제는 사업자마다 인스턴스 규격과 과금 방식이 달라서, 같은 작업을 돌려도 어느 쪽이 싼지 비교할 자가 없다는 데 있었다.

6fusion의 답은 Workload Allocation Cubes였다. 여섯 개의 자원 벡터를 하나의 표준화된 컴퓨트 단위로 결합한 것으로, 어느 사업자의 인프라에서 소비했든 1 WAC은 같은 1 WAC이 되도록 설계했다. 그러면 공급자가 달라도 소비량과 가격을 같은 자로 잴 수 있고, 그 위에 계약을 얹을 수 있다. CME와 개발하기로 한 것이 바로 그 IaaS 상품거래소였다. 6fusion은 3,000만 달러 이상을 조달했고 CME Group과 확정계약을 체결했다. Universal Compute Xchange는 CME의 Globex 전자거래 시스템에서 라이선스한 기술로 베타를 출범했다.

여러 자원을 가중합해 합성 단위를 만드는 방식 자체에 대한 반론은 5.2에서 다룬다.

유럽의 병행 시도도 같은 궤적을 그렸다. Deutsche Börse Cloud Exchange는 2013년에 출범해 2015년에 가동을 시작했고 2016년 2월에 도입 부족을 이유로 중단됐다.

어떤 대형 클라우드 사업자도 참여하지 않았다. 6fusion은 조용히 IT 재무관리 분석으로 사업을 돌렸다.

Deschapell의 진단은 이렇다. WAC 추상화는 우아했지만 실물 인수도에 묶여 있지 않았다. 계약이 대표하는 컴퓨트 자원을 프로비저닝하고 모니터링하고 계량하고 정산할 표준화된 방법이 없었고, 그러려면 결국 소수 하이퍼스케일러에게 전적으로 의존해야 했다. 그래서 다시 공급 집중의 유인 문제로 돌아갔다.

Deschapell이 이 실패를 한 문장으로 정리한다.

"측정 단위를 정의하는 것과, 그 단위를 인수도 가능하게 만드는 인프라를 짓는 것은 다른 일이다. 6fusion은 전자를 지었고 후자가 따라올 것이라고 가정했다. 따라오지 않았다."

이 실패 유형이 특히 위험한 이유는 그것이 금융 쪽 본능과 정확히 일치하기 때문이다. 모든 상품에는 계산단위가 있다. 천연가스의 MMBtu, 전력의 MWh, 금의 트로이온스가 그렇다. 그래서 단위를 정의하고 그 위에 계약을 만들고 시장이 발달하게 두라는 순서가 자연스럽게 느껴진다. 2.7이 그 순서가 왜 거꾸로인지를 다룬다.

• 지은 것 · 우아한 단위, CME 계약, Globex 기반 거래소
• 없던 것 · 프로비저닝, 계량, 정산, 그리고 참여할 공급자
• 죽인 것 · 단위를 정의하면 인수도가 따라온다고 가정했다

2.6AWS Spot · 가장 많이 가르쳐주는 실패

실제로 작동한 컴퓨트 상품시장에 가장 가까운 사례다. 2009년에 진짜 경매 기반 가격 메커니즘으로 출범했다. 사용자가 잉여 용량에 입찰하고 인스턴스가 시장 청산가격에 배분됐다. 실제 가격 발견이었고 8년 동안 작동했다.

그런데 2017년에 AWS는 조용히 경매를 버리고 관리형 알고리즘 가격으로 옮겼다. Google과 Azure는 애초에 경매를 시도하지 않았다. 지배적 클라우드 사업자들은 시장 기반 가격결정이 가치보다 운영 복잡성을 더 많이 만든다고 결론 내렸다.

이것이 다섯 사례 중 가장 많이 가르쳐주는 이유는 AWS에게는 없는 것이 없었기 때문이다.

Deschapell이 짚는 대로, Amazon에는 프로비저닝 API, 모니터링, 텔레메트리, 계량, 과금이 다 있었다. 가장 어려운 두 문제, 즉 자기 플랫폼 안에서의 대체 가능성과 인수도를 사실상 풀어낸 상태였다. 그런데도 가격 발견을 버렸다.

"독점 공급자에게는 가격 발견이 필요하지 않다. 가격을 일방적으로 정할 만큼 시장을 통제하면, 투명한 시장 메커니즘은 얻는 것보다 번거로운 일이 된다."

⭐ 다른 모든 것이 작동해도 공급 집중 하나만으로 컴퓨트 상품시장을 죽일 수 있다는 증명 사례다.

여기서 시장 설계상의 결론이 따라 나온다. 거래소는 단일 주체가 가격을 관리할 만큼의 용량을 갖지 못하는, 분절된 다수의 독립 운영사로부터 공급을 집계해야 한다. AWS, Azure, GCP 같은 곳에는 상품화할 유인이 거의 없고 사업모델 전체가 그것을 막도록 최적화되어 있기 때문이다. → 10.7

다른 출처들도 하이퍼스케일러가 참여하지 않으리라는 *예측*으로 같은 결론에 닿는다. Deschapell의 버전이 더 강한 이유는 그것이 예측이 아니라는 데 있다. 이미 일어난 일이다.

• 지은 것 · 작동하는 인수도 인프라 전부와 8년간의 진짜 가격 발견
• 없던 것 · 없었던 것이 없다. 공급자가 하나였을 뿐이다
• 죽인 것 · 독점 공급자에게는 가격 발견이 비용이다

2.7네 가지 실패 양식

다섯 번의 시도에 58년이 걸렸고 각각 진지한 기관의 후원과 실제 자본이 붙었다. 모두 실패했다. 그런데 같은 방식으로 실패한 것은 아니고, 그 차이가 중요한 부분이다.

종합하면 하나로 모인다.

⭐ "역사적 기록은 하나의 핵심 문제를 가리킨다. 의미 있게 분절된 공급 기반에 걸쳐 컴퓨트의 인수도를 표준화하는 것이다. 그것은 일차적으로 금융공학 문제가 아니라 인프라 엔지니어링 문제다."

순서에 관한 증거는 다른 시장에서 온다. 측정 인프라는 언제나 실물 인수도 인프라 뒤에 왔다. 앞이 아니었다.

각 경우에 인수도를 가능하게 만든 물리적 인프라가 효율적 금융시장의 전제조건이었다. 그 반대가 아니었다. 6fusion은 인과관계를 거꾸로 봤고, 몇몇 새로운 시도가 같은 일을 할 위험에 있다.

그래서 경고는 현재를 겨눈다.

"새로운 컴퓨트 시장 스타트업들의 유혹은 이전 여러 시도와 같은 순서로 짓는 것이다. 지수를 먼저 만들고, 그다음 파생상품을 만들고, 그다음 거래소 인프라를 만든다. 인수도 문제는 남의 일로 취급한다. 금융 계층을 짓는 쪽이 가장 빠르게 움직이면서, 준비가 끝났을 때 실물 인수도 인프라가 거기 있을 것이라 기대한다. 이것은 정확히 거꾸로이고, 6fusion을 죽이고 그 이전 모든 시도를 제한한 것과 같은 순서 오류다."

그리고 질문을 이렇게 놓는다.

"질문은 컴퓨트 상품시장이 존재할 것인가가 아니다. 경제성이 너무 매력적이어서 아니라고 답할 수 없다. 질문은 이번에는 올바른 순서로 지어질 것인가, 아니면 누군가 제대로 해내기 전에 위 표에 여섯 번째 행을 추가할 것인가다."

이 주장에 대한 반론은 10장에 있다. 순서 논쟁은 이 문서에서 결론이 나지 않는다. → 10.6

2.8그래서 이번에는 무엇이 다른가

2.7의 네 양식을 2026년에 대보면 둘은 조건이 달라졌고 둘은 그대로다. 다섯 번째 행이 여섯 번째 행이 되지 않으려면 달라진 쪽이 그대로인 쪽을 이겨야 한다.

인수도가 달라진 것이 가장 크다. 6fusion이 죽은 이유는 단위가 나빠서가 아니라 장비를 실제로 내주고 사용량을 재고 정산할 방법이 없어서였는데, 그 방법이 이제 상용 제품으로 존재한다. 서버 한 대를 통째로 빌려주고, 전원부터 펌웨어까지를 API로 제어하고, 사용한 시간만큼 과금하는 일이 지금은 평범한 거래다. 3장과 4장이 그 계층을 하나씩 본다.

공급 집중도 조건이 뒤집혔다. AWS Spot이 죽은 이유는 설계가 나빠서가 아니라 독점 공급자에게 가격 발견이 필요 없었기 때문이다. 그런데 지금 공급은 수십 개 사업자로 흩어져 있고, 가장 큰 칩 제조사가 그 분절을 의도적으로 키우고 있다. 구매자가 소수로 몰리면 생태계가 나빠지므로 다섯 곳이 아니라 오백 곳에 팔려 하는 것이고, 그 전략이 가격 발견의 전제조건을 만든다.

그런데 대체 가능성은 풀리지 않았다. 5장이 단위를 만드는 시도가 왜 실패하는지를 보이고 6장이 등급과 애세이라는 대안을 가져오는데, 등급 제안은 여럿이고 합의된 등급은 아직 없다. 계약에 쓸 수 있는 규격이 없으면 무엇을 인도할지도 정해지지 않는다.

순서도 그대로다. 지수가 넷 발행되고 선물이 상장을 기다리는 동안 인도 표준화는 누구의 일도 아니다. 다섯 번 실패한 순서를 그대로 밟고 있다는 것이 2.7의 경고였고, 이 문서는 그 경고가 틀렸다고 말할 근거를 찾지 못했다. 반론은 10.6에 있고 거기서도 결론이 나지 않는다.

그리고 이전 다섯 번에 없던 것이 하나 더 있다. 자본이 먼저 들어왔다. BoCoEx는 지수를 만들고 아무도 쓰지 않아 죽었고, 6fusion은 3,000만 달러를 받고 체결을 못 냈다. 지금은 투자등급 등급을 받은 GPU 담보 부채가 이미 존재하고 대주단이 인수심사할 커브를 원한다. 이전 시도들은 수요가 나타나기를 기다렸고, 이번에는 수요가 먼저 와서 도구가 없다고 말하고 있다. 14장이 그 수요의 모양을 본다.

다음 장에 넘기는 것

네 양식 가운데 셋은 아직 아무도 풀지 못했고, 하나는 AWS가 풀었지만 그 사실이 오히려 시장을 죽였다. 그중 인수도 인프라 부재와 대체 가능성 부족은 금융 문제가 아니라 물리 문제다. 무엇이 실제로 인도되는지를 모르면 표준화할 대상도 정할 수 없다. 3장은 거기서 시작한다. 전력, 건물, 랙, 냉각을 먼저 보고, 4장에서 그 위 어느 지점이 상품 계층인지를 정한다.

2장이 다섯 번의 실패에서 인수도 인프라 부재를 지목했다. 이 장은 그 인프라가 물리적으로 무엇인지 아래에서부터 뜯어본다.

선례앞선 시장은 이 문제를 이렇게 풀었다

1992년 이전의 미국 전력에는 가격이 없었다. 전력회사 한 곳이 발전소, 송전망, 배전망을 통째로 소유했고, 요금은 규제기관이 원가에 보수를 얹어 정했다. 팔 물건이 없어서가 아니라 팔 수 있게 잘라놓은 물건이 없어서 시장이 없었다.

에너지정책법이 그 묶음을 갈랐다. 발전을 송전에서 떼어내고, 독립 계통운영자가 송전망을 중립적으로 운영하게 하고, 발전사업자가 계통에 접속해 팔 수 있게 열었다. 계통은 발전소에서 소비지까지 전기를 실어 나르는 전력망 전체를 가리키고, 계통운영자는 그 위에서 순간순간 수요와 공급을 맞추는 주체다. 그러자 가격이 생겼다. 1996년에 NYMEX가 전력 선물을 상장한 것은 그다음이다. 분리가 먼저였고 가격이 그다음이었으며 파생상품은 마지막이었다.

2026년 9월 기준으로 컴퓨트에는 아직 그 분리선이 없다. 전력, 건물, 서버, 가상화, API가 한 사업자 안에 묶여 있고, 어느 지점을 잘라야 팔 수 있는 물건이 되는지가 정해지지 않았다. 이 장은 그 묶음을 아래에서부터 뜯어본다. 어디를 잘라야 하는지는 4장이 답한다.

3.1컴퓨트 인도 스택

Ariel Deschapell이 Bare Metal Is Crude Oil에서 제시한 3계층 구분이다.

여기서 말하는 베어메탈은 뜻이 좁다. 서버 한 대를 통째로, 다른 손님과 나누지 않고 빌리는 것이다. 보통의 클라우드는 물리 서버 한 대를 하이퍼바이저로 쪼개 여러 고객에게 나눠주는데, 베어메탈에는 그 층이 없어서 고객의 코드가 하드웨어 위에서 바로 돈다. 대신 서버를 켜고 끄고 배정하는 일은 데이터센터 쪽 컨트롤 플레인이 맡는다.

⭐ 이 장 전체를 지배하는 구조적 사실이 하나 있다. 상위 계층은 하위 계층의 특성을 그대로 물려받는다. VM의 신뢰성은 그것이 돌아가는 베어메탈 서버의 신뢰성을 넘지 못한다. API 통합의 일관성은 그 뒤에 있는 가상화 플랫폼의 일관성을 넘지 못한다. 그래서 위에서부터 표준화하려는 시도는 아래에 있는 편차를 감출 뿐 없애지 못한다.

3.2데이터센터 · 토지, 전력, 물, 광케이블

Kelly Greer가 Building a Datacenter (for Dummies) Part I에서 정리한 요건이다.

인허가가 실제 병목이다. 지방 용도지역과 토지이용 승인에 3개월에서 12개월이 걸리고 복잡한 사업은 최대 36개월까지 간다. 환경 인허가는 6개월에서 18개월이다. 그리고 반대 여론은 수치로 나타난다. Data Center Watch 집계로 2024년 5월부터 2025년 3월 사이 28개 주에서 640억 달러 규모의 사업이 차단됐다.

광케이블도 싸지 않다. 연장 비용이 마일당 약 10만 달러이고 6개월에서 24개월이 걸린다. 케이블 자체는 피트당 20달러에서 100달러이며 여기에 인건비와 인허가가 더해진다. 업계의 통설은 1마일 연장에 최대 200만 달러 캐펙스를 잡으라는 것이다. 2007년 FCC 보고서는 미국에 설치된 광케이블 7,340만km 가운데 약 66%인 4,800만km가 다크 파이버였다고 시사한다.

대형 개발사 기준으로 파워드 셸의 평균 비용은 Tier 3 데이터센터가 800만에서 1,200만 달러, Tier 4가 1,100만에서 1,500만 달러다. 개발 지분의 레버리지 IRR은 12%에서 19% 이상이고, 공기는 전통 방식으로 12개월에서 24개월, 모듈러로 6개월에서 12개월이다.

중복성 등급은 Uptime Institute 기준을 쓴다.

3.3랙, 열밀도, 800V DC 전환

Kelly Greer와 Meltem Demirors가 Building a Datacenter Part II에서 이 층을 다루고, 출발점은 물리다. 연산은 발열 과정이고, 반도체의 주된 물리적 산출물은 열이며 FLOPs는 가상 산출물이다.

그래서 전력이 확보된 사업장의 확장 한계를 정하는 것은 실리콘 성능이 아니라 랙 전력 밀도다.

계통에서 칩까지 전력이 지나는 경로는 길다. 전력회사 고압에서 시작해 변압기로 중압으로 내리고, 온사이트 변전소는 50만 달러에서 5,000만 달러가 든다. 그다음 개폐장치를 거쳐 데이터홀 인접 2차 변압기로 저압까지 내리고, ATS(Automatic Transfer Switch)를 갖춘 예비 발전기를 붙인다. 냉각설비와 랙으로 이중 경로를 깔고, UPS(Uninterruptible Power Supply)가 5분에서 10분치 배터리를 댄다. 그다음 PDU(Power Distribution Unit), PSU(Power Supply Unit)에서 AC를 DC로 바꾸고, VRM(Voltage Regulator Module)이 정밀 전압을 맞춰 칩에 넣는다.

여기서 800V DC 전환의 이유가 나온다. 최신 서버, GPU, 스토리지는 본질적으로 DC로 동작하는데 경로가 반복 변환을 강제한다. 계통 AC를 UPS 배터리용 DC로 정류하고, 시설 배전용 AC로 역변환하고, 랙 단위에서 다시 DC로 정류한다. 각 단계에서 손실이 나 합계 10%에서 20%의 전력이 새어 나간다.

Open Compute Project는 2011년에 380V에서 400V DC를 도입해 효율을 5%에서 10% 개선했다. NVIDIA는 2025년 OCP 서밋에서 Vera Rubin용 800V DC를 공식화했다. 계통 AC를 데이터센터 외곽에서 한 번만 800V DC로 바꿔 버스웨이로 배전하고 랙에서 54V나 12V로 내린다.

그러려면 네 가지를 다시 지어야 한다.

공급망도 따라오고 있다. Schneider Electric이 800V DC 지원을 약속했고, SuperMicro는 Rubin Ultra 출하에 맞춰 SST, 슈퍼캐패시터, 1.1MW Kyber 랙을 개발 중이다.

진입장벽 쪽에서 결과가 갈린다. NVIDIA는 Open Compute Project를 통해 자사 레퍼런스 아키텍처를 개방 표준으로 바꾼다. Vertiv와 SuperMicro 같은 OEM이 이를 준수하는 생태계를 만들며 표준을 더 굳힌다. 그 결과 배치가 간소해지고, 여러 제조사가 같은 개방 스펙을 목표로 하므로 공급망 유연성, 재판매, 재배치가 나아진다. 그리고 동시에 NVIDIA의 위치를 고착시킨다. 표준화는 공공재이면서 진입장벽이다.

3.4냉각

왜 액체인가. 액체는 단위 부피당, 온도 상승 1도당 훨씬 많은 열을 운반한다. 랙 밀도가 오르면 액체 냉각은 부하 상태에서 GPU를 섭씨 40도 중반에서 50도 초반으로 유지하고 연산 처리량을 높이기도 한다. 3.3의 밀도 수치에서 보듯 이 정도 전력 밀도에서 공기 냉각은 물리적으로 불가능하다.

비용과 사고 이력도 봐야 한다. 칠러가 데이터센터 캐펙스의 15%에서 20%를 차지하고 대략 MW당 200만 달러다. 냉각 시스템은 Uptime Institute 집계로 2024년 데이터센터 장애의 13%를 차지했다. 2025년 4분기에 CyrusOne의 냉각 장애가 CME Group 인프라에 영향을 줬고, 서유럽 대형 Azure 시설에서는 열 이벤트가 자동 종료를 유발했으며, 2024년 2월에는 냉각 장애로 UNC Health 15개 병원의 네트워크 접근이 마비됐다.

800V DC가 향하는 곳도 여기다. 신규 아키텍처는 45도 인입 기준 100% 액체 냉각을 요구하고, 액체 냉각 부스바는 안정성을 위해 20배 많은 에너지 저장을 제공한다. 행 단위 CDU가 랙에 통합되어 독립 시스템을 대체하고 물 사용을 줄인다. PSU 팬을 없애면 공기 흐름이 나아지고 냉각 에너지가 20%에서 30% 절감된다.

냉각 효율에 여유가 얼마나 남아 있는지는 이 사례가 보여준다. Elkhorn의 Hydrovaporization은 압축기를 없애고 진공 상태의 순수한 물로 밀폐 냉동 사이클을 돌린다. 워싱턴주 Newport의 KRAMBU 시설 프로덕션 배치에서 성능계수 약 12.8을 냈고, 냉각 전력을 IT 부하 MW당 약 170kW에서 약 85kW로 줄였으며, 관측 PUE를 약 1.18에서 1.09로 개선했다. 물리적 프로토타입을 36차례 반복한 결과다.

3.5전력 조달과 계량기 경계

전력을 어떻게 끌어오느냐가 데이터센터의 첫 번째 제약이고, 계량기가 그 선택의 경계다. 계량기는 전력회사의 정산 지점이자 규제 경계여서, 부하를 어느 쪽에 두느냐가 전기를 언제 받는지와 나중에 무엇을 선택할 수 있는지를 동시에 가른다.

⭐ 그래서 BTM으로 갈 계획이어도 FOM 접속 요청은 함께 넣어둔다. 요청을 내지 않은 사업장은 나중에 계통에서 전력을 끌어오거나 남는 전력을 되팔려 할 때 대기열 맨 뒤에서 다시 시작해야 하고, 위 표에서 보듯 그것만 몇 년이다. 하이퍼스케일 등급 임차인은 전력비를 고정하는 것과 남는 전력을 되파는 권리를 둘 다 요구하므로, 그 선택권이 없는 사업장은 임차인 후보부터 줄어든다.

입지가 규제 게임이 되기도 한다. xAI의 Colossus는 3개 주 접경에 있는데, 테네시 주민이 가스터빈 환경 문제를 제기하자 xAI는 몇 마일 떨어진 미시시피 쪽에 터빈을 설치하고 짧은 송전선으로 연결했다.

다음 장에 넘기는 것

이 장이 확인한 것은 인도되는 물건의 실체다. 전력이 들어와 열로 나가고, 그 사이를 랙 밀도와 냉각 설계가 정하며, 계량기의 어느 쪽에 서느냐가 전기를 언제 받을 수 있는지를 가른다. 전부 물리이고 전부 사업자마다 다르다.

그런데 거래하려면 이 묶음 어딘가에 선을 그어야 한다. 전력 선례가 보여준 대로 분리되지 않은 것에는 가격이 붙지 않는다. 4장은 그 선을 어디에 그을지 묻는다. 3.1의 3계층 가운데 어느 층이 상품 계층인지, 그리고 그 층을 표준화하지 못하면 뒤의 모든 장이 왜 성립하지 않는지를 본다.

3장이 컴퓨트를 떠받치는 묶음을 아래에서부터 봤다면 이 장은 그 묶음 어디에 선을 그어야 거래가 되는지를 묻는다.

선례앞선 시장은 이 문제를 이렇게 풀었다

석유 시장에서 거래되는 것은 원유다. 휘발유도 항공유도 경유도 아니다. 정유 제품은 규격이 더 촘촘하고 최종 소비자에게 더 가까운데도 벤치마크가 되지 못했다.

이유는 정유 제품이 정유사가 경쟁하는 자리이기 때문이다. 같은 원유를 넣고 누가 더 높은 수율로 더 값나가는 제품을 뽑느냐가 정유사의 사업이다. 그 층을 표준화하면 정유사가 파는 것 자체를 표준화하게 된다. 반면 원유는 땅에서 나온 상태 그대로이고, 누가 퍼 올렸는지가 구매자에게 중요하지 않다. 그 무관심이 상품을 만든다.

그래서 상품 계층은 항상 차별화가 일어나는 층 아래에 놓인다. 컴퓨트에도 같은 질문이 그대로 적용된다. 3장에서 본 세 층 가운데 어디가 원유이고 어디가 휘발유인가.

4.1베어메탈이 왜 상품 계층인가

Ariel Deschapell이 Bare Metal Is Crude Oil에서 내놓은 답은 데이터센터 계층, 즉 베어메탈이다. 논거가 둘인데 하나는 기술적이고 하나는 경제적이며, 경제적 논거가 더 강하다. (Deschapell은 Hydra Host의 공동창업자이자 CTO이고, 아래에서 다루는 Brokkr가 그 회사의 제품이다.)

기술적 논거는 추상화가 엉뚱한 것을 감춘다는 것이다. 쿠버네티스는 서버를 프로비저닝하거나 BMC를 설정하거나 네트워크 스위치를 관리하지 못한다. 모든 가상화는 누군가 이미 하위 인프라를 일관되게 만들어두었다고 전제한다. 그런데 이 플랫폼들은 데이터센터 계층과 격리되어 있어서 BMC 로그도, 스위치 설정도, 펌웨어 버전도, 네트워크 상태도 볼 수 없다.

"복잡성을 감추기로 되어 있던 추상화가 대신 그 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 감춘다."

여러 가상화 애그리게이터가 일관성을 확보하려고 공급자 수를 줄여야 했다. 추상화만으로는 하드웨어와 데이터센터의 이질성을 덮을 수 없다는 것을 암묵적으로 인정한 셈이고, 확장 전략의 정반대다.

경제적 논거는 석유와 같다. 소프트웨어와 오케스트레이션 계층은 네오클라우드가 차별화하는 자리다. 독자 스케줄러, 오케스트레이션 스택, 추론 플랫폼, 개발자 도구가 거기 있다. 그 층을 상품화하면 그들이 파는 것 자체를 표준화하게 된다.

NVIDIA가 자기 자신에게 이것을 증명했다. DGX Cloud Lepton은 표준화된 소프트웨어 인터페이스로 네오클라우드 전반의 개발자 경험을 통합하려는 시도였지만 반발에 부딪혔다. 모든 공급자가 같은 경험을 제공하면 소프트웨어 차별화에 기대던 마진이 압축되기 때문이다. NVIDIA는 이후 Lepton과 관련 도구를 오픈소스로 돌려 네오클라우드가 각자의 색을 얹을 수 있게 했다. 생태계 영향력이 비교 불가한 NVIDIA조차 오케스트레이션 계층을 상품화하지 못했다.

⭐ "상품 계층은 차별화 계층 아래에 있어야 한다. 그 안에 있어서는 안 된다."

수요 측에서도 같은 답이 나온다. Together AI, Modal, Fireworks, Baseten을 비롯한 수십 개 회사가 제3자로부터 베어메탈 GPU 서버 시간을 산다. 자신들의 오케스트레이션 툴체인을 다른 공급자의 소프트웨어 스택 안에 안정적으로 포갤 수 없기 때문이다. 가상화 위에 세운 상품시장은 가장 빠르게 자라는 수요를 담지 못한다.

4.2컨트롤 플레인과 디바이스 추상화

베어메탈이 상품 계층이라고 정해도, 공급자가 다르면 같은 GPU 서버 시간이 같지 않다. OEM마다 BMC 인터페이스, 펌웨어 버전, 관리 프로토콜이 다르기 때문이다. 서버를 재부팅하는 단 하나의 동작이 이렇게 갈린다.

Supermicro   ipmitool -H <host> -U <user> chassis power cycle
Redfish      POST /redfish/v1/Systems/1/Actions/ComputerSystem.Reset
Dell         Dell 확장이 붙은 독자 iDRAC 호출

여기에 부팅 경로가 곱해진다. PXE인지 가상 미디어인지 로컬 디스크인지가 벤더마다 다르다. 고객 간 데이터를 지우는 보안 삭제는 법적 요건인데 방식이 제각각이다. 콘솔 접근 방법도, 어떤 센서가 있고 이름이 무엇이고 임계값이 얼마인지도 다르다. 그리고 펌웨어 버전 하나가 위의 전부를 바꿀 수 있다.

시장에 미치는 결과가 여기서 나온다. 구매자가 A 공급자의 Supermicro 하드웨어에서 H100 한 시간을 받고 B 공급자의 Dell 하드웨어에서 한 시간을 받으면, 두 시간은 운영상 서로 바꿔 쓸 수 없다. 자동화를 각각 다시 써야 한다. 그래서 공급자를 자유롭게 바꿀 수 없고, 그래서 대체 가능한 단위가 없고, 그래서 거래할 대상이 없다.

여기를 메우는 것이 두 층이다. 먼저 디바이스 추상화 계층이 기계 한 대를 원격으로 조작하는 방법을 통일한다. 제조사별 차이를 하나의 명령 집합 뒤로 감춘다.

왼쪽 열은 공급자가 누구든 항상 같고, 오른쪽 열은 매번 다르다.

무엇을 추상화하지 않는지를 보면 경계가 분명해진다. GPU의 연산 능력은 그대로 두고, 운영체제도 그 위의 일이고, 쿠버네티스나 학습 프레임워크는 훨씬 위의 일이며, 데이터센터의 전력과 냉각은 설비 관리 영역이다. 추상화하는 것은 BMC의 제조사별 차이 하나다.

그다음이 범용 베어메탈 컨트롤 플레인이다. 쿠버네티스나 Slurm도 컨트롤 플레인이라고 부르는데 그것들은 4.1에서 상품화할 수 없다고 한 오케스트레이션 층이고, 여기서 말하는 것은 그 아래다. 명령을 보낼 수 있다는 것과 용량을 상품으로 팔 수 있다는 것은 다르다.

컨트롤 플레인이 더하는 것은 시장이 요구하는 것들이다. 인벤토리와 자동 발견이 없으면 무엇을 가지고 있는지 몰라 호가를 낼 수 없다. 할당과 스케줄링은 같은 기계를 두 고객에게 팔지 않게 한다. 거래소는 인도 실패를 허용하지 않으므로 필수다. 프로비저닝 워크플로는 부팅부터 설정까지를 정해진 시간 안에 끝낸다. 준비 시간이 계약 조건이 되려면 결정론적이어야 한다. 보안 삭제는 인도 표준의 마지막 단계다. 그리고 외부 API 계약이 있어야 구매자나 거래소가 호출할 수 있고, 그래야 인도가 프로그래밍 가능한 사건이 된다.

디바이스 추상화는 이질성을 감춘다. 컨트롤 플레인은 약속을 지킨다.

거래소가 요구하는 것은 두 번째다. 계약은 H100 730시간이 아니라 언제, 어디로, 어떤 상태로 인도되며 안 되면 어떻게 되는가를 담아야 한다. 추상화 계층이 그 문장의 동사를 가능하게 하고, 컨트롤 플레인이 그 문장 전체를 이행한다.

⭐ "BMC 추상화 계층은 오클라호마 쿠싱에서 원유를 인도 가능하게 만드는 파이프라인과 터미널 인프라의 컴퓨트 등가물이다. 그것이 없으면 모두가 원하지만 아무도 거래할 수 없는 자원만 남는다."

2026년 9월 기준 프로덕션 구현은 Hydra Host의 Brokkr 하나다. 117종 이상의 서버 모델을 표준화해 40개 이상 데이터센터에서 GPU 2만 장 이상을 3년 넘게 운영하며 가동률 90% 이상을 주장하는데, 업계 평균은 50%에서 75% 사이다. 2026년 6월에 밸류 약 8억 달러로 시리즈A 1억 달러를 받았고 NVIDIA가 참여했다.

4.3온디맨드가 실제로 뜻하는 것

온디맨드는 가격 수준이 아니라 계약 형태다. 1.1에서 본 온디맨드 시간당 3달러에서 27달러라는 범위가 혼란을 주는데, 그것은 온디맨드라는 형태 안에서 공급자, 구성, 지역에 따라 그만큼 벌어진다는 뜻이다.

스팟과 헷갈리기 쉬운 이유는 분명하다. 둘 다 사전 약정이 없다. 차이는 약정이 아니라 확보한 뒤의 안정성에 있다.

한 문장으로 줄이면 온디맨드는 빌릴 수 있을지는 모르지만 빌리면 내 것이고, 스팟은 싸게 빌리지만 언제든 뺏길 수 있다.

⚠️ 온디맨드도 용량을 보장하지 않는다. 수요가 몰리면 품절이고, 그 보장을 사는 것이 예약이다. 결국 축이 둘인데, 회수당하느냐가 한 축이고 용량이 보장되느냐가 다른 축이다.

전체 스펙트럼으로 놓으면 이렇다.

1.4에서 본 20배 격차의 정체가 여기서 드러난다. Evan Conrad가 관측한 시간당 0.50달러에서 10달러까지의 차이는 같은 칩에 대해 받을 것이라는 보장의 정도만으로 벌어진 것이고, 분해하면 넷이다.

이 네 가지가 컴퓨트 가격을 어떻게 분해하는지는 7.4에서 다시 다룬다.

4.4팹리스 분할 · AI 팩토리와 소프트웨어 플랫폼

Deschapell의 두 번째 주장은 AI Neoclouds Are Splitting in Two에 있다. 반도체 산업이 이미 정확히 이 분화를 겪었고, 컴퓨트가 한 계층 위에서 그것을 반복하고 있다는 것이다.

1987년 이전의 칩 회사는 종합반도체기업이었다. Intel, TI, NEC가 설계와 제조를 모두 했다. 그 뒤 Morris Chang이 칩을 설계하지 않는 순수 파운드리 TSMC를 세웠고 그것이 팹리스 세대를 열었다. NVIDIA, Qualcomm, Broadcom, MediaTek, 그리고 애플의 칩 부문이 거기서 나왔다. 결과는 NVIDIA의 시가총액이 Intel의 약 30배, TSMC가 약 7배다. 수직 통합 모델은 패배한 정도가 아니라 거의 무의미해졌다.

두 가지 힘이 그것을 밀었다. 하나는 팹 비용의 지수적 상승이다. 무어의 덜 알려진 제2법칙으로, 최신 팹 건설 비용은 대략 4년마다 두 배가 된다. 다른 하나는 칩 설계가 동시에 더 전문화됐다는 것이다. 둘 다 잘하기가 어려워지고 이어서 불가능해졌다.

같은 회계가 컴퓨트에서 성립한다.

"이 지수적 비용 증가는 무어의 제2법칙이 칩 팹에서 관측한 4년마다 두 배와 거의 정확히 일치한다. 팹을 보유할 명분을 없앤 것과 똑같은 순수 회계가, 이제 경쟁력 있는 소프트웨어 플랫폼을 구축하면서 동시에 AI 팩토리를 보유할 명분을 없애고 있다."

소프트웨어 쪽은 속도가 같지만 방향이 반대다. AI 네이티브 도구, 추론 최적화, 학습 오케스트레이션, 모델 서빙, 에이전트 인프라, 관측성이 모두 빠르게 바뀐다. 하드웨어 운영에 쓰는 1달러와 엔지니어 한 명은 소프트웨어 차별화에 쓰지 못한 1달러와 한 명이다. 차선을 택해야 한다.

증거는 GPU를 보유하지 않는 회사들의 밸류에이션이다.

종합반도체기업에 해당하는 네오클라우드는 CoreWeave와 Lambda Labs다. 하드웨어와 독자 소프트웨어를 모두 지었다.

차별화가 전적으로 소프트웨어에 있다는 말의 실제 내용은 이렇다.

하이퍼스케일러도 이미 부분적으로 분리하고 있다. Microsoft는 CoreWeave의 최대 고객으로 CoreWeave의 2025년 매출 51억 3,000만 달러 가운데 67%를 차지한다. Meta는 CoreWeave와 총 352억 달러를 약정했다. Oracle은 OpenAI를 위한 GPU 인프라를 짓고 있다. 내부 AI 팩토리를 유지하면서 외부 AI 팩토리도 쓰며 헤지하는 것이다. 반도체에도 평행 사례가 있다. 진짜 남자는 팹을 갖는다가 수십 년간 업계의 구호였고, AMD가 자체 팹 자본을 정당화하지 못해 GlobalFoundries를 분사할 때까지 이어졌다. 제조를 놓아버린 기업들이 붙들고 있던 기업들을 능가했다.

그런데 컴퓨트는 반도체보다 더 많은 표준화를 필요로 한다. TSMC 단독으로 파운드리 시장의 약 60%를 점하기 때문에 반도체는 극단적 분절을 해결할 필요가 없었다. 반면 NVIDIA는 명시적으로 5곳이 아니라 500곳에 GPU를 팔고 싶어 한다. 분절된 기반은 구매자 수, 매출, 집중 리스크 감소, 생태계 건전성 어느 쪽으로도 유리하다. 클라우드 파트너 인증, 레퍼런스 아키텍처, NVentures 투자가 정확히 그것을 부트스트랩하려는 설계다.

그리고 그것이 반도체가 마주하지 않은 문제를 만든다. 열 개 공급자에 걸쳐 워크로드를 돌리는 추론 기업이 각각에 맞춘 개별 통합을 감당할 수 없고, AI 팩토리 운영자들도 하드웨어 쪽 사업만으로 이미 손이 넘친다.

"빠져 있는 것은 그 사이의 표준화다. 베어메탈 GPU 서버 시간의 인도 표준, 품질 등급, 결제 인프라. 그것이 있어야 컴퓨트에서의 파운드리와 팹리스 관계가, 훨씬 더 분절된 공급 기반에서도 반도체에서만큼 매끄러워진다."

2026년 6월 Hydra Host의 시리즈A에 NVIDIA가 참여한 것은 500곳 명제를 그 주창자가 자본으로 뒷받침한 것이다.

4.5인도가 표준화되지 않으면 무엇이 불가능한가

인도 표준화는 결국 구매자가 실물을 보지 않고 인도를 받아들일 수 있다는 뜻이다. 그러려면 다섯 단계가 모든 공급자에게서 같아야 한다.

다섯이 같아지면 공급자 전환 비용이 0이 되고 구매자는 판매자가 누구인지 신경 쓰지 않게 된다. 그 무관심이 상품의 정의다. 그리고 거래소가 요구하는 조건이다. 거래소는 어떤 판매자의 인도든 어떤 구매자의 계약을 충족한다는 전제 위에서만 작동한다.

그래서 이 층이 비어 있으면 뒤의 장들이 차례로 무너진다.

2장에서 본 실패들이 전부 이 지점에서 무너졌다. 6fusion은 단위를 정의했지만 인도를 짓지 않았고, Enron은 금융공학을 갖췄지만 회선을 수동으로 깔아야 했고, AWS는 인도를 완성했지만 공급자가 하나였다. 인도 표준화는 나머지 전부의 전제조건이면서, 2026년 9월 기준 가장 덜 지어진 층이다.

다음 장에 넘기는 것

이 장이 정한 것은 거래되는 층의 위치다. 차별화가 일어나는 오케스트레이션 아래, 하드웨어 바로 위에 있는 베어메탈이고, 그 층을 팔 수 있게 만드는 것이 컨트롤 플레인이다.

그런데 인도를 표준화해도 무엇을 한 단위로 셀지는 아직 정해지지 않았다. 같은 H100을 같은 절차로 받아도 성능이 같지 않고, 그 편차가 작지 않다. 5장은 거기서 시작한다. GPU-시간이 왜 단위가 아닌지, 여러 자원을 묶어 합성 단위를 만들자는 제안이 왜 번번이 깨지는지를 본다.

4장이 인도를 표준화하는 층까지 왔다면 이 장은 무엇을 한 단위로 셀 것인가를 묻는다.

선례앞선 시장은 이 문제를 이렇게 풀었다

석유 한 배럴은 42갤런이다. 자연에 그런 수가 있어서가 아니라 1872년에 생산자 단체가 그렇게 정했기 때문이다. 그전까지는 통마다 크기가 달라서 몇 통을 샀다는 말에 정해진 뜻이 없었다.

곡물의 부셸은 한 걸음 더 갔다. 부셸은 본래 부피 단위인데 곡물마다 밀도가 달라서 같은 부피가 같은 양이 되지 않았다. 그래서 미국 곡물 거래는 상품마다 무게를 따로 못 박았다. 밀 한 부셸은 60파운드, 옥수수는 56파운드, 귀리는 32파운드다. 같은 이름의 단위가 대상에 따라 다른 무게를 가리킨다.

단위는 발견되는 것이 아니라 합의된다. 그리고 합의가 가능했던 이유가 있다. 통 안에 든 것이 한 종류였기 때문이다. 밀 한 부셸 안에는 밀이 들어 있고, 어느 농장에서 왔든 밀이다. 무게만 정하면 나머지는 따라왔다.

컴퓨트에는 이미 사실상의 단위가 있다. GPU 서버 시간이다. 문제는 그 통 안에 무엇이 들었는지가 정해지지 않았다는 것이다.

5.1GPU-시간은 단위가 아니다

시장은 이미 GPU 서버 시간에 수렴했다. 모든 네오클라우드, 브로커, 지수가 이 단위로 표시하고, 대부분의 거래가 GPU당 시간당 달러로 호가된다. 합성 단위를 거래하는 곳은 2026년 9월 기준 없다.

문제는 같은 명목 단위가 전혀 다른 양의 작업을 인도한다는 것이다. 독립적인 네 출처의 측정치가 같은 방향을 가리킨다.

Carmen Li는 이것을 GPU 로터리라고 부른다. 받아보기 전까지는 모른다는 뜻이다.

왜 달라지는지는 차원을 세어보면 안다. 칩 세대, 칩 변종, 메모리 구성, 폼팩터, 인터커넥트 종류, 네트워크 대역폭, 위치, 지연 등급, 신뢰성 등급, 연속성, 인도 시점, 기간, 소프트웨어 스택, 냉각 용량, 전력 중복성, 호스트 초과할당이 모두 독립적으로 움직인다. 냉각 용량 하나만 봐도 GPU가 정격 클럭을 유지하느냐 스로틀링에 걸리느냐를 가른다. Ribbit의 정리로는 이조차 불완전한 목록이고, 이산변수가 아니라 연속변수로 가득하다.

규모를 실감하려면 다른 상품의 전체 규격과 나란히 놓으면 된다.

⚠️ 그리고 이전에는 누구도 가격 매길 필요가 없던 차원이 둘 더 있다.

• 단위를 저장할 수 없다. 저장된 GPU는 컴퓨트가 아니라 재고이고, 값을 하는 것은 흐름이다. 전력과 같고 석유와 다르다
• 기초자산이 거의 모든 것보다 빠르게 감가한다. 이 문서는 이것을 진부화라고 부르는데, 물건이 닳아서 값이 떨어지는 것이 아니라 더 나은 세대가 나오면서 같은 물건이 상대적으로 쓸모를 잃는 것이다

두 번째가 이 문서 전체에서 가장 다루기 어려운 성질이다. H100은 고장 나지 않아도 B200이 나오면 값이 떨어지고 그 하락은 수리로 되돌릴 수 없다. H100 용량에 1년 선도를 쓰는 트레이더는 암묵적으로 NVIDIA의 제품 로드맵에 베팅하는 것이고, 통상적인 상품 노출이 아니다. 12장이 이것만 따로 다룬다.

5.2합성 단위에 대한 반론

유혹적인 해법이 하나 있고, 2.5에서 본 6fusion이 실제로 시도한 것이다. 부동소수점 처리량, 메모리 대역폭, 인터커넥트 대역폭, 에너지 효율을 가중 혼합해 하드웨어를 넘어 GPU-시간을 대체 가능하게 만드는 무차원 컴퓨트 단위를 정의하는 것이다. 매력이 실재하는데, 하드웨어를 가로지르는 단위가 있으면 세대 교체를 견디는 선도계약을 쓸 수 있고 구매자를 전환 리스크에서 떼어놓을 수 있다.

Ariel Deschapell이 Compute Doesn't Need a Unit. It Needs a Grading System.에서 내놓은 반론은 셋이고 뒤로 갈수록 강해진다.

① 컴퓨트는 전력처럼 동질적이지 않다. 석탄 발전소의 MWh와 태양광 발전소의 MWh는 모선에서 물리적으로 같다. H100 한 시간과 B200 한 시간은 구조적으로 다른 제품이다. 메모리 구조, 인터커넥트, 드라이버 스택, 성능 프로파일이 다르다. 모든 소비자에게 보편적으로 적용되는 유의미한 환산 비율은 존재하지 않는다.

⚠️ 다만 이 대목은 정확히 할 필요가 있다. 전력에도 이질성은 막대하다. 차이는 그 이질성이 인도에만 있고 품질에는 없다는 데 있다. 위치와 시간이 다를 뿐 같은 노드 같은 시간에 더 좋은 전력이라는 것이 없다. 그래서 전력 시장은 노드와 시간으로 문제를 풀었고 등급 체계가 필요하지 않았다. 주파수나 전압 안정성이나 녹색 인증 같은 진짜 품질 속성이 있긴 하지만, 시장은 이를 기초 kWh의 등급이 아니라 별개 상품이나 인증서로 다룬다. 석유와 컴퓨트는 대상 자체가 다르고, 그것이 등급 체계를 요구한다.

② 같은 칩 종류 안에서도 문제가 곱해진다. 네트워크 토폴로지가 분산 학습 가능 여부 자체를 정하고, 냉각이 정격 클럭 유지 여부를 정하고, 전력 중복성이 서버가 켜져 있을지를 정한다. 단일 합성 점수는 구매자가 실제로 필요로 하는 정보를 정확히 뭉갠다. 직관적 후보인 FLOPS도 구제가 안 된다. 수치 정밀도에 따라 달라져 FP8과 FP64가 같은 수가 아니고, 주변 인프라에 대해 아무것도 말하지 않으며, 추론 워크로드의 메모리 대역폭 병목을 전혀 반영하지 못한다.

③ 결정타는 기술이 아니라 제도에 있다. 합성 단위는 어떤 파라미터를 넣을지와 각각에 얼마의 가중치를 줄지에 대한 산업 합의를 요구하는데, 그 합의가 불가능하다. 중요한 것이 기업마다 다를 뿐 아니라 한 기업 안에서도 워크로드마다 다르기 때문이다. 어떤 작업은 GPU 제약이고 어떤 것은 메모리 제약이고 어떤 것은 인터커넥트 병목이다. 분산 학습에 맞는 가중 혼합은 추론 배치를 잘못 가격 매긴다.

거버넌스가 어떻게 무너지는지도 구체적이다.

"모든 하드웨어 벤더가 자기 아키텍처에 유리한 가중치를 로비할 것이다. 모든 개정이 미결 계약 전부를 재가격할 것이다. 지수 관리기관이 시장에서 가장 강력한 행위자가 될 것이며, 이는 중립적 표준기구로서의 NIST 역할과 근본적으로 상충한다."

⭐ 이것을 결정짓는 구분이 하나 있다. Deschapell의 표현으로는 "임계값 논쟁은 수렴한다. 경험적이기 때문이다. 서버가 예시 워크로드에서 특정 클럭을 유지하는지 시험할 수 있다. 합성 가중치를 둘러싼 정의 논쟁은 수렴하지 않는다." 재볼 수 있는 다툼은 끝나고, 정의를 놓고 벌이는 다툼은 끝나지 않는다.

Dave Friedman과 의견이 갈리는 것처럼 보이지만 대체로 아니다. Deschapell이 공격하는 것은 합성 단위이고, Friedman이 실제로 제안하는 것은 기준 규격 하나를 정하고 나머지를 그 규격으로부터의 차이로 적는 방식이다. 구조가 같다. Deschapell 본인도 이를 인정하면서 Friedman의 관찰을 인용한다. 시장은 인도 가능 바스켓과 조정 계수로 이질적 기초자산을 일상적으로 다루고, 국채 선물이 이질성만으로는 금융화가 막히지 않는다는 증거라는 것이다.

그래서 진짜 질문은 이렇게 정리된다.

"이질성을 측정 계층에서 하나의 숫자로 붕괴시켜 해결할 것인가, 아니면 계약 계층에서 차이를 등급화하고 시장이 그 차이를 가격 매기게 할 것인가."

출처들이 지금은 같은 답을 한다. 계약 계층이다. 그 등급 체계가 어떻게 생겼는지를 6장이 다룬다.

5.3토큰은 숫자가 아니라 표면이다

시장이 GPU-시간에서 벗어나려고 찾은 출구는 100만 토큰당 달러였다. Ilya Sergeyev가 What is the price of a token?에서 이를 측정으로 분해했다.

문제 1은 대부분의 GPU 작업에 토큰이 없다는 것이다.

디퓨전 렌더링이나 ResNet 파인튜닝에 토큰당 비용을 물으면 셀 것이 없다. 토큰 시장은 컴퓨트의 토큰 형태 구석을 가격 매긴다. 큰 구석이지만 구석이다.

문제 2는 토큰이라고 부르는 것이 사실 두 개라는 것이다.

프리필은 입력 토큰을 처리하는 단계이고 디코드는 출력 토큰을 만드는 단계다. API 가격표가 입력과 출력을 따로 매기는 이유가 여기 있다. 그런데 둘은 이름만 같은 토큰일 뿐 GPU 안에서 벌어지는 일이 다르다.

프리필은 프롬프트를 읽는 단계다. 모든 프롬프트 토큰을 한 번에 병렬로 처리하는데, 토큰이 전부 이미 알려져 있으므로 큰 행렬 곱셈이 된다. 텐서 코어가 만들어진 목적이 그것이라 병목이 산술 처리량에 걸린다.

디코드는 답변을 쓰는 단계다. 한 번에 토큰 하나씩 생성하고 각 토큰이 앞 토큰에 의존한다. 결정적인 것은 단일 토큰 하나를 생산하려고 GPU가 모델 가중치 전체를 메모리에서 읽어야 한다는 점이다. FP8 기준 70B 모델이면 토큰당 약 70GB의 메모리 트래픽이고 산술은 그에 비해 미미하다. 병목이 메모리 대역폭에 걸리고 텐서 코어는 데이터를 기다리며 대부분 논다.

같은 칩이 출력 토큰을 생산할 때 입력 토큰을 소비할 때보다 약 43배 느리다.

⭐ "토큰은 컴퓨트의 단위가 아니라, 이름을 공유하는 두 개의 서로 다른 물리적 연산이다. 프리필은 산술이고 디코드는 메모리다. 둘 다 토큰이라고 부르는 것은 범주 오류다."

한 설정에서 실제로 재보면 이렇게 나온다. Qwen 2.5 7B를 PRO 6000 Ada에서 시간당 0.80달러로 28회 돌린 결과다.

프롬프트와 출력의 비율만으로 약 20배가 벌어지고, 표면 전체를 훑으면 약 43배, Blackwell에서는 99배다. 달러 수준은 어떤 시간당 요율을 넣느냐에 따라 움직이지만 비율 자체는 공급자와 무관하다.

그래서 평균이 함정이 된다. 순수 생성 요청은 프롬프트 없이 출력만 1,000토큰을 내는데 실행 비용이 약 0.0016달러이고 100만 토큰당 1.58달러로 가격이 매겨진다. 여기에 8,000토큰짜리 프롬프트를 붙이면 절대 비용은 약 0.0019달러로 거의 그대로다. 그런데 토큰당 가격은 일곱 배 넘게 붕괴해 100만 토큰당 0.21달러가 된다. 분모에 값싼 프리필 토큰을 채워넣었기 때문이다. 작업량은 늘었는데 표시 가격은 내려갔다.

토큰당 달러는 지불한 금액보다 워크로드의 형태를 훨씬 더 많이 측정한다. 하드웨어를 건드리지 않고 가격을 움직이는 축이 더 있다. 배치 심도가 그중 하나여서, 내 토큰 가격이 같은 배치를 공유하는 낯선 사람이 몇 명인지에 의존한다. 모델 크기도 그렇다. Qwen 14B는 7B 대비 프리필이 약 2.3배 내려가고 디코드는 그보다 덜 내려가는데, 그러면 표면 전체가 들리면서 값싼 프리필 가장자리가 거의 무료라는 성질을 잃는다. 그리고 5.1에서 본 호스트 차이가 같은 GPU에서 초당 108 토큰과 232 토큰을 가른다.

문제 3은 공급자마다 한 토큰의 정의가 다르다는 것이다. 문제 2가 토큰 하나에 드는 작업량이 흔들린다는 얘기였다면, 이번에는 무엇을 한 토큰으로 세느냐가 흔들린다. 시장이 실제로 가격 매기는 네 토크나이저를 같은 텍스트에 돌리면 영어에서는 약 15% 이내로 일치한다. 그런데 러시아어로 번역하면 약 43%까지 벌어져 같은 텍스트에 313 토큰과 447 토큰이 나온다. 두 공급자가 같은 100만 토큰당 가격을 불러도 같은 것을 부르는 것이 아니다.

"토큰당 달러는 분모가 다른 분수를 비교하는 것이고, 그 불일치는 텍스트가 영어를 벗어나는 순간 커진다."

시장은 이미 입력 토큰과 출력 토큰의 가격을 분리한다. 그것이 정확히 프리필과 디코드의 구분을 가격 매긴 것이고, 범위를 좁히면 토큰은 완벽하게 작동한다. 모델, 설정, 단계를 전부 고정하면 표면의 한 점에 서게 되고 그 점의 가격은 완전히 결정된다.

그런데 두 개의 평평한 숫자로 기울어진 표면을 근사하는 일이다. 그래서 차익거래가 열린다. 기울어진 표면 위에 펼친 균일 요율은 어떤 워크로드 형태를 과대가격하고 어떤 것을 과소가격한다. 워크로드가 실제로 어디 있는지 볼 수 있는 쪽이, 또는 거기로 유도할 수 있는 쪽이 그 차이를 가져간다. 긴 컨텍스트에 얕은 배치에 출력 중심 에이전트를 돌린다면 같은 구간의 값싼 쪽에 있는 누군가의 할인을 내가 대주고 있는 것이다.

"작업 형태에 따라 40배에서 100배 움직이는 숫자를 대고 인수심사를 할 수 있는 사람은 없다."

Sergeyev는 이 일을 둘로 나눈다. 거버넌스는 숫자가 어떻게 만들어지는지를 인증하고, 문제의 나머지 절반은 그 숫자가 무엇을 측정하는지다. 앞쪽은 8장이 다룬다. 뒤쪽을 다루는 사람은 아직 거의 없다.

"표시 가격은 그림자이고, 워크로드가 대상이다."

5.4표준화하면 안 되는 곳

지금까지의 논의에서 경계가 셋 나온다. 각각이 유혹적인 접근을 하나씩 배제한다.

긍정형으로 뒤집으면 표준화해야 할 것이 나온다. 등급, 인도 메커니즘, 결제 관행이다. 소프트웨어, 합성 단위, 세대를 가로지르는 혼합은 건드리지 않는다.

다음 장에 넘기는 것

이 장이 닫은 것은 출구 하나다. 이질성을 숫자 하나로 눌러서 푸는 길은 없다. 합성 단위는 가중치 합의에서 깨지고, 토큰은 워크로드 형태에 따라 40배에서 100배 흔들린다.

남은 길은 차이를 없애는 대신 적어두고, 시장이 그 차이에 값을 매기게 하는 것이다. 석유가 등급과 애세이로 한 일이 정확히 그것이다. 6장은 그 체계가 어떻게 생겼는지, 컴퓨트에 옮기면 무엇이 필요하고 지금 무엇이 빠져 있는지를 본다.

5장이 단위를 만드는 시도가 왜 깨지는지를 봤다면 이 장은 그 대신 쓰는 체계를 가져온다.

6.1오일의 등급과 애세이

5장의 결론은 이질성을 숫자 하나로 누를 수 없다는 것이었다. 석유는 애초에 그 시도를 하지 않았다. 차이를 없애는 대신 분류하고 측정해서 계약에 적었다.

석유가 그 자리에 오기까지의 경로가 컴퓨트와 겹친다. 20세기 중반까지 석유는 유동성 있는 선물도 투명한 벤치마크도 없이 거래됐다. 소수의 수직통합 기업이 공급을 쥐고 있었고 가격은 불투명한 이권, 사적 계약, 내부자 관계로 정해졌다. Ribbit이 2026년의 컴퓨트를 설명할 때 가져오는 비유가 정확히 이 상태다.

단절은 1911년 Standard Oil 해체에서 왔다. Rockefeller의 독점이 하던 일 가운데 하나를 사람들은 그것이 사라지고 나서야 알아차렸다. 단일하고 권위 있는 가격을 공급하고 있었다는 것이다. 해체와 함께 수백 개 독립 사업자가 가격 선도자도 참조점도 없이, 자신 있게 계약을 협상할 방법도 없이 남겨졌다. 현물시장은 1970년대에야 등장했고 1973년 석유 위기가 전례 없는 변동성과 가격을 고정할 필요를 만들었다. 1983년 NYMEX 선물이 그다음이었고, 스왑, 옵션, 합성 파생상품은 거기서부터 정교해졌다.

그 과정에서 표준화한 것은 셋이다. 단위로 배럴을 정하고, 품질로 원유의 밀도를 나타내는 API 비중과 황 함량을 정하고, 인수도 위치를 정했다. 이 세 축 위에서 전 세계 200종이 넘는 인정 등급이 거래된다. 지배적 참조는 유럽과 중동의 Brent, 북미의 WTI 둘이다.

등급은 계약이 참조하는 분류다. WTI 라이트 스위트 원유는 API(American Petroleum Institute) 비중 39도에서 41도, 황 0.42% 미만, 오클라호마 쿠싱 인도라는 명세를 가진다. 그리고 실제로 선적되는 화물 하나하나에는 애세이가 따라붙는다. 그 특정 원유를 실험실에서 측정한 성적표다. 등급이 어느 칸에 들어가는지를 말한다면 애세이는 그 칸 안에서 정확히 어디인지를 말한다.

두 층이 다른 일을 한다. 등급이 있어야 계약을 쓸 수 있고, 애세이가 있어야 같은 등급 안에서 값이 갈린다. 스위트 원유와 사워 원유가 다른 정제소로 가는 것은 애세이가 다르기 때문이다.

그리고 여기서 표준화 기구가 무엇을 하는지가 드러난다. NIST는 200종의 등급을 하나의 숫자로 합치지 않는다. 각 차원을 어떻게 측정할지만 정한다. 등급 사이의 값 차이는 시장이 가격으로 매긴다.

4장에서 본 계층 대응을 여기에 겹치면 자리가 정해진다. 베어메탈 서버가 원유이고 VM이 가솔린이며 컨테이너가 항공유다. 원유를 먼저 표준화하지 않고 가솔린의 상품시장을 지을 수는 없다.

6.2컴퓨트의 등급 체계

Ariel Deschapell이 Compute Doesn't Need a Unit. It Needs a Grading System.에서 내놓은 제안은 석유의 세 축을 컴퓨트로 옮긴 것이다. 칩셋별로 임계값을 정하고 차원 셋에 등급을 매긴다.

ABA 같은 표기가 즉시 실행 가능한 정보를 준다. 최상급 하드웨어, NVLink 인터커넥트, 최상급 시설이라는 뜻이다. 소규모 클러스터는 되지만 프론티어 학습용은 아니라는 것을 세 글자로 알 수 있다. 여기에 칩셋을 붙이면 AAA-B300이 되고, 어디에 나타나든 하나의 구체적이고 시험 가능한 것을 가리킨다. 5장에서 본 합성 점수와 비교하면 차이가 분명하다. 82점이나 3.7 WCU-시간이라는 단일 숫자는 그 용량이 내 워크로드에 맞는지에 대해 거의 아무것도 말해주지 않는다.

칩 종류마다 별개 시장이 된다는 점도 석유와 같다. WTI와 Brent가 별개 원유인 것처럼 별개 오더북과 별개 선도 커브를 갖는다. 하드웨어가 노후화되면 그 시장이 자연히 얇아지고 신규 하드웨어가 출하되면 새 시장이 열린다. 이 성질이 12장의 세대별 격리와 같은 결론에 물리적 경로로 도달한 것이다.

이미 널리 쓰이는 등급이 하나 있다. SemiAnalysis의 ClusterMAX는 84개 공급자를 평가하고 최종 사용자를 140명 넘게 인터뷰해 메달 등급을 낸다. 공급자가 이 루브릭에 맞춰 로드맵을 설계할 만큼 영향력이 있고, CoreWeave는 랜딩 페이지에 Platinum을 올려둔다. 그런데 시장 인프라로는 쓸 수 없고 이유가 셋이다.

⭐ "우리는 ExxonMobil을 등급 매기고 그 회사가 선적하는 모든 배럴이 동일하다고 가정하지 않는다. 배럴을 등급 매긴다."

두 도구는 보완재다. ClusterMAX는 이 회사와 거래하고 싶은가에 답하고, 상품 등급은 이 용량이 정확히 무엇이며 실물을 보지 않고 인도를 받아들이겠는가에 답한다. 계약을 결제하고 대출을 담보하려면 절대적이고 고정되고 물리적으로 측정 가능한 임계값이 필요하다. 메달에 대고 선물계약을 쓸 수는 없다.

"GPU 시장은 모든 상품시장이 걸어온 길을 따라가고 있다. 신뢰하는 판매자에게서 사던 관계 기반 조달에서, 등급을 충족하는 재화를 사는 규격 기반 거래로."

6.3검증과 레몬 문제

등급은 그것을 검증한 절차만큼만 신뢰할 수 있다. 그래서 등급 체계는 검증 표준을 함께 요구한다. 누가 검증할 수 있고, 무엇을 시험해야 하고, 결과를 어떻게 기록하고, 검증이 얼마나 유효하며, 무엇이 재검증을 촉발하는지를 정해야 한다.

선택 사항이 아닌 이유가 분명하다. 독립적 검증이 없으면 컴퓨트 시장은 고전적 레몬 문제에 빠진다. 열등한 하드웨어를 가진 운영자가 등급을 과장하고, 진짜로 품질이 높은 운영자는 스스로를 신뢰성 있게 구별할 수 없고, 시장은 최저 수준으로 내려간다.

여기서 컴퓨트에는 어떤 물리적 상품도 갖지 못한 이점이 있다. 검증이 대부분 프로그래밍 가능하다. 소프트웨어가 서버를 프로비저닝하고 벤치마크 수트를 실행하고 네트워크 토폴로지를 측정해서 사람 없이 암호학적으로 서명된 검증 기록을 만들 수 있다. 다만 절차에 조건이 하나 붙는데, 벤치마크는 운영자가 아니라 검사자의 통제 아래 실행되어야 한다. 그래야 등급이 영업 자료의 주장이 아니라 어떤 상대방이든 조회할 수 있는 자산의 속성이 된다.

2026년 9월 기준 독립적으로 이를 하는 곳은 없다. 기존 구현은 전부 시장 참여자가 운영한다.

이 이해 상충은 8.10에서 지수 계층을 관통하는 것과 같은 구조다.

⚠️ 그리고 어려운 문제는 기술이 아니라 상업이다. 검증의 수혜자는 대주단, 구매자, 거래소인데 접근을 통제하는 쪽은 운영자이고, 운영자의 유인은 반대 방향인 경우가 많다. 실제로 작동할 수 있는 경로는 셋이다. 대주단이 금융 조건으로 의무화하거나, 거래소가 용량 게시의 상장 조건으로 요구하거나, 운영자 스스로에게 수익성이 있어야 한다. 마지막 경로의 예가 4.2에서 본 Brokkr의 가동률 주장이다.

6.4기준가와 차등, 그리고 그 한계

5.2가 반박한 방식과 6.1이 보여준 방식을 나란히 놓으면 시장 설계의 갈림길이 된다.

석유 업계는 B를 공식 가격(formula pricing)이라고 부른다. 기준유 가격에 품질과 인도 위치에 따른 차등(differential)을 더해 값을 정하는 방식이고, 국제 원유 거래의 기본 구조다. 계약이 정한 표준 품질을 기준 등급(basis grade)이라고 하고, 실제 화물이 거기서 벗어난 만큼이 차등이다. 이 차등을 베이시스라고도 부르는데, 그것이 헤지에서 어떤 문제를 일으키는지는 11장이 따로 다룬다. 여기서는 시장 설계 쪽만 본다.

이 구조가 컴퓨트에서 작동하려면 부품이 넷 필요하다. 앞의 둘만 부분적으로 있다.

3번이 이 모델의 심장이다. 참조가격만 있고 차이가 관측되지 않으면 헤지하려는 쪽은 자기 노출이 참조에서 얼마나 떨어져 있는지 모르는 상태로 헤지하게 된다. 그것은 헤지가 아니라 새 포지션을 하나 더 얹는 것이다. 스프레드를 평가해 발행하는 주체가 없다는 것이 이 시장에서 가장 선명한 공백이고, 13.10이 그 목록을 다룬다.

한계는 여섯이다. 앞의 셋은 컴퓨트에 특유하고 뒤의 셋은 모델 자체의 구조적 성질이다.

① 참조 등급이 진부화된다. 배럴은 영원히 배럴이고 WTI 명세는 1983년 이후 실질적으로 바뀌지 않았다. H100은 약 18개월이면 지배적 세대가 아니게 된다. 참조점 자체가 움직이는 시장에서 이 모델을 운영한 선례가 없다.

② 수요 측 축이 아예 빠져 있다. 6.1에서 본 등급과 애세이는 둘 다 공급을 서술한다. 하나의 대상인 배럴에 대한 두 개의 해상도일 뿐이고, 둘 다 내가 무엇을 사는가에 답한다. 석유는 그것으로 충분했는데 배럴은 어디에 쓰든 배럴이기 때문이다. 컴퓨트는 다르다. 같은 화물이 그 위에서 돌리는 작업에 따라 전혀 다른 양의 유용한 작업을 한다. Ilya Sergeyev가 Compute has a grade. It still needs an assay에서 쓴 표현으로는 "배럴은 배럴이다. GPU-시간은 GPU-시간이 아니다." 참조가 같고 모든 공급 측 차이가 같아도 워크로드 형태가 다르면 실현 단가가 20배에서 99배 다르고, 5.3에서 본 그 축은 스프레드로 표현되지 않으며 애초에 어느 지수에도 들어 있지 않다.

⚠️ ③ 가장 큰 항목이 참조에 없다. 지수가 재는 공급 측 항목은 가장 큰 것이 약 3배인데 수요 측 항목은 20배에서 99배다. 시장은 더 작은 변수를 지수화하고 있다.

④ 차이와 역량 불일치가 섞인다. 어떤 스프레드도 역량 불일치를 해소하지 않는다. 256-GPU 분산 학습에 NVSwitch 패브릭이 필요한 구매자는 어떤 할인에도 PCIe를 쓸 수 없다. 6.1에서 본 대로 스위트 원유와 사워 원유가 다른 정제소로 가듯, 어떤 차이는 스프레드가 아니라 다른 제품이다. 그런데 지수와 계약은 둘을 H100 시간이라는 같은 이름으로 부른다. 그 경계가 어디인지는 아무도 지도로 만들지 않았고 15.2의 미해결 목록에 남아 있다.

⑤ 차이가 참조보다 더 흔들리면 헤지가 오히려 변동성을 키운다. 네 지수가 수준에서 25%에서 40% 벌어진 채 수렴하지 않는다는 8.4의 사실이 정확히 이 위험을 가리킨다.

⑥ 차이에도 기준점이 필요하다. 기준점 없는 스프레드는 수렴하지 않고, 수렴하지 않는 스프레드에 대한 계약은 헤지가 아니라 방향성 베팅이다. 이것이 11.3과 12장의 주제다.

6.5지금 있는 것과 없는 것

1부를 닫으면서 현재 상태를 한 표로 놓는다. 2026년 9월 기준이다.

빈칸이 어디인지가 이 장의 결론이다. 공급 쪽은 규격까지 왔고 인도는 실제로 돌아간다. 그런데 워크로드 형태를 시장이 읽을 수 있게 적어둔 것이 없고, 등급을 믿게 해줄 독립 검증은 아무도 하지 않는다.

다음 장에 넘기는 것

1부가 다룬 것은 거래 대상이다. 물리적 기반에서 시작해 인도 계층을 정하고, 단위가 왜 성립하지 않는지를 보고, 그 대신 등급과 애세이로 차이를 적는 길까지 왔다.

그 절반이 비어 있다는 것이 1부의 결론이다. 공급 쪽 규격은 왔지만 워크로드 형태를 시장이 읽을 수 있게 적어둔 것은 없고, 등급을 검증해줄 독립 기관도 없다.

2부는 이 상태 위에서 시장이 실제로 어떻게 돌아가는지를 본다. 규격이 불완전한 채로도 가격은 이미 매겨지고 있다. 7장은 그 가격이 어디서 어떻게 만들어지는지, 그리고 호가와 체결이 왜 다른지를 본다.

1부가 거래 대상의 규격까지 왔다. 이 장부터는 그 위에서 가격이 실제로 어떻게 만들어지는지를 본다.

선례앞선 시장은 이 문제를 이렇게 풀었다

1970년대 초까지 국제 석유에는 공시가가 있었다. 메이저들이 발표하는 숫자였고 산유국에 낼 세금과 로열티를 계산하는 기준이었다. 그런데 그것은 거래가 청산되는 가격이 아니었다. 실제 물량은 계열사 간 이전과 장기 계약으로 움직였고, 발표된 숫자와 손이 오간 숫자는 서로 다른 세계에 있었다.

1970년대에 현물시장이 생기면서 그 격차가 드러났다. 실제 체결이 보이기 시작하자 공시가는 기준으로서의 쓸모를 잃었고, Platts 같은 평가기관이 그 체결을 모아 새 기준을 만들었다. 오늘의 Dated Brent는 누가 발표한 숫자가 아니라 실제로 오간 거래를 모은 것이다.

게시된 숫자와 체결된 숫자는 다른 것이고, 시장은 뒤의 것 위에 선다. 이 장은 컴퓨트에서 그 둘이 얼마나 벌어져 있는지를 본다.

7.1다섯 가지 가격 체제

Moonletter가 Inside the Fragmented Market for AI Compute에서 정리한 대로 컴퓨트에는 단일 시장이 없다. 겹치는 다섯 개의 시장이 있고 각각 가격이 정해지는 방식이 다르다.

그래서 같은 칩에 같은 날 여러 개의 가격이 존재한다. 이 영역에 들어오는 트레이더는 어떤 유의미한 의미에서도 H100-시간 가격이라는 단일 숫자는 없다는 사실부터 받아들여야 한다.

그리고 더 깊은 지점이 있다. David Lopez Mateos가 Financial Markets Will Unbundle the Neocloud에서 내놓은 관찰인데, 공급자 내부에서 가격은 재무팀이 클러스터의 부채 상환 스케줄에서 역산해 만들고 몇 달마다 모델을 다시 짤 때 갱신한다.

⭐ "거기에는 가격 발견이 없다. 시장관을 가진 데스크는 정보에 따라 움직이고, 파이낸싱 모델은 파이낸싱이 바뀔 때 움직인다."

가격이 틀렸다는 말이 아니다. 그것이 가격이 아니라 부채 상환 스케줄의 출력값이라는 말이다.

7.2호가와 체결 · B200/B300 자연실험

게시가와 체결가가 얼마나 벌어지는지를 보여주는 실증 사례가 있다. David Lopez Mateos가 What does a B300 cost?에서 사적 체결 데이터를 모아 게시가와 대조했다.

출발점은 게시가가 거의 붙어 있었다는 사실이다. 2026년 4월 기준 네오클라우드 게시 요율이 1% 이내였다. B200이 시간당 5.24달러, B300이 5.20달러였다. B300은 연산 성능이 55% 높고 메모리가 50% 많은 상위 제품인데도 그랬다.

실제 체결은 달랐다.

실제 거래에서 B300은 B200보다 시간당 약 21센트 비싸다. 게시가에서는 오히려 4센트 쌌는데 부호가 뒤집힌 것이다. 대형 구매자는 B300보다 B200에서 협상 여지를 더 많이 찾는다. 게시가에서 1% 이내로 붙어 있던 두 칩이 체결가에서는 5%p 넘는 할인율 차이를 두고 순서까지 바뀌었다.

그리고 더 중요한 발견이 따라온다. B300은 B200보다 비싸게, 싸게, 다시 비싸게 거래됐다. 두 달 만에 관계가 네 번 뒤집혔고 52일의 중첩 구간에서는 더 싼 날이 더 많았다.

이것을 변동성이라고 부르면 안 된다는 것이 이 절의 논점이다.

"변동성은 시장이 시끄럽게라도 제 일을 하고 있다는 뜻이다. 그렇지 않다. 작동하는 시장에서는 가격이 다를 때 그 차이가 납득이 된다. 1년 계약과 1개월 계약은 다르게 가격 매겨져야 한다. 미국 거래와 유럽 거래는 다르게 매겨져야 한다. 가동률이 나쁜 벤더의 같은 칩은 더 싸게 팔려야 한다. 그 차이들이 시장이 거래를 실제 특성으로 분류하고 있다는 것을 말해준다." ⭐ "B300 체결의 넓은 범위와 B300/B200 관계가 계속 뒤집히는 것은, 자기 자신을 볼 수 없는 시장에서 나오는 노이즈다."

공급이 늘면 수렴한다는 통념도 여기서 깨진다. 두 달 뒤에 확인해보니 벤더가 늘고 거래가 늘어나는 부분은 실제로 일어나고 있었지만 가격이 더 유의미해지는 부분은 아니었다.

"빠져 있는 것은 더 많은 거래가 아니다. 거래가 합쳐져서 가격이 되게 만드는 시장 구조다. 게시된 기준 요율, 표준 계약 조건, 공유된 체결 데이터. 그것들이 없으면 거래가 늘어날수록 노이즈만 늘어난다."

⚠️ 저자가 붙인 유보 조건을 함께 읽어야 한다. B300은 공급자가 약 3곳에 가격 구성이 5개인 데 비해 B200은 약 10곳에 73개다. 시장이라고 부르는 것 자체가 관대한 표현이다. 그리고 유럽에서는 방향이 반대라서 B300이 B200보다 18% 비싸다. 표본이 얇다는 사실 자체가 이 절의 주장과 같은 방향을 가리키기는 한다.

7.3오프테이크 계약이라는 사설 선도 커브

4.3에서 계약 형태 스펙트럼의 맨 끝에 있던 다년 오프테이크를 여기서 다시 본다. Dave Friedman이 The Compute Market has Multiple Views on Future Compute Prices에서 다룬 주제다. 공급자와 대형 고객이 맺는 다년 계약은 미래 컴퓨트에 대한 선도 가격이다. 당사자들이 그렇게 부르지 않을 뿐이다.

"따라서 시장은 선도 커브를 만들지 않으면서 선도 가격을 만들어낸다."

문제는 계약마다 조건이 달라서 서로 이어붙일 수가 없다는 데 있다. 구성, 위치, 인도 일정, 서비스 수준, 상대방이 각각 따로 협상됐고, 내용은 비공개이며, 숫자끼리 비교가 되지 않는다. 선도 가격이 수백 개 있는데 커브는 하나도 그려지지 않는다.

그리고 계약 하나가 네 가지 일을 동시에 한다. 성숙한 상품시장이라면 별개 상품 넷이 나눠 할 일이다.

• 미래 가격을 확정한다. 구매자는 희소성과 가격 상승에 대한 보호를, 공급자는 가격 하락과 유휴 용량에 대한 보호를 얻는다
• 물리적 용량을 예약한다. 고객은 컴퓨트 가격에 대한 견해를 표명하는 것이 아니라 특정 기간에 특정 인프라를 원한다
• 성능 리스크를 배분한다. 하드웨어, 위치, 가용성, 네트워킹, 인도 일자, 서비스 수준, 불이행 구제를 정한다
• 자금조달을 뒷받침한다. 장기 약정이 대주단에게 건설 이후 GPU가 매출을 낼 것이라는 증거를 준다

그래서 거기서 나오는 선도 가격은 순수한 컴퓨트 가격이 아니다. 신용 리스크, 인도 의무, 기술 규격, 계약 유연성, 희소한 용량을 예약하는 값이 함께 들어 있고, 전부 하나의 비공개 숫자에 뭉쳐 있다.

대주단에게 다른 선택지가 없다는 점이 이 구조를 고착시킨다. 18개월 뒤 가동될 클러스터를 짓는 네오클라우드는 그 클러스터가 생산할 컴퓨트의 관측 가능한 시장 가격이 없다. 그래서 대주단은 공개 선도 커브를 보고 사업의 예상 산출물을 평가할 수 없고, 대신 고객 계약을 봐야 한다. 계약이 빠진 정보를 공급한다. 누가 지급할 것으로 기대되는지, 얼마를 사겠다고 약속했는지, 지급이 언제 시작되는지, 불이행하면 무슨 일이 일어나는지다.

공개 커브가 생기면 이 번들이 풀린다. 오프테이크는 모든 리스크가 가격 매겨지는 유일한 장소이기를 그만두고 차이를 사고파는 계약이 된다. 그러면 대주단은 고객 계약을 하나의 분할 불가능한 자금조달 원천으로 취급하는 대신 시장 가격 리스크, 가동률 리스크, 운영 리스크, 상대방 리스크를 따로따로 평가할 수 있다.

지금 번들이 각 당사자에게 무엇을 물리는지 보면 그 이익이 분명해진다.

오프테이크 자체는 살아남는다. 번들이 살아남지 못한다. 선물 포지션은 클러스터를 운영하거나 청구서를 지급하거나 누군가 그 용량을 소비할 것을 보장하지 못하기 때문이다.

7.4컴퓨트 가격은 무엇으로 분해되는가

지금까지 나온 모든 분해를 하나로 합치면 이렇게 된다. 여기서 차이란 6.4에서 본 기준 규격 대비 벗어난 만큼을 말하고, 업계는 이를 베이시스라고 부른다. 그 성질은 11장이 다룬다.

이렇게 놓고 보면 세 가지가 드러난다.

① 기준가만 관측된다. 그 아래 전부가 보이지 않는다. 6.4에서 본 네 부품 가운데 차이의 관측이 비어 있다는 것이 이 말이다.

② 가장 큰 항목이 공급 측에 없다. 워크로드 형태가 실현 가격을 20배에서 99배 움직이는 반면 지수가 재는 공급 측 항목은 가장 큰 것이 약 3배다. 시장은 더 작은 변수를 지수화하고 있다.

③ 이 중 둘은 애초에 차이가 아니다. NVSwitch가 필요한 곳의 PCIe 같은 역량 불일치와 워크로드 불일치는 어떤 스프레드로도 닫히지 않는다. 같은 이름을 쓰는 다른 제품이다.

실측 · 추론 크랙

②가 실제로 어떻게 나타나는지는 재볼 수 있다. 정유사는 원유를 사서 휘발유를 판다. 두 가격이 따로 움직이면 마진이 눌리므로 그 차이를 크랙 스프레드라는 이름으로 따로 거래한다. 컴퓨트에도 대응하는 구조가 있는데, GPU-시간을 사서 토큰을 파는 것이다.

재료는 Ornn이 발행하는 두 계열이다.

그런데 두 계열을 바로 빼서 마진을 낼 수는 없다. 단위가 다르기 때문이다. 달러 마진을 내려면 GPU 한 장이 한 시간에 토큰을 몇 개 뽑는지라는 변환 항이 필요한데, 그 수율을 아무도 발행하지 않는다.

⚠️ 그래서 이 계산이 답하는 질문은 하나로 좁혀진다. 마진이 얼마인가가 아니라 가위가 벌어졌는가다. 두 계열을 빼는 대신 나눠서 비율의 변화만 본다. 수준은 뜻이 없고 방향과 폭만 읽을 수 있다.

측정 구간은 2025년 7월 4일부터 2026년 8월 24일까지 356일이고, 랩 셋과 GPU 여섯을 짝지어 18개 조합을 전부 계산했다. 각 조합에 대해 토큰 가격 지수를 GPU 가격 지수로 나눈 비율을 하루 단위로 만들고, 그 비율이 14개월 동안 어떻게 움직였는지를 봤다.

두 다리가 반대로 갔다.

파는 것의 값은 내려가고 사는 것의 값은 올랐으므로 비율은 떨어질 수밖에 없다. 18개 조합이 전부 음수였고 가장 큰 폭은 −80%였다. OpenAI 토큰 지수를 H100 가격으로 나눈 조합이다.

분해 관점에서 중요한 것은 그다음이다. 두 다리의 수익률 상관이 0에 가깝다. 조합에 따라 −0.01에서 +0.09 사이이고, 비율 자체의 변동성이 두 다리 변동성을 단순히 더한 값의 71%에서 83%에 이른다. 서로 상쇄가 거의 일어나지 않는다는 뜻이다.

원유와 휘발유는 수익률 상관이 0.8을 넘기 때문에 정유사가 원유만 헤지해도 마진이 상당히 지켜진다. 컴퓨트는 그렇지 않다. GPU 가격을 헤지해도 토큰 가격 하락은 그대로 남는다. 공급 측과 수요 측이 독립적으로 움직인다는 것이 숫자로 확인되는 자리이고, 지수가 기준가만 발행하는 한 그 나머지는 누구도 헤지할 수 없다.

다음 장에 넘기는 것

이 장이 확인한 것은 가격이 하나가 아니라는 사실이다. 다섯 개의 체제가 각각 다른 방식으로 숫자를 만들고, 게시된 숫자와 체결된 숫자가 20%대로 벌어지며 순서까지 뒤집히고, 가장 큰 물량은 비공개 계약 안에 갇혀 있다.

그래서 기준가를 만들겠다는 시도가 나온다. 2026년 9월 기준 네 개의 지수가 그 일을 하고 있다. 8장은 그 지수들이 무엇을 어떻게 재는지, 왜 서로 25%에서 40% 어긋난 채 수렴하지 않는지, 그리고 벤치마크가 신뢰를 얻거나 잃는 조건이 무엇인지를 본다.

7장이 체결이 흩어져 있어 기준가를 만들 재료가 모이지 않는다고 했다. 이 장은 그 자리를 무엇이 채우고 있는지 본다.

8.1해운의 선례 · 평가로 만드는 벤치마크

7장이 보인 문제는 체결이 흩어져 있어서 기준가를 만들 재료가 모이지 않는다는 것이었다. 같은 문제를 이미 푼 시장이 있다.

해운에는 두 항해가 같지 않다. 항구도 기상도 벙커유 가격도 운하 통과도 정박시간도 다르다. 그런데 선도운임계약이라는 파생상품이 만기별로 거래되고 청산소를 통해 결제된다. 그것이 가능한 이유가 둘이다.

첫째, 항해를 동일하게 만들려는 시도를 하지 않았다. 항로와 선급을 등급으로 정의하고 나머지 전부를 차이로 뒀다. 6.4에서 본 기준가와 차등의 구조가 컴퓨트만큼 이질적인 시장에서 실제로 구현된 사례다.

둘째, 기준가를 거래소 체결이 아니라 평가로 만들었다. Baltic Exchange가 패널의 보고를 모아 항로별 운임을 평가해 발행하고, FFA는 그 평가치를 향해 현금 정산한다. 거래된 가격이 아니라 평가된 가격이 파생상품의 결제 기준이 된다. 컴퓨트의 네 지수가 하려는 일이 정확히 이것이다.

그래서 조건도 같이 따라온다. 평가가 기준이 되려면 그 평가 과정이 신뢰받아야 한다. 누가 무엇을 제출하고, 어떻게 걸러지고, 이상치를 어떻게 다루는지가 공개되고 감사 가능해야 한다. 이 장의 뒷부분이 그 조건을 다룬다.

⚠️ 다만 해운이 더 쉬운 지점이 하나 있다. 2029년의 Capesize 선박도 여전히 Capesize 선박이다. 선박은 느리고 예측 가능하게 감가한다. 해운에는 위치 차이와 만기 차이가 있어도 진부화 차이는 없다. 구조의 본보기로는 맞고 난이도의 본보기로는 아니다.

8.2네 개의 지수

같은 Hopper 시장에 대해 게시된 지수가 넷 있고, 서로 일치하지 않는다.

네 선은 2025년 1월부터 2026년 4월까지 한 번도 겹치지 않는다. 대역은 시간당 1.65달러에서 2.85달러 사이이고, 대부분의 시점에서 최고와 최저의 차이가 50센트에서 80센트로 가격 수준의 25%에서 40%에 해당하며 방향이 어긋나는 구간도 있다. 네 계열을 한 축에 겹쳐 놓은 것은 Compute Desk의 There is no GPU price이고, 위 그림은 그 Figure 2를 이 문서의 스타일로 다시 그린 것이다.

⭐ 이것은 존재하는 가격에 대한 네 개의 추정치가 아니다. 존재하지 않는 가격에 대한 네 개의 구성물이다.

그리고 이것이 곧 실제 계약의 문제가 된다. CME에 상장을 신청한 GPU1은 Silicon Data 지수로 결제된다. 헤지하려는 쪽의 포지션이 Compute Desk의 지수를 따라간다면, 위 시계열은 지난 18개월 대부분에서 25%에서 40%의 차이를 감당했을 것이라고 말한다. 그 차이를 결제 베이시스라고 부르고, 성질은 11장이 다룬다. 누구든 헤지하려는 가격 변동폭보다 이 차이가 크다.

8.3산출 방법론 비교

네 지수가 다른 것은 오류가 아니라 설계가 다르기 때문이다.

설계에서 가장 먼저 갈리는 것은 등급의 폭이다. 좁게 잡으면 실제 노출을 더 잘 헤지하지만 기초가 되는 체결 집합이 얇아져 조작 위험이 올라간다. 넓게 잡으면 데이터는 두꺼워지지만 지수가 구매자가 실제로 산 것과 덜 대응한다. 어느 쪽을 고르든 대가가 있고, 그 선택이 수준을 통째로 옮긴다.

방법론을 문서로 발행한 곳은 Ornn 하나다. 공개된 명세를 보면 산출 방식이 이렇다.

이 정도면 9.2에서 볼 IOSCO 원칙의 상당 부분을 충족한다. 체결가 기반이고, 복제 가능한 수준으로 산출식이 공개됐고, 기여자 행동강령이 있고, 감독 기능이 선언됐다. 남은 공백은 셋이다. 윈저화를 어느 수준에서 자르는지, 기여자가 누구인지, 그리고 선언된 감독위원회가 실제로 구성됐는지가 아직 공개되지 않았다.

나머지 세 사업자는 이 수준의 문서를 공개하지 않았다. 요인 모델도 가중치도 이상치 처리도 기여자 명단도 없다. 그 격차가 무엇을 뜻하는지는 9.3가 다룬다.

8.4왜 25~40% 격차가 수렴하지 않는가

격차는 오류가 아니라 설계 차이의 합이다. 원인을 분해하면 다섯이고, 위로 갈수록 크다.

그래서 두 지수는 같은 것을 재는 두 추정치가 아니다. 서로 다른 것을 재고 있다. 하나는 정규화된 합성 구성의 가격이고 다른 하나는 실제 체결의 물량 가중 평균이다.

이것이 헤지에 무엇을 뜻하는지는 학계에서 확인된다. Johns Hopkins의 Federico Bandi와 Yinan Su가 (Early) AI Compute Asset Pricing에서 지수 계열 사이의 상관 구조를 그렸다. Silicon Data와 Ornn이 제공한 데이터로 30일 지수이동평균의 추세 성분에서 상관 네트워크를 만든 결과, 대부분은 양의 상관인데 Silicon Data 계열과 Ornn 계열이 서로 다른 덩어리로 갈라지고 사업자를 가로지르는 음의 상관도 나타난다. 다만 논문은 이 네트워크를 그림으로만 싣고 계수를 표로 발행하지 않는다. 결론은 이렇다.

"Silicon Data H100 NEO를 참조하는 선물은, 음의 상관을 갖는 Ornn 지수가 커버하는 세그먼트의 사용자에게 이상적인 헤지 수단이 아니다."

수렴을 기대할 근거가 없다는 것이 이 절의 결론이다. 격차가 설계에서 나오므로, 설계가 같아지지 않는 한 시간이 지나도 좁혀지지 않는다.

8.5토큰 지출 지수

지수 사업자들은 GPU 임대료 말고 토큰 가격도 발행한다. Ornn은 랩별로 정산된 토큰당 가격을 내고, Silicon Data는 SDLLMTK를 낸다. 뒤의 것이 더 널리 인용되므로 이것으로 본다. 정식 명칭이 LLM Token Expenditure Index이고 지출이라는 단어가 실제로 무게를 진다. 사업자 자신의 설명으로는 지출 가중 평균 토큰 가격 지수이고, 모델과 무관하게 AI 시장 전체가 100만 토큰에 얼마를 지불하는지를 말한다.

5.3에서 토큰이 단위가 될 수 없는 이유를 셋 들었는데, 이 지수는 그중 하나만 피해 간다.

그런데 더 근본적인 문제가 따로 있다. 지수가 전혀 다른 두 이유로 움직이고 둘을 구별할 수 없다. 공급자가 요율을 내려도 움직이고, 가격은 그대로인데 구매자가 더 싼 모델로 옮겨도 움직인다. 프론티어 4.20달러와 오픈웨이트 0.85달러 사이에서 혼합이 1.08달러라는 것은 값싼 쪽이 지배한다는 뜻이고, 따라서 구성비의 작은 이동이 실제 가격 변동을 압도한다.

그래서 올바른 심상 모형은 WTI가 아니라 CPI다.

누구도 CPI 선물로 자기 식료품비를 헤지하지 않는다. 자기 바스켓이 CPI 바스켓이 아니기 때문이다. 증거도 이 해석을 뒷받침한다. SDLLMTK는 거시 리서치에서 AI 비용 디플레이션 지표로 인용되고, CME는 GPU1과 GPU2의 결제에 이 지수를 고르지 않았다. 단일 SKU 임대료 지수를 골랐다.

Silicon Data는 자기가 무엇을 만들었는지 정확히 아는 것으로 보인다. 5.3의 비판은 이것을 가격으로 쓰는 데 적중하고, Silicon Data는 이것을 지출 총계로 발행한다. 둘 다 맞다.

다음 장에 넘기는 것

이 장이 확인한 것은 기준가의 상태다. 네 개가 경쟁하고 있고, 25%에서 40% 벌어진 채 수렴하지 않으며, 그 격차가 설계에서 나오므로 시간이 해결하지 않는다. 커브는 발행되지만 그대로 읽으면 진부화를 과소평가하고, 토큰 지수는 가격이 아니라 지출 총계다.

그런데 지수가 어떻게 만들어지느냐는 문제의 절반이다. 나머지 절반은 그 숫자를 믿을 수 있느냐다. 8.3의 표 맨 아랫줄에서 네 사업자 모두에게 이해 상충이 붙어 있는 것을 봤는데, 9장이 그것을 정면으로 다룬다. 벤치마크가 대체 불가능해지는 조건을 한 세기 전의 석유에서 가져오고, 컴퓨트의 관리기관이 그 조건을 어디까지 충족하는지 본다.

8장이 지수가 어떻게 만들어지는지를 봤다면 이 장은 그 숫자를 믿을 수 있느냐를 본다. 조건은 한 세기 전의 석유에서 온다.

9.1Platts · 벤치마크가 필수불가결해지는 법

여기서부터는 지수가 어떻게 만들어지느냐가 아니라 그것이 어떻게 신뢰를 얻느냐를 본다. 출발점은 6.1에서 본 1911년이다. Standard Oil이 해체되고 수백 개 사업자가 참조점 없이 남겨졌을 때, 그 빈자리를 채운 것은 거래소도 규제기관도 아니었다.

Warren Platt은 기자였다. 화학자도 엔지니어도 트레이더도 아니었다. 그런데 업계가 안에서는 보지 못한 것을 알아봤다. 혼돈스러운 시장에서 신뢰받는 정보가 무엇보다 값비싼 상품이라는 것이다. 1909년에 *National Petroleum News*를 창간했고 1923년에 *Platts Oilgram*으로 확장했으며, 그 뉴스레터가 빠르게 석유 가격의 공인된 참조가 됐다.

그것이 왜 고착됐는지를 Moonrunner가 History Lessons and Next Steps에서 이렇게 정리한다.

"규제기관이 의무화했기 때문이 아니다. 기술적으로 가능한 가장 정교한 방식이었기 때문도 아니다. 충분히 많은 매수자와 매도자가 자기 계약서에서 그것을 참조하기 시작했기 때문이고, 그렇게 되자 다른 무엇을 쓰는 전환비용이 감당 불가능해졌기 때문이다."

Platts는 Dated Brent가 됐다. 항공사가 항공유 계약에서 참조하고 정제소가 원유 가격을 매기는 데 쓰며 수조 달러의 파생상품이 그에 대해 정산된다. 방법론은 나중에 정식화됐고 거버넌스도 나중에 전문화됐다. 고착이 먼저였다.

Platts가 신뢰받는 두 번째 이유가 있고, 이것이 9.3 전체를 지탱한다. Platts는 독립 데이터 사업자다. 거래 플랫폼을 운영하지 않고 딜을 중개하지도 않는다. 가격을 매기는 쪽과 그 가격으로 거래하는 쪽이 갈라져 있다는 것이 신뢰의 근거 가운데 하나다.

9.2IOSCO 원칙

고착만으로는 충분하지 않다. 계약이 참조하기 시작한 벤치마크는 그 숫자를 밀어볼 유인도 함께 만든다. 참조 규모가 커질수록 유인도 커지는데, 그것을 막는 장치는 저절로 생기지 않는다.

국제증권감독기구가 2013년 7월에 발행한 금융 벤치마크 원칙이 그 장치의 표준이다. LIBOR 조작이 드러난 뒤의 직접적 대응이었고, 거버넌스, 방법론 품질, 데이터 충분성, 투명성, 책임성을 다루는 19개 원칙으로 되어 있다. 신뢰할 만한 벤치마크가 무엇을 갖춰야 하는지에 대해 금융시장이 가진 보편 표준에 가장 가깝다.

컴퓨트에 가장 직접적으로 걸리는 것은 넷이다.

1. 관리기관에 이의를 제기할 권한을 가진 독립 감독 기능
2. 독립적 복제가 가능할 만큼 상세하게 발행된 방법론
3. 관리기관의 상업적 이해가 벤치마크에 영향을 줄 수 있는 상황을 식별하고 공개하고 관리하는 이해상충 프레임워크
4. 가능한 한 추정치가 아니라 실제 체결가에 기반하기

상업적으로 알아둘 결과가 하나 붙는다. 개혁 과정에서 규제되는 관리기관 범주가 생겼는데, 그것은 신뢰의 신호이면서 동시에 진입장벽이다.

⚠️ 다만 이 원칙들이 언제 만들어졌는지를 함께 봐야 한다. 약 300조 달러의 계약이 이미 LIBOR를 참조하고 난 뒤에야 규제기관과 금융산업이 10년을 들여 이것을 썼다. 규칙은 사고를 예상해서 만들어지지 않고 사고의 잔해에서 만들어진다.

컴퓨트 시장은 아직 그 규모가 아니지만 그리로 가고 있다. 50억 달러 시장에서 거버넌스를 먼저 짓는 비용은 4조 달러 시장에 소급해서 적용하는 비용과 비교가 되지 않는다.

9.3컴퓨트에 Platts는 없다

9.1은 독립성이 신뢰의 근거라고 했고, 8.3은 네 사업자 모두에게 이해상충이 붙어 있다고 했다.

Platts가 신뢰받는 것은 정확히 거래 플랫폼을 운영하지도 딜을 중개하지도 않기 때문이다. 그런데 진지한 컴퓨트 벤치마크 관리기관은 예외 없이 시장 참여자다.

CME 상장 계약은 자기 입력 데이터를 공급하는 거래 장소를 CEO가 함께 운영하는 회사가 관리하는 지수로 정산된다. 상장되는 날 이것은 이론적 문제이기를 그친다.

그날이 뒤로 물러났다. CFTC는 2026년 8월 19일에 컴퓨트 파생상품 상장에 대한 의견 요청을 냈다. 현물시장의 규모와 유동성, 시장 감시, 시세조종 우려가 질문 항목에 들어 있다. 이어 9월 22일에는 CME에 보낸 서한에서 이 상품을 전례가 없거나 복잡한 사안으로 판단하고 심사를 45일 연장했다. 10월 5일로 잡혀 있던 상장은 11월 9일 이후로 미뤄졌다.

CFTC가 든 사유가 7장의 관찰과 겹친다. GPU 임대료는 사적 양자 계약으로 정해지므로 실제 시장가격을 확정하기 어렵고, 임대시장에 영향력이 큰 사업자가 정산 기준이 되는 가격을 움직일 수 있다는 것이다. 관리기관의 이해상충은 CFTC가 든 목록에 없다. 다만 양쪽이 가리키는 취약성은 하나다. 기초가 되는 가격이 사적으로 정해지면, 그 가격을 만지는 자리에 앉은 쪽은 누구든 지수를 움직일 수 있다.

여기에 반론이 있다. 거버넌스가 아니라 시장 규율에 기대는 논거다. Silicon Data의 CEO Carmen Li가 블룸버그 Odd Lots에서 이렇게 답했다.

"시장은 항상 실제로 헤지에 도움이 되는 것으로 끌려간다. 쉽게 조작된다면 사람들은 당신을 헤지에 쓸 수 없다."

논거 자체는 참이다. 조작 가능한 지수는 상업적으로 무가치하다. 그런데 이것은 LIBOR 이전의 모든 벤치마크가 했던 논거이기도 하다.

⭐ 그것은 자율 규제이고 감독이 아니다. 구성이 확인된 독립 감독 기능도, 발행된 이해상충 정책도 이 계층 어디에도 없다.

조작 표면은 이미 보인다. 경로가 둘인데 하나는 이미 나타났다고 볼 만하다. 얇은 체결 집합이 첫째다. 벤치마크가 소규모 체결 데이터 위에 지어지면 하나의 이상치 거래가 지수 전체를 크게 움직이고, 8.2에서 본 시계열에 그 서명이 있다. 스푸핑된 호가가 둘째다. 게시가를 쓰는 방법론은 체결 의사 없이 지수를 밀어올리려는 호가에 취약하다.

좋은 거버넌스가 무엇인지는 이미 정리되어 있다. IOSCO의 19개 원칙을 컴퓨트의 말로 옮기면 넷이다. 체결가 기반 입력, 기여자 프레임워크, 이해상충 정책, 그리고 발행되고 감사 가능한 방법론이다. 2026년 9월 기준으로 마지막 것이 가장 크게 비어 있다. Moonrunner가 같은 글에서 기관 대주가 요구하는 수준을 이렇게 적는다.

"5억 달러 규모의 GPU 인프라 대출을 인수심사하는 기관 대주는 지수가 체결가 기반이라는 것만으로는 부족하고, 정확히 어떤 체결가가, 어떤 기여자로부터, 어떤 품질 관리를 거쳐, 이상치를 어떻게 처리해서 들어갔는지를 알아야 한다."

같은 글이 그 격차의 값을 매긴다.

"마케팅 페이지와 발행된 방법론 사이의 격차는, 조달 담당자가 참조할 수 있는 지수와 기관 자본이 그에 대해 인수심사할 수 있는 지수 사이의 격차다."

⚠️ Ornn의 명세는 남은 공백이 어디인지도 함께 드러낸다. 8.3에서 본 대로 산출식, 이상치 규칙, 기여자 행동강령, IOSCO 정렬 선언까지 담겼다. 그런데 윈저화를 어느 수준에서 자르는지가 빠져 있고, 기여자가 누구인지 알 수 없으며, 선언된 감독위원회가 실제로 구성됐는지 확인할 방법이 없다. 그리고 CME 계약이 정산에 쓰는 지수는 Ornn이 아니다.

그래서 거버넌스는 규제 준수 비용이 아니라 진입장벽이다. 9.1이 보여준 대로 고착이 먼저 오는데, 규칙 기반 거버넌스를 먼저 입증하는 벤치마크가 기관 계약에 처음으로 쓰여 들어간다. 그에 대해 쓰인 모든 계약이 다음 계약의 가능성을 높이고 모든 경쟁자가 정당화하기 어려워진다.

지수를 발행하는 경주는 진행 중이다. 표준이 되는 경주는 아직 시작되지 않았다.

다음 장에 넘기는 것

8장과 9장이 함께 보여준 것은 기준가 계층의 상태다. 숫자는 발행되고 있고 계약도 곧 상장되는데, 그 숫자를 만드는 쪽과 그 숫자로 돈을 버는 쪽이 같다. 복제 가능한 방법론을 발행한 곳은 넷 중 하나이고, 관리기관에 이의를 제기할 독립 기능은 어디에서도 확인되지 않는다.

그럼에도 그 위에 시장이 지어지고 있다. 10장은 그 시장의 구조 전체를 본다. 표준화, 현물, 헤지, 청산이라는 네 계층 가운데 무엇이 채워졌고 무엇이 비었는지, 그리고 어느 것을 먼저 지어야 하는가라는, 이 문서가 결론을 내지 못한 논쟁을 다룬다.

9장까지가 가격을 만드는 쪽을 봤다면 이 장은 그 가격 위에 무엇이 지어지고 있는지를 본다.

10.1가스의 선례 · 인도가 먼저였다

천연가스는 컴퓨트가 앞으로 어떤 모양이 될지를 가장 가깝게 보여준다. 이 장이 다루는 계층 구조도, 무엇을 먼저 지어야 하는가라는 물음도 가스에서는 이미 한 번 답이 나왔다. 그 답을 읽으려면 Henry Hub부터 봐야 한다.

Henry Hub는 가스의 종류가 아니라 장소이자 규칙이다. 루이지애나 남부의 한 인수도 지점이고, 거기서 실제로 가스가 넘어가고, 그 지점의 가격이 게시되고, 계약은 그 게시 가격으로 정산한다. 순서를 보면 파이프라인과 계량소가 먼저 깔렸고, 그 위에 인수도 지점이 생겼고, 게시 가격이 그다음에 붙었다. NYMEX의 가스 선물은 1990년에 상장됐으니 인수도 인프라가 수십 년 먼저다. 순서를 뒤집어 상장부터 했다면 정산할 기준가 자체가 없었을 것이다.

그리고 가스 시장의 절반은 Henry Hub가 아니다. 미국에는 인수도 지점이 수십 곳 있고, 각 지점의 가격은 Henry Hub 대비 얼마라는 형태로 매겨진다. 그 차이만 따로 사고파는 스왑이 있고, 거래는 양자 간에 협상되며, CME ClearPort가 그것을 대량으로 청산한다. 화면에 오더북이 없으니 이 시장이 존재한다는 사실 자체가 잘 보이지 않는데, 규모로는 이쪽이 더 크고 거래소가 실제로 하는 일은 매칭이 아니라 청산이다. 차이를 가리키는 업계 용어가 베이시스이고 11장이 다룬다.

인수도 지점마다 열량도 압력도 계약 조건도 다르다. 그런데도 가스는 지구상에서 가장 깊은 파생상품 시장에 속한다. 동질적이어서 거기 도달한 것이 아니라, 이질성을 없애는 대신 기준 지점 하나를 정하고 나머지를 그에 대한 차이로 적는 방식으로 처리했기 때문이다. 5장이 여러 자원을 가중합한 합성 단위를 만들지 말라고 한 이유가 여기서 한 번 더 확인된다. 이질성은 없애는 것이 아니라 값을 매기는 것이다.

그래서 가스가 컴퓨트에 말하는 것이 둘이다. 하나는 브로커가 일하려면 거래할 표준 계약과 호가의 기준이 될 참조가격이 둘 다 있어야 한다는 것이다. 가스에는 둘 다 있어서 브로커도 스왑도 청산도 있고, 컴퓨트에는 둘 다 없어서 모든 네오클라우드가 각자 자기 거래의 브로커 노릇을 한다. 다른 하나는 인수도 인프라가 금융 계층보다 먼저 왔다는 순서인데, 컴퓨트가 그 순서를 따라야 하는지를 두고 답이 갈린다. 10.6이 그 논쟁이다.

10.2네 개의 계층

상품시장은 네 계층으로 쌓인다. 표준화가 무엇을 거래하는지 정의하고, 현물이 그 가격을 발견하고, 헤지가 미래의 가격을 지금 거래하게 하고, 청산과 결제가 양쪽의 리스크를 상호부담한다. 컴퓨트에 이 틀을 처음 댄 것은 Ribbit이고, 네 번째 계층의 일을 계약을 대체 가능하고 자금조달 가능한 상품으로 바꾸는 것이라고 적었다.

석유가 이 표를 채우는 데 129년이 걸렸고 컴퓨트는 2022년에 시작했다. 그런데 네 칸이 이미 이름으로 차 있다. 이 속도 자체가 이 시장의 특징이고, 앞선 아홉 장이 재료를 모아온 이유이기도 하다. 다만 이름이 있다는 것과 계층이 작동한다는 것은 다르고, 이 장의 나머지가 그 차이를 칸마다 확인한다.

두 행을 나란히 놓으면 종류가 다른 칸이 하나 보인다. 석유의 현물 칸에 있는 Vitol, Trafigura, Mercuria, Glencore는 거래소가 아니라 화물의 소유권을 직접 넘겨받아 사고파는 상인이다. 자기 계정으로 재고를 지고, 양방향으로 값을 부르고, 그렇게 쌓인 체결이 Platts가 평가하는 재료가 된다. 컴퓨트의 현물 칸에 있는 이름은 전부 장소다. 소유권을 지고 양쪽으로 호가를 내는 상인이 컴퓨트에는 없다. 이것이 10.7에서 다시 볼 문제의 첫 번째 얼굴이다.

표준화 계층에 무엇이 속하는지는 앞에서 이미 다뤘다. 등급은 계약에 쓸 수 있는 규격이고, 검증은 그 등급을 믿을 수 있게 만드는 장치이며, 인도 표준화는 단위를 실제로 내줄 수 있게 만드는 작업이다. 앞의 둘은 6장이, 마지막은 3장이 다뤘다. 현재 상태를 한 줄로 적으면 경쟁하는 지수가 넷이고, 복제 가능한 명세를 발행한 곳은 하나이며, 넷 모두 시장 참여자가 관리한다. 근거는 9장에 있다.

⚠️ 여기서 등급과 허브를 같은 것으로 보면 10.1이 통째로 무너진다. 등급은 규격이고, 허브는 그 규격 위에 세운 인수도 지점, 게시 가격, 결제 관행이다. Henry Hub가 분자가 아니라 장소이자 규칙이었던 것과 같다. 컴퓨트에는 등급 제안이 있고 허브는 없다. 그리고 둘 중 어려운 쪽은 두 번째다. 등급을 정의하는 일은 문서 작업이지만, 그 등급으로 실제 물건이 오가는 지점을 만드는 일은 4장이 본 인도 스택 전체를 요구한다.

10.3계층 2 · 현물

컴퓨트 마켓플레이스는 상업 역사상 거의 어떤 양면시장보다 잔혹하다. Moonrunner가 The Cold Start From Hell에서 쓴 표현이고, 공급 쪽 이유가 셋이다. 첫째는 부패 속도다. 빈 항공기 좌석에도 적어도 스케줄이 있어서, 화요일 오전 8시 JFK발 LAX행은 다음 주 화요일에 반복되고 항공사는 그 리듬을 중심으로 수요를 만들 수 있다.

"새벽 2시 14분에 유휴 상태인 GPU에는 스케줄이 없다. 초침이 움직이는 순간 사라지고, 그것을 대신 팔 수 있는 화요일 아침 버전은 없다."

둘째는 GPU가 하나의 제품이 아니라는 것이다. NVLink가 붙은 H100 SXM, H100 PCIe, A100 80GB는 같은 이름을 나눠 쓸 뿐 서로 대체되지 않고, 여기에 클러스터 구성, 인터커넥트, 지역, 데이터센터 신뢰성이 더 붙는다. 이그레스 요금도 실질적인 제약이어서, 규모가 커지면 공급자를 옮기는 데 데이터 이동 비용이 따로 든다. 그래서 셋째가 따라오는데, 유동성이 하나의 풀이 아니라는 것이다. 수십 개의 얕은 웅덩이이고, 17번 웅덩이의 물이 필요한 구매자는 4번 웅덩이가 아무리 가득해도 거기서 마실 수 없다. 마켓플레이스가 게시하는 전체 재고 숫자가 특정 구매자에게는 거의 의미가 없다는 뜻이다.

수요 쪽은 반대 방향으로 어렵다. 어떤 팀은 2주 동안 GPU가 한 장도 필요 없다가 96시간 동안 64장이 필요하고, 그 64장의 값어치는 평균 근처에 있지 않고 압도적으로 그 96시간에 몰려 있다. 모델이 학습되고 마감이 실재하고 대안이 실패인 시점이기 때문이다. 그리고 그 긴급성 위에 전환 비용이 얹힌다. 특정 환경에 맞춘 컨테이너 이미지, 특정 지역에 놓인 데이터셋, 모니터링 파이프라인, 과금 통합이 전부 한쪽 공급자에 묶여 있어서, 더 싼 가격을 이유로 이전을 요구하는 것은 마감을 앞두고 학습이 돌아가는 중에 일을 더 하라는 요구가 된다. 가격 탄력성이 가장 필요한 순간에 가장 낮다.

그래서 어느 쪽에 먼저 불을 붙일지가 이 계층의 전부다. 양면시장 부트스트랩의 선례가 넷 있고, 각각의 교훈이 통념과 다르다.

넷 가운데 전력 ISO가 가장 불편한 질문을 남긴다. 컴퓨트에는 FERC 명령에 해당하는 것이 없다. 단일 거대 구매자가 조달 채널을 한 곳으로 약정하거나, 공급자 전환을 정말 싸게 만드는 표준기구가 나타나거나, 주요 랩이 수십 건의 양자 간 협상 대신 거래소를 쓰기로 결정하는 것이 그 자리를 대신할 수 있다. 셋 다 아직 일어나지 않았고, 셋 다 마켓플레이스가 혼자 만들 수 없다. 유동성을 기다릴 것인지 강제 계기를 제조할 것인지가 이 계층의 실질적인 갈림길이고, 10.7에서 후자의 한 경로를 본다.

한편 공급이 전문화되고 있다는 것은 마켓플레이스에 기회다. 학습, 추론, 지연 민감, 중단 가능 워크로드가 각각 다른 하드웨어, 스케줄링, 가격 모델을 요구하고, 하이퍼스케일러는 그 복잡성을 통합 플랫폼 뒤로 감춘다. 독립 공급자는 경쟁하려면 전문화할 수밖에 없다. 다만 그 전문화를 마켓플레이스가 내재화한 경우에만 기회다. 자기를 미분화된 GPU 풀로 제시하는 마켓플레이스는 앞서 말한 웅덩이 더미이고 구매자에게 아무 도움이 되지 않는다. 공급자를 전문화 기준으로 분류하고 구매자가 실제로 신경 쓰는 차원으로 탐색하게 만드는 쪽이 남는다. 마켓플레이스와 디렉터리의 차이는, 마켓플레이스는 거래가 성사되는지에 자기 이해가 걸려 있다는 점이다.

그런데 수수료만으로는 이 계층이 버티지 못한다. 순수 매칭 서비스는 브로커이고, 경쟁이 수수료를 0으로 민다. 빠져나가는 경로가 넷 관측되는데 각각 다른 것을 내준다.

두 번째 경로가 9장이 본 이해상충의 기원이다. 매칭 수수료는 경쟁이 갉아먹지만 결제 기준이 된 지수의 라이선스료는 그렇지 않고, 원재료인 주문 흐름은 이미 손에 있다. 마켓플레이스가 지수 사업으로 올라가는 것이 이 계층에서 가장 합리적인 선택이라는 뜻이고, Compute Exchange에서 Silicon Data로 간 경로가 정확히 그것이다. 문제는 이해상충만이 아니다. 아직 얇은 오더북에서 나온 가격이 지수가 되어 발행되면 그 숫자는 권위를 갖되 근거는 갖지 못한다. 거의 유동적인 거래소는 아예 없는 것보다 나쁜데, 가격 신호가 오해를 만들기 때문이다. 8.2에서 본 네 지수가 서로 다른 방향을 가리키는 상태가 그 모습이다.

10.4계층 3 · 헤지

헤지 계층에는 이미 네 종류의 거래 장소가 있다. 무엇을 상장할 수 있는지는 13장이 다루고, 여기서는 누가 어디에 앉아 있는지만 본다.

네 줄을 가르는 축은 규제 지위 하나가 아니라 둘이다. 하나는 규제를 받느냐이고, 다른 하나는 현금으로만 끝나느냐 물리 인도로 넘어갈 통로가 있느냐다. 위 두 줄만 두 번째 축에서 의미가 있고, 그중에서도 인도 통로를 실제로 배선한 것은 신규 DCM 쪽이다. 기존 거래소가 상장하려는 계약은 현금 정산으로 끝나므로, 계약을 들고 있어도 GPU를 받지 못한다. 공급이 부족한 국면에 헤지는 값을 하지만 용량은 주지 않고, 이 구분이 10.5와 10.6에서 계속 따라온다.

규제가 덜한 장소가 먼저 도착한다는 예상은 이미 확인됐다. 이들이 규제 선물을 대체하지는 않아도 더 먼저 도착해서 데이터와 가격 발견의 씨를 뿌린다는 것이 Ribbit의 예상이었는데, 실제 경로는 그보다 거칠었다. 2025년에 누군가 Silicon Data의 지수를 허락 없이 Polymarket에 상장했고, Carmen Li가 연락해 2월 결제와 4월 결제 테스트 계약을 진행했다. CME 상장 신청보다 약 1년 앞선 일이다. 규제 거래소가 심사를 기다리는 동안 같은 지수 위에서 이미 거래가 있었다는 뜻이고, 순서를 정하는 것이 설계자가 아니라는 증거이기도 하다.

10.5계층 4 · 청산과 결제

청산은 이 네 계층에서 관문으로 불린다. 벤치마크를 정의하거나 상대방을 매칭하는 것과, 상대방 리스크를 상호부담하고 포지션에 적절히 증거금을 매기고 기관이 규모 있게 거래할 만큼의 신뢰를 만드는 것은 다른 일이기 때문이다. 그리고 컴퓨트에서는 성숙한 어떤 시장보다 이것이 어렵다.

청산소가 하는 일은 계약을 둘로 쪼개고 그 사이에 들어서는 것이다. 구매자와 판매자가 맺은 하나의 계약이, 구매자와 청산소 사이의 계약, 청산소와 판매자 사이의 계약, 이렇게 둘로 대체된다. 그 뒤로 양쪽은 서로를 상대하지 않고 청산소만 상대한다. 불이행은 세 층이 순서대로 흡수하는데, 개시증거금은 양측이 미리 예치하는 담보로 합리적으로 예상되는 불리한 변동을 감당할 규모이고, 변동증거금은 포지션을 매일 시가평가해 손실 측이 그날 차액을 내게 해서 노출이 조용히 쌓이지 않게 하며, 청산기금은 청산회원이 공동 출자한 자본으로 불이행자의 증거금이 모자랄 때 쓴다.

⭐ 이 계층이 관문인 이유가 여기 있다. 어느 쪽도 상대방의 신용도에 대한 견해를 가질 필요가 없어진다. 작은 AI 스타트업과 하이퍼스케일러가 같은 상대방이 된다. 청산소다. 신용도 있는 당사자만 거래할 수 있는 시장이, 증거금을 예치할 수 있는 누구나 거래할 수 있는 시장으로 바뀐다. 7장이 본 비공개 오프테이크 세계가 소수의 신용 있는 구매자만 상대하는 시장이었다는 것을 떠올리면, 이 전환이 무엇을 여는지가 분명해진다.

컴퓨트에서 이것이 더 어려운 이유는 기초 노출의 성질에 있다. 칩이 진부화될 수 있고, 모델 가격이 하룻밤에 바뀔 수 있고, 공급자가 전력 접근을 잃을 수 있고, 지수 방법론이 가치를 급격히 움직이는 방식으로 리밸런싱될 수 있다. 증거금 모델은 수익률 분포가 안정적이라고 가정하고 과거 변동성으로 미래 요구증거금을 산정하는데, 이 목록은 전부 분포 자체가 리셋되는 사건이다. 진부화는 특히 평균회귀 없는 한 방향 흐름이어서, 이것을 변동성으로 처리하면 요구증거금이 구조적으로 모자라게 된다. 성질은 12장이 다룬다.

담보를 무엇으로 받느냐에서 고유한 문제가 하나 더 생긴다. GPU나 GPU를 담보로 한 토큰을 증거금 담보로 받으면, 컴퓨트 가격이 급락할 때 회원의 포지션 손실과 담보 가치 하락이 같은 순간에 온다. 청산소가 자기 노출과 같은 방향으로 움직이는 담보를 들고 있게 된다는 뜻이고, 주식 청산소가 자사주를 담보로 받지 않는 것과 같은 이유로 피해야 하는 구조다. 컴퓨트 시장에서 이것이 이론적인 이야기가 아닌 이유는 GPU 담보 토큰을 실제로 발행하는 주체가 이미 있기 때문이다.

⚠️ 그리고 아무도 광고하지 않는 비용이 있다. 상장 선물은 리스크를 제거하지 않고 재배치한다. 양자 간 신용 리스크가 매일의 시가평가와 개시증거금으로 바뀌는데, 그 부담은 지금 선급금을 신용 대체물로 쓰고 있는 비투자등급 구매자에게 가장 무겁게 떨어진다. 선물시장이 가장 도와야 할 참여자가 기존 우회책을 잃고, 최악의 순간에 호출될 수 있는 것을 얻는다. 담보 요구는 가격이 불리하게 움직일 때 커지고, 그 순간은 그 구매자의 사업이 가장 어려운 순간과 겹친다. David Lopez Mateos가 There is no GPU price에서 짚은 대목이다.

현금 정산만 하면 여기까지다. 인도를 붙이는 순간 청산소가 무엇이 인도 가능한지를 정의해야 한다. 인도 가능 등급을 정해야 하고, 그 등급을 누가 검증하는지를 지정해야 하고, 인도 실패 시 구제 절차를 써야 하고, 18개월마다 인도 가능 등급이 바뀌는 것을 규정으로 처리해야 한다. 마지막 것은 어떤 에너지 시장도 겪지 않은 문제다. Henry Hub의 인수도 규격은 30년 동안 같은 가스를 가리켰지만, 컴퓨트에서 같은 자리에 놓인 규격은 세대마다 갈아끼워야 한다.

그래서 관문이라는 말의 뜻이 분명해진다. 인도를 지원하는 청산은 검증 계층 없이 설계할 수 없고, 6.3에서 본 대로 검증 계층을 만들고 있는 주체가 없다. 청산이 관문인 것이 아니라 청산의 전제조건이 비어 있는 것이다. 네 번째 계층에 CME Clearing과 ICE Clear라는 이름이 이미 적혀 있는데도 이 말이 성립하는 이유가 여기 있다. 현금 정산 계약을 청산하는 일은 그들이 이미 할 줄 알고, 인도가 붙은 계약을 청산하는 일은 아무도 할 수 없다.

10.6빠진 두 계층, 그리고 순서 논쟁

성숙한 상품시장은 양자 간 장기계약 위에 선물이 바로 얹혀 있지 않다. 그 사이에 협조하는 두 계층이 있고, 컴퓨트에는 둘 다 제대로 없다. David Lopez Mateos가 There is no GPU price에서 나머지 논의의 단순화를 교정하는 대목이다.

아래 계층이 없으면 물리적 보유가 유일한 리스크 관리 수단이 된다. 오늘 컴퓨트를 확보한다는 것은 컴퓨트를 소유한다는 뜻이거나, 수년을 약정하고 약 20%를 선급하고 하나의 칩 계열, 하나의 지역, 하나의 공급자에 잠긴다는 뜻이다. 그리고 단기 구간이 사실상 사라졌다. 프리미엄 GPU 논의는 더 이상 6개월 미만에서 시작하지 않고 공급자가 선호하는 구간은 1년에서 2년이며, H100 예약 임대료는 2025년 말부터 2026년 봄까지 다섯 달 동안 약 40% 올랐다. 짧게 사고 싶어도 팔지 않는다.

그 20% 선급금이 실제로 무엇인지를 풀면 이 계층의 성질이 보인다. 일부는 공급자가 당신에게 다시 임대할 하드웨어를 조달하는 데 쓰는 운전자본이고, 일부는 투자등급이 아닌 구매자를 위한 신용 대체물이다. 가동률 가정이 바뀌면 선급금이 담보로 기능한다. 구매자의 잠김이 판매자의 운전자본이자 판매자의 신용 완충장치다. 그래서 이 구조는 누가 악의로 만든 것이 아니라, 금융 계층이 없는 상태에서 양쪽이 각자의 문제를 푸는 가장 싼 방법이었다.

사재기는 분리 가능한 세 가지를 하나로 묶는다. 가격 노출, 공급 확보, 그리고 다음 세대 배분에서 우대 고객으로 남는 전략적 위치다. 금융 계층은 첫 번째를 깔끔하게 다루고, 단기 시장을 성립시켜 두 번째를 돕고, 세 번째는 거의 건드리지 못한다. 그래서 논지는 사재기가 멈춘다는 것이 아니다. 프론티어 참여자는 깊은 선물시장이 있어도 전략적 이유로 용량을 계속 잠그고, 달라지는 것은 지금 과잉 약정 외에 선택지가 없는 구매자가 선택지를 갖게 된다는 것이다. 현재의 자금조달 모델은 고장난 것이 아니라 좁고, 선물은 투자등급 앵커 테넌트가 없는 소규모 네오클라우드와 지역 사업자에게 부채를 닿게 한다.

그러면 무엇을 먼저 지어야 하는가. 이 문서는 여기서 결론을 내지 못했다. 네 입장이 각각 다른 증거를 들고 있고 넷 다 진지하다.

입장 A는 인도 인프라가 먼저라는 것이다. Ariel Deschapell이 Every Attempt to Commoditize Compute Has Failed. Here's Why.에서 내놓은 논거이고, 분절된 공급 기반에 걸쳐 컴퓨트 인도를 표준화하는 일은 금융공학 문제가 아니라 인프라 엔지니어링 문제라고 본다. 역사적 증거도 한 방향으로 모인다. 천연가스는 파이프라인과 계량소가 먼저였고 NYMEX가 나중이었으며, 원유는 파이프라인, 터미널, 등급 체계가 먼저였고 표준화 선물이 나중이었고, 전력은 계통과 접속 표준이 먼저였고 도매시장이 나중이었다. A가 겨냥하는 것은 지금 벌어지는 일이다. 새 컴퓨트 시장 스타트업의 유혹은 이전 시도와 같은 순서로 짓는 것이다. 지수를 먼저 만들고, 파생상품을 얹고, 거래소 인프라를 붙이고, 인도 문제는 다른 누군가의 일로 취급한다. 2.5의 6fusion이 인과관계를 거꾸로 봤고, 지금 여러 시도가 같은 일을 할 위험이 있다는 것이다.

입장 B는 상품이 먼저 와야 한다는 것이다. 현금 결제 계약은 물리적 인도가 아니라 지수로 결제되므로 지수를 계산할 수 있는 곳이면 어디든 계약이 존재할 수 있고, 기초자산에 유동적 시장이 생기기 전에도 그렇다. 컴퓨트에서는 유동적 단기 물리 계층이 존재하지 않으므로 상품이 먼저 올 수밖에 없다는 것이 David Lopez Mateos의 논거다. 두 계층은 서로를 강화하지만 어느 쪽도 다른 쪽을 엄격히 요구하지는 않는다.

입장 C는 인도가 표준화의 강제 계기라는 것이다. Moonrunner가 The Compute Benchmark That Delivers에서 금융 쪽에서 출발해 A와 B를 부분적으로 화해시킨다. 계약이 물리적으로 인도 가능하면 만기에 페이퍼 가격이 물리 가격으로 수렴해야 하고, 벗어나면 누군가 그 격차를 차익거래한다. 실제로는 거의 아무도 인도하지 않지만 인도의 위협만으로 가격이 현실에 결박된다. 현금 결제 계약은 자기 지수로만 수렴하고 그 격차를 0으로 만드는 힘이 없다. 두 번째 논거는 참여 강제다. 평가 지수는 물리적 참여자가 참여할 필요가 없고 외부에서 지켜보지만, 인도 마켓플레이스는 그들을 요구해서 GPU 소유자와 네오클라우드가 헤지 수요자 옆에서 용량을 게시하게 만든다. 그리고 세 번째가 표준화 강제다. 모호한 것은 인도할 수 없다.

입장 D는 양자 간 거래가 항상 표준화보다 먼저라는 것이다. 최초의 석유·가스 선급 선도는 특정 유정의 특정 품질 등급 생산을 명시했고, 광물 스트리밍은 특정 광산의 산출을 명시했다. 두 경우 모두 표준화는 나중에, 거래소가 기초자산을 동질화한 뒤에 왔다. 따라서 지금의 양자 간 상품 시대는 거래소에 도달하지 못한 실패가 아니라 정상적인 1단계다. 같은 저자가 B와 D를 함께 내놓는 것이 모순으로 보이지 않는 이유는, 둘 다 표준화를 기다리지 말라는 같은 결론으로 가기 때문이다.

Architect와 Compute Desk의 ComputeConnect가 A, B, C를 동시에 충족하려는 최초의 시도다. CFTC 규제 DCM의 현금 결제 계약을 EFP 네트워크로 물리적 용량 인도에 배선한 것이고, 구조는 13.5가 다룬다. B의 방식으로 계약을 먼저 띄우되 C의 인도 통로를 붙여 A가 요구하는 결박을 만들려는 설계다. 이것이 작동하는지가 이 시장에서 가장 많은 정보를 주는 관찰 대상이다.

10.7누가 나타나고, 누가 나타나지 않는가

시장 설계는 누가 무엇을 원하는지에서 출발한다. Moonrunner가 Breadth or Depth에서 그린 지도가 여섯 집단으로 나뉜다.

여섯을 겹치면 하나의 충돌이 드러난다. 가장 큰 참여자는 세분화된 정밀 가격을 원하고 신규 참여자는 단순화를 필요로 한다. 현재 상태는 Big Boys의 필요를 잘 충족한다. 가격이 발견되는 것이 아니라 그들이 정하고, 양자 간 거래는 주문의 정밀성 요구를 충족하며, 상당한 경쟁 우위를 감출 수 있다. 그것은 희소성에 기반한 관점이다. 기능하는 시장을 큰 시장으로 만드는 것은 물리적 이해가 없는 참여자의 도착이고, 투기거래자, 시장조성자, 은행이 거래 건수를 한 자릿수 이상 배가시키고 스프레드를 좁힌다. 다른 시장은 이 둘을 층으로 나눠 조화시켰다. 국채 시장에는 수천 종의 증권이 있지만 유동성은 소수의 벤치마크 종목에 몰리고, 석유에는 수백 개의 인정 등급이 있지만 지배적인 가격 기준은 둘이다.

"폭은 현실 세계의 이질성을 수용하기 위해 존재한다. 깊이는 모두가 만나기로 결정한 몇 개의 특정 지점에 존재한다."

그런데 여섯 집단을 다 세워놓아도 한 자리가 비어 있다. 팔 사람이 없다. 10.2에서 석유의 현물 칸에 Vitol이 있고 컴퓨트 칸에는 장소만 있다고 한 것이 이 문제였다. 그리고 그 빈자리는 참여자를 더 모은다고 채워지지 않는다. 구조적인 이유가 셋이다.

첫째, 차익거래가 일을 할 수 없다. 저장 가능한 상품에서는 선물이 현물 대비 지나치게 높으면 현물을 사서 보관했다가 인도하면 되고, 그 가능성이 수렴을 강제한다. 컴퓨트는 저장할 수 없으므로 현물보유 차익거래가 선물을 현물에 기계적으로 고정하지 못한다. 5장이 단위를 저장할 수 없다고 한 것이 여기서 시장 구조의 문제로 돌아온다. 가스에도 같은 문제가 있었지만 가스에는 저장 시설이 있어서 계절 간 차익거래가 가능했다. 컴퓨트에는 그 완충장치가 없다.

⭐ 둘째, 자연적 매도자가 팔지 않는다. 네오클라우드는 물리적으로 컴퓨트 롱이지만, 스스로 선도 매도에 나서는 순간 모호하게 남겨두고 싶었던 진부화 곡선이 공개 가격으로 못 박힌다.

이 문장은 풀어볼 값이 있다. 네오클라우드의 주식 서사는 온건한 감가에 기댄다. 긴 내구연한, 상업 현금흐름이 아닌 계약 현금흐름, 운영자 진입장벽이 그 서사의 기둥이다. H100 용량을 현물 대비 큰 할인으로 공개 선도 매도하는 것은, 자기 설비가 얼마나 빠르게 감가하고 있는지에 대한 시장의 견해를 스스로 찍어내는 일이다. 만들고 싶지 않은 정보이고, 그래서 고객은 보호나 용량을 살 수 있어도 표준화된 등급에 걸쳐 다년 가격을 호가할 의향이 있는 균형 잡힌 매도자 집단은 생기지 않는다. 거래소는 계약을 상장할 수 있어도 그 리스크 감수 의향을 제조할 수 없다.

셋째, 제3자 커브도 대체물이 되지 못한다. 공개된 1년 약정과 3년 약정은 최소 사용 의무, 공급자 가격 정책, 고객 신용, 용량 접근 옵션을 한 숫자에 묶는다. 미래 상업 가격에 대한 깔끔한 예측치가 아니다. 커브처럼 생긴 것이 있다고 해서 커브가 있는 것은 아니다.

그래서 매도측을 제조하는 경로가 하나 제안되어 있다. Dave Friedman은 대주단이 레버리지의 조건으로 미계약 용량, 갱신 노출, 또는 잔존가치의 일부를 헤지하도록 요구할 수 있다고 보는데, 그 요건이 반복적인 매도 잔고와 관측 가능한 선도 시세를 만들어낸다는 것이다. 잔존가치는 12.5가 다룬다.

여기에 데스크 감각이 붙은 정교화가 둘 있다.

• 의무적 선물 매도보다 옵션이나 플로어가 낫다. 컴퓨트 가격이 오르고 물리적 설비가 더 가치 있어지는 바로 그 국면에서 선물 매도는 증거금 호출로 담보를 출혈시킨다. 차입자가 잘하고 있을 때 담보가 빠지는 설계다
• 헤지 규모는 설비의 표제 GPU 수가 아니라 부채의 노출된 현금흐름에 맞춘다. 갚아야 할 것을 덮는 것이지 가진 것을 덮는 것이 아니다

이것이 위 표의 Financiers 항목과 정확히 거울상이다. 거기서 대주단은 거래하지 않으면서 시장을 형성했고, 여기서는 매도측을 존재하게 만든다. 10.3이 찾던 강제 계기를 기다리는 대신 제조하는 방법이고, 전력 ISO를 부트스트랩한 FERC 명령의 민간 신용 등가물이다. 규제기관이 아니라 대주단이 같은 일을 한다는 점만 다르다.

다음 장에 넘기는 것

이 장이 확인한 것은 네 칸에 전부 이름이 들어차 있다는 사실과, 그 사실이 계층이 작동한다는 뜻은 아니라는 것이다. 표준화에는 허브가 없고, 현물에는 소유권을 지는 상인이 없고, 청산에는 전제조건인 검증 계층이 없으며, 선도 가격을 부를 매도측이 통째로 비어 있다. 무엇을 먼저 지어야 하는가에 대해서는 네 입장이 갈린 채로 남는다.

그런데 이 계층들이 채워지더라도 헤지하는 쪽의 문제가 사라지지는 않는다. 헤지는 가격 위험을 없애는 것이 아니라 다른 위험으로 바꾸는 일이고, 업계는 그 나머지를 베이시스라고 부른다. 11장은 컴퓨트에 그 차원이 몇 개나 있는지 세고, 각각을 붙들어 맬 기준가가 있는지 확인한다.

10장이 계층이 비어 있다고 했다면 이 장은 그 계층이 채워져도 남는 것을 본다.

11.1헤지는 가격 위험을 베이시스 위험으로 바꾼다

⭐ 헤지는 가격 리스크를 제거하지 않는다. 가격 리스크를 베이시스 리스크로 바꾼다. Dave Friedman이 Compute Derivatives Basis Risk Primer에서 세운 전제이고, 이 장 전체가 그 문장을 푸는 일이다.

헤지하는 쪽이 실제로 하는 일을 따라가면 이렇다. GPU 용량 포트폴리오일 수도 있고 네오클라우드에 대한 금융 약정일 수도 있고 선도 매입 의무일 수도 있는 노출을 하나 들고 있고, 거래되는 계약을 반대로 걸어 그것을 상쇄한다. 문제는 그 계약이 결코 내가 들고 있는 정확한 대상이 아니라는 것이다. 남는 격차를 베이시스라고 부르고, 헤지 기간 동안 그 격차가 얼마나 흔들리는지가 헤지 이후에도 살아남는 리스크다. 그래서 베이시스는 진짜 시장 리스크 옆에 붙은 잔여항이 아니다. 작동하는 파생상품 시장에서는 그것이 곧 리스크다.

그리고 파생상품 시장이 쓸모가 있는가라는 질문이 하나로 환원된다. 그 잔여가, 헤지 수요자가 가격 보호와 맞바꿀 만큼 충분히 작고 충분히 안정적인가. 아니라면 그들은 떠나고, 계약은 자기를 살렸을 유동성을 끝내 얻지 못한다. Friedman은 첫 컴퓨트 선물이 실패한다면 그 양상이 상당히 예측 가능하다고 본다. 헤지 수요자가 한 번 거래해보고, 자기 포지션을 추종하지 못한다는 것을 발견하고, 다시 오지 않는다. 그 헤지 수요자가 없으면 계약을 성숙시켰어야 할 물량이 도착하지 않는다. 10.4에서 본 상장 일정이 진행되면 이 예측은 검증 가능해진다.

여기서 다른 상품에서 가져온 직관 하나가 컴퓨트에서 틀린다. 수입된 직관은 계약이 새로울 때 베이시스가 크고 계약이 숙성되면서 줄어든다는 것이고, 옥수수와 원유에서는 실제로 그렇게 움직인다. 컴퓨트에는 틀렸는데, 컴퓨트 베이시스를 초기 시장의 유동성 문제로 분류하기 때문이다. 실제 구속 조건은 하드웨어 교체가 만드는 구조적 추적 오차이고, 그것은 거래량이 쌓인다고 줄어들지 않는다. 이 구분을 11.3이 정확히 한다.

작동하는 시장에서 베이시스가 실제로 어떻게 보이는지는 에너지의 세 사례가 보여준다. Mercatus Energy가 정리한 것이다.

두 번째 줄이 컴퓨트 헤지 수요자가 마주할 상황과 정확히 같다. 혼합 설비를 가진 쪽이 단일 SKU 계약 앞에 서면, 품질 베이시스를 떠안을지 아무것도 하지 않을지를 고르게 된다. 세 번째 줄도 이미 컴퓨트에 와 있는데, CME가 상장하려는 730 GPU-시간 계약이 구조상 월평균 스왑 방식이다. 상품 설계는 13장이 다룬다.

11.2여섯 가지 베이시스

격차가 생기는 자리는 여섯 군데이고, 각각을 붙들어두는 장치가 다르다.

다섯 번째 줄이 이 표에서 가장 자주 오해된다. 현금 결제 계약은 자기 지수로 수렴하는데, 그 지수와 내 노출 사이의 격차는 지수 방법론이 정하고 그것을 0으로 만드는 힘이 어디에도 없다. 물리 인도 계약에서는 만기에 페이퍼와 물리가 만나야 하고 벌어지면 누군가 차익거래한다. 그 강제 장치가 현금 결제에는 없다.

⚠️ 그래서 8.2에서 본 네 지수의 불일치가 어디에 속하는지를 정확히 해야 한다. 유동성 베이시스가 아니라 결제 베이시스다. 같은 시장에 대한 네 개의 정당한 구성물이 25%에서 40% 벌어져 있고, 현금 결제에서는 그것을 합치게 만드는 힘이 없다. GPU1은 Silicon Data 지수로 결제되므로, 내 포지션이 Compute Desk 지수를 따라간다면 그 스프레드는 시간이 지나도 내가 감당한다. 거래량이 쌓이면 줄어드는 첫 번째 줄과 헷갈리면 헤지 비용을 구조적으로 과소평가하게 된다.

11.3앵커 테스트

관리할 수 있는 베이시스와 관리할 수 없는 베이시스를 가르는 질문은 하나다. 앵커가 있는가. 앵커는 어떤 차이를 반복적으로 유계로 만드는 메커니즘이다. 베이시스가 격렬한 것 자체는 문제가 아니어서, 가스 베이시스는 터지고 ERCOT 가격은 튀고 WTI는 마이너스도 찍었다. 문제가 되는 것은 그 차이가 얼마나 벌어질 수 있는지에 상한이 없을 때다. 앵커가 있으면 리스크 관리자는 과거 분포를 보고 헤어컷을 그 폭으로 잡고 꼬리를 위해 자본을 얹고 넘어간다. 앵커가 없으면 첫 단계부터 막힌다. 과거 분포가 미래에 대해 아무것도 말해주지 않는다. 참조 대상 자체가 움직이고 있기 때문이다.

앵커의 원천은 셋이고, 셋 중 하나만 있어도 생긴다.

앞의 둘은 물리이고 마지막은 제도다. 그리고 컴퓨트의 세대 축에 셋을 대보면 전부 비어 있다. H100을 B200으로 바꾸는 설비가 없고, 실리콘은 재구성되지 않으며, 팔고 새로 사는 것은 전환이 아니라 교체여서 두 가격이 함께 움직이도록 강제하지 않는다. 수송도 해당하지 않는데, H100과 B200은 다른 장소에 있는 같은 물건이 아니라 같은 장소에 있는 다른 물건이기 때문이다. 어떤 계약도 H100 지수와 B200 지수의 관계를 규정하지 않으므로 계약적 수렴도 없다.

⭐ H100에서 B200으로 가는 파이프라인은 없다. 그래서 그 차이는 반복되지 않는다. 하드웨어 세대마다 리셋되는 한 방향 표류다.

여기서 저장 불가능성을 원인으로 지목하기 쉬운데, 전력을 보면 그게 아니다. 전력도 현물보유 차익거래가 안 된다. 그런데 전력에는 앵커가 셋이나 있다. 전력은 저장할 수 없지만 만들 수 있고 옮길 수 있기 때문이다. 연료는 저장할 수 있고 발전소가 그것을 전력으로 바꾸므로 전환 기술이 있고, 송전이 두 노드의 가격 차이를 용량과 손실로 유계로 만들며, 선물이 인도월의 실제 정산가로 결제되면서 계약적 수렴까지 붙는다. 저장 불가능성은 현물보유 차익거래 하나를 막을 뿐이고 앵커의 유일한 원천이 아니다. 컴퓨트의 세대 축은 만들 수도 옮길 수도 계약으로 묶을 수도 없다는 점에서 전력과 다르다.

그리고 컴퓨트의 축이 하나뿐인 것은 아니다. 워크로드는 지연과 데이터 소재지 제약 안에서 다른 지역으로 보낼 수 있고, 그것이 컴퓨트의 송전에 해당한다. 학습 작업은 지연에 관대해서 사실상 어디서든 돌지만 대화형 추론은 그렇지 않다. 그래서 위치 베이시스는 부분적으로 유계이고, 그 폭을 결정하는 것이 네트워크 품질이다. 워크로드 이동성을 높이는 인프라는 곧 위치 베이시스를 유계로 만드는 일이므로, 컴퓨트에서 앵커를 만들 수 있는 축은 위치 하나다. 세대 축은 이렇게 할 수 없다.

끝으로 반직관적인 대목이 이 절의 요점이다. 특정 달에는 지역 베이시스가 12장이 다룰 진부화 베이시스보다 훨씬 클 수 있는데도 관리 가능성이 갈린다. 문제는 크기가 아니라 앵커의 부재다. 크기 100의 유계 베이시스는 관리할 수 있고 크기 10의 무계 베이시스는 관리할 수 없는데, 헤지의 목적이 변동성을 줄이는 것이 아니라 예측 가능한 잔여로 바꾸는 것이기 때문이다.

11.4컴퓨트의 다섯 차원, 그리고 계약형태 실측

컴퓨트 베이시스 시장이 값을 매겨야 할 차원이 다섯이고, 다섯 다 존재한다는 증거가 이미 있다.

다섯 중 둘은 언제든 베이시스에서 헤지 불가능으로 넘어갈 수 있다. 전력 제약 때문에 위치 프리미엄이 갑자기 벌어질 수 있고, 소프트웨어 개선으로 분산 클러스터가 더 쓸 만해지면 구성 프리미엄이 붕괴할 수 있다. 약속된 용량이 실제로 인도될지 시장이 의심하기 시작하면 상대방 할인이 신용 할인으로 성격을 바꾼다.

그리고 다른 어떤 상품에도 없는 리스크 요인이 하나 더 있다. Carmen Li는 A100과 H100의 용례가 현재 상당히 분리되어 있어 상관이 높지 않지만, 소프트웨어와 모델 압축이 약 6개월 안에 구형 칩을 대체 가능하게 만들 수 있다고 본다. 그러면 수급 곡선 전체가 이동한다. 하드웨어 구성만이 아니라 서비스의 국지적 수급 곡선과 소프트웨어 계층까지 읽어야 한다는 것인데, 요지는 간단하다. 누군가 더 좋은 추론 커널을 출하했다는 이유로 값이 다시 매겨지는 상품은 이전에 없었다.

네 번째 줄인 계약 형태는 직접 재볼 수 있다. Ornn이 게시하는 선도 커브와 같은 날짜의 현물 지수를 맞춰 놓고 비교하면 계약 형태 하나만으로 갈리는 폭이 나온다. 아래는 커브 기준일 당일의 현물을 100으로 놓았을 때의 만기별 값이다.

이 표에서 세 가지가 나온다. 첫째, 네 SKU 전부 커브가 아래로 기운다. 길게 잠글수록 시간당 단가가 싸지고, 예외가 없다. 둘째, 기울기가 SKU마다 전혀 다르다. B200은 12개월까지 거의 평평하다가 36개월에서 −31%로 꺾이는데, H200은 12개월에 이미 −23%다. 셋째, 그 꺾이는 지점이 다음 세대가 도착할 것으로 보는 시점과 겹친다. 계약 형태 베이시스가 세대 축과 독립이 아니라는 뜻이고, 다섯 차원이 서로 직교한다고 가정하면 헤지가 어긋난다.

측정의 한계를 같이 적어야 맞다. 이 커브의 모든 점은 Ornn이 직접 입력한 마크이고 체결에서 계산된 값이 아니고, 발행자 자신이 그렇게 표기해 둔다. 그리고 기준일이 SKU마다 달라서, 날짜를 맞추지 않고 마지막 현물 관측치를 그대로 쓰면 H100의 1개월 베이시스가 −4.4%가 아니라 −13.0%로 나오고 H200은 부호까지 뒤집힌다. 계약 형태 베이시스를 재려고 해도 재는 재료 자체가 체결이 아니라 호가라는 점이, 이 장이 말하는 상태를 그대로 보여준다.

다음 장에 넘기는 것

이 장이 확인한 것은 여섯 개의 격차 가운데 다섯에는 붙들어 맬 장치가 있고 하나에는 없다는 것이다. 유동성 베이시스는 거래량과 함께 줄고, 지역, 품질, 만기, 결제는 각각 수송이나 규격이나 인도 의무로 유계이며, 진부화만 전환도 수송도 계약적 수렴도 갖지 못한다. 컴퓨트에서 앵커를 만들 수 있는 축은 위치 하나뿐이고 세대 축은 그렇게 할 수 없다.

그러면 앵커 없는 축을 어떻게 다루는가가 남는다. 12장은 진부화가 왜 다른 상품에 없던 항목인지, 그것이 헤지 유효성을 시간에 따라 어떤 모양으로 갉아먹는지, 그리고 시장이 이미 채택한 대응이 무엇인지를 본다.

11장이 컴퓨트의 여섯 격차 가운데 하나에만 앵커가 없다고 했다. 이 장이 그 하나를 다룬다.

12.1앵커 없는 유일한 베이시스

진부화 베이시스가 구체적으로 어떻게 나타나는지부터 보는 편이 빠르다. 내 헤지가 H100 지수를 참조하는데 내 설비는 B200으로 이전하고 있다고 하자. 18개월에 걸쳐 세 가지가 일어난다. H100 지수와 내 실현 매출이 벌어지는데, 어느 쪽이 잘못 가격 매겨졌기 때문이 아니라 명명 관행만 공유하는 서로 다른 경제적 재화를 재고 있기 때문이다. 그 격차를 닫는 거래는 없다. 그리고 다음 세대가 도착하면 격차가 리셋된다.

격차의 규모가 작지 않다는 것이 문제를 키운다. NVIDIA는 특정 LLM 추론 워크로드에서 GB200 NVL72가 H100 대비 최대 약 30배라고 마케팅한다. 그 숫자를 믿든 안 믿든 문제의 형태는 거기서 드러난다. 2027년의 H100 컴퓨트는 지금의 H100 컴퓨트와 실질적으로 다른 경제적 재화일 수 있다.

그리고 컴퓨트가 전례 없는 이유는 진부화 하나 때문이 아니다. 11.2의 여섯 유형을 시장마다 대보면, 대부분은 그중 하나나 둘만 크고 나머지는 관리 범위 안에 들어온다.

그래서 리스크 관리자가 전문화된다. 전력 데스크는 노드 혼잡에 집착하고 원유 데스크는 등급 차이에 집착한다. 각 시장이 어려운 문제를 하나씩 주기 때문이다.

컴퓨트만 여섯이 동시에 크다. 전력에서 지역과 만기 문제를 물려받고, 원유와 곡물에서 SKU별 품질 이질성을 물려받고, 물리가 아니라 방법론에서 오는 결제 격차를 물려받고, 그 위에 진부화 표류가 얹힌다. 이전의 어떤 시장도 하나의 계약으로 여섯을 동시에 관리할 필요가 없었다. 표에서 진부화가 지배하는 다른 시장은 2.3의 DRAM 하나뿐인데, 그 시장의 선물은 여섯 번 시도돼 한 건도 체결되지 않았다.

12.2두 개의 시계와 톱니

베이시스는 시간이 지나면 줄어든다는 통념이 독립된 두 시계를 하나로 뭉갠다. 하나는 유동성 시계이고 다른 하나는 하드웨어 시계인데, 둘은 서로 다른 것으로 돌아간다.

유동성 시계는 달력이 아니라 누적 거래량으로 돌아간다. 거래가 쌓이면 가격 발견이 성숙하고 헤지 비율이 굳고 호가 스프레드가 좁아지고 미시구조 항이 0으로 감쇠한다. 그 영역 안에서는 통념이 맞다. 11.2의 첫 번째 줄인 유동성 베이시스가 여기 산다.

하드웨어 시계는 기초자산의 세대 주기로 돌아간다. H100-시간은 B200-시간이라는 재화가 아니고, 18개월 뒤 청산되는 Rubin급 용량도 아니다. 세대 경계마다 기준 SKU와 헤지 수요자의 실제 포지션 사이에 새로운 쐐기가 열린다. 그 쐐기의 부호는 예측할 수 없는데, 헤지 수요자가 구형을 들고 있는지 신형인지, 예약분인지 현물 노출인지, 지역이 제약된 설비인지, 아니면 SKU가 아니라 성능에 벤치마크된 고객 의무인지에 달려 있기 때문이다. 확실한 것은 부호와 무관하게 쐐기가 세대마다 다시 나타나고, 그때마다 환원 불가능한 추적 오차가 상향 리셋된다는 것이다.

⭐ 그래서 헤지 유효성은 0으로 가는 지수감쇠가 아니라 톱니를 그린다. 수렴은 시간의 속성이 아니라 하드웨어 사이클에서 어디에 있는지의 속성이다. 단일 세대 안에서 최대 배치 구간의 유동적 기준 SKU를 잘 규격화한 계약이라면 베이시스는 얌전하고 유효성은 통념대로 올라간다. 세대를 넘으면 그렇지 않다.

두 시계가 독립이 아니라는 점이 계약을 죽인다. 진부화 쐐기가 충분히 크면 헤지 수요자가 계약이 자기 포지션을 추종하지 못한다는 것을 발견하고, 사용이 정체되고, 미결제약정이 쌓이지 않는다. 그런데 유동성 시계는 누적 거래량으로 돌아가므로 미시구조 항이 압축에 필요한 물량을 얻지 못한다. 앵커 없는 추적 오차가, 미시구조 베이시스를 좁혔을 유동성을 만들었을 헤지 효용을 억제한다. 계약이 죽는 이유는 잘못된 사람들이 한꺼번에 거래해서가 아니라, 헤지가 유지되지 않는 것을 발견하고 다시 오지 않았기 때문이다.

이것이 이론만은 아니라는 확인이 다른 방향에서 온다. 7.3에서 본 B300과 B200의 관계는 벤더 수와 거래 수가 늘어나는 가운데 두 달 만에 네 번 뒤집혔다. 벤더가 늘고 거래가 늘어나는 부분은 실제로 일어나고 있는데 더 유의미해지는 부분은 일어나지 않았다. 유동성 시계만으로는 수렴이 발생하지 않는다는 것이 측정으로 확인된다.

12.3세대별 내재 감쇠 곡선

두 시계 가운데 하드웨어 시계는 직접 재볼 수 있다. Ornn이 게시하는 만기별 term 가격에서 구간별 내재 선도를 뽑으면, 각 세대가 앞으로 얼마씩 값을 잃을 것으로 시장이 보고 있는지가 나온다. 산식은 term 가격에 만기를 곱한 값이 구간별 선도의 합이라는 관계를 풀어 쓴 것이다.

T(n)·n = Σ f(k)   →   구간평균 f = [T(n)·n − T(m)·m] / (n − m)

아래는 각 세대의 1개월차 내재 선도를 100으로 놓았을 때의 구간별 값이다.

여섯 줄이 같은 모양이 아니라는 것이 이 표의 요점이다. A100은 5년에 걸쳐 −25.7%로 가장 완만하다. 이미 구형이라 감쇠가 대부분 지나갔기 때문이다. B200은 반대로 12개월까지 −3.3%로 거의 평평하다가 13개월에서 36개월 구간에 −45.3%로 꺾인다. 그 절벽이 다음 세대가 도착할 것으로 보는 자리다. 그리고 GB300은 2개월에서 6개월 사이에 −36.7%로 가장 가파른데, 이것은 진부화가 아니라 다른 것일 가능성이 높다.

⚠️ 곡선이 두 가지를 한데 담고 있어서 그 둘을 분리해 읽어야 한다. 하나는 진부화 기대이고 다른 하나는 희소 프리미엄이 풀리는 것이다. 아직 배치가 끝나지 않은 칩은 당장의 물량이 귀해서 프롬프트 구간 가격이 올라가 있고, 시장이 그 희소가 지속되지 않을 것으로 보면 앞 구간이 가파르게 내려간다. GB300의 앞 구간이 그렇게 생겼다. 반대로 뒤 구간의 기울기는 희소로 설명되지 않으므로 진부화 기대에 가깝다. 곡선 하나로 둘을 가르는 방법은 없고, 가를 수 있는 것은 절벽의 위치뿐이다.

그래서 GPU가 3년에 가치의 절반을 잃는다는 식의 단일 감가율은 이 표 어디에도 없다. A100과 B200은 같은 5년 구간에서 −25.7%와 −69.2%로 갈리고, 두 곡선의 모양 자체가 다르다. 하나의 숫자가 아니라 세대마다 다른 곡선이고, 중요한 것은 기울기가 아니라 꺾이는 지점이다.

측정의 한계는 11.4와 같다. 이 커브의 모든 점은 Ornn이 직접 입력한 마크이고 체결에서 계산된 값이 아니다. B300과 GB300은 대응하는 현물 지수가 없어서 자기 커브 안에서만 읽을 수 있다. 그리고 구간 내재 선도는 term 가격이 구간 선도의 평균이라는 가정 위에서 나오므로, 그 가정이 깨지면 값도 깨진다.

12.4세대별 격리

앵커가 없는 표류를 다루는 방법이 하나 나와 있고, 그것이 이 프레임 전체의 결실이다. 진부화에 견디는 계약 하나를 만들려 하지 말고, 진부화를 다른 것을 오염시킬 수 없는 경계 안에 담아두는 것이다.

모든 것을 가르는 구분은 계약이 세대에 국소적인가 범용인가다.

범용 계약이 함정인 이유는 더 유용하고 더 유동적으로 들리기 때문이다. 5.2가 합성 단위를 만들지 말라고 한 것과 같은 논거가 계약 설계 쪽에서 도착한 것이고, 여기서는 결과가 더 구체적이다. 표류를 계약 정의 안에 넣으면 그 계약은 표류를 헤지할 수 없다.

그래서 시장의 모양이 달라진다. 컴퓨트에는 영원한 Henry Hub 하나가 생기지 않는다. 빈티지별 커브의 연속이 생기고, 각각은 하드웨어 배치 구간에 묶인 유효 수명을 가지며, 한 세대의 커브가 다음 세대로 넘어가는 롤오버 불연속으로 구분된다. 마라톤이 아니라 릴레이이고, 어려운 부분은 인수인계에 있다.

격리가 운영상 뜻하는 것은 두 단계다. 각 세대가 자기 계약과 자기 커브를 갖는다. 그러면 진부화 표류가 어떤 단일 계약의 정의 안에도 없고 두 계약 사이의 관계로 옮겨간다.

⭐ 그리고 거래 가능한 두 계약 사이의 관계는 그 자체로 거래 가능하다. 앵커 없고 헤지 불가능하던 표류가 스프레드가 된다. 데스크가 값을 매길 줄 아는 대상이다. 시장의 일은 진부화 베이시스를 없애는 것이 아니라 세대별로 가두고 그 불연속 주변에 전환 상품을 만드는 것이고, 어떤 상품이 가능한지는 13.6이 다룬다.

CME가 상장을 신청한 계약을 이 기준에 대보면 절반이다.

세 번째 줄이 12.3의 표와 겹친다. H100의 13개월에서 36개월 구간 내재 선도가 −40.8%인데, 그 구간까지 상장된 계약은 이미 다른 재화에 가까운 것을 같은 이름으로 거래한다. 유동성을 커브 앞단에 집중해야 한다는 논거가 여기서 나온다. WTI는 0으로 가지 않지만 H100에는 기능적 진부화로 가는 경로가 있고, 회전하는 세대에 대고 쓴 장기 포지션은 원유 등급에는 없는 일방향 리스크를 진다.

12.5잔존가치와 담보 문제

GPU 담보 대출의 미해결 핵심이 여기 있다. 부도 시 대주단의 회수는 그 분기에 중고 GPU가 받는 금액이다. 그런데 그 금액에 대한 증거가 서로 맞지 않는다.

⚠️ 이 숫자들을 하나로 합치면 안 된다. 재는 대상이 다르고, 시점이 다르며, Li는 이해관계자다. 계열사인 Compute Exchange가 리퍼비시 칩을 판다. 검증된 리퍼비시 재판매가와 공개 게시가는 같은 것이 아니고, 둘 다 강제 매각 상황의 값은 아니어서, 표의 마지막 줄이 가장 정직한 진술이다.

완화 수단은 이미 셋 있고 각각 다른 것을 한다. 잔존가치 보험은 처분 시 원가의 일정 비율 이상을 실현한다는 하한을 깔아 최악의 손실을 몇 퍼센트로 제한한다. 텔레메트리 기반 동적 LTV는 감가를 업계 평균이 아니라 실제 사용 이력으로 잡는다. 높은 가동률의 학습에 쓰인 칩은 경제적 수명이 3년 이하이고 중간 가동률의 정상 추론에 쓰인 칩은 5년 이상이어서, 같은 칩인데 담보 수명이 거의 두 배 차이 난다. 벤더 백스톱은 제조사가 최후 수요자가 되겠다고 약속하는 것인데, 그 약속이 거래를 개선하는 동시에 그것 없이는 대주단이 무엇을 받아들이지 않았을지를 드러낸다.

그래서 GPU 수명 논쟁은 제기 방식이 틀렸다는 정리가 나온다. 칩이 몇 년 가느냐의 문제가 아니라 그 칩이 어떻게 쓰였느냐의 문제이고, 텔레메트리가 그것을 재는 렌즈다. 12.3의 곡선이 세대마다 다른 모양이었던 것과 같은 구조인데, 여기서는 같은 세대 안에서도 사용 이력에 따라 갈린다.

그리고 아무도 값을 매기지 않는 담보 함정이 하나 있다. 액침 냉각 하드웨어는 니치 시장이고, 침수된 GPU는 중고시장 유동성이 낮으며 가치가 통합 시스템에 묶여 있다. 어디든 들고 가서 재배치할 수 있는 물건이 아니게 되므로 범용 담보로서의 성격이 약해진다. 대부분의 배치가 상당한 레버리지를 요구하고 대주단은 칩과 장비에 담보권을 잡으므로, 냉각 아키텍처를 고르는 일이 동시에 자금조달 조건을 고르는 일이다. 그 연결은 어느 쪽의 가격에도 나타나지 않는다.

이 모든 것이 하나의 명제로 모인다. Meltem Demirors가 The World as Model에서 적은 것이고, 센서 판독으로 추적된 감가를 동적으로 가격 매겨지는 잔존가치 보험으로 바꾸는 것이다. 산업자산 유동화는 감시 계층이 주기적 검사 보고서가 아니라 실시간 텔레메트리일 때 가능해지고, 제트 엔진과 상업 항공기가 이미 그렇게 관리된다. 고해상도 모니터링 비용이 낮아지면 금융화 가능한 대상의 경계가 점점 더 큰 산업자산 집합으로 옮겨간다.

다음 장에 넘기는 것

이 장이 확인한 것은 앵커 없는 축을 없앨 방법이 없다는 것과, 그것을 가둘 방법은 있다는 것이다. 헤지 유효성은 시간과 함께 오르는 것이 아니라 세대 경계마다 리셋되는 톱니를 그리고, 측정된 감쇠 곡선은 세대마다 모양이 달라서 단일 감가율로 요약되지 않는다. 대응은 세대별 격리이고, 그것이 헤지 불가능한 표류를 두 계약 사이의 스프레드로 바꾼다.

그러면 그 스프레드를 실제로 어떤 계약으로 만드는가가 남는다. 13장은 지금 존재하는 상품과 아직 없는 상품을 세고, 세대 인수인계 구간에 필요한 전환 상품이 무엇인지 본다.

12장이 진부화를 세대별로 가두면 표류가 스프레드가 된다고 했다. 이 장은 그 스프레드를 포함해 실제로 어떤 계약이 있고 없는지를 센다.

13.1크레딧의 선례 · Markit 플레이북

벤치마크는 금융에서 마진이 가장 높은 사업인데 잘 알려져 있지 않다. S&P Dow Jones Indices의 라이선싱이 연 약 16억 달러를 약 70% 영업이익률로 낸다. MSCI는 연 매출 약 30억 달러에 기업가치가 약 500억 달러다. 지수를 추종하는 모든 ETF, 선물, 구조화상품이 대가를 낸다. Moonrunner가 Benchmarks Are the Best Business in Finance에서 이 사업의 구조를 신용시장의 역사로 설명한다.

1990년대 말 싱글네임 CDS 시장은 빠르게 커지면서 동시에 지저분했다. 예컨대 경기침체에서 투자적격 스프레드가 확대될 것이라는 견해를 표현하려면, 개별적으로 협상되고 유동성 없는 계약들로 맞춤 바스켓을 맞춰야 했다. 느리고 비쌌으므로 사실상 가장 정교한 참가자에게만 가능했다. 해법은 주식시장이 수십 년 앞서 배운 것이었다. 표준화된 종목 바스켓을 고정 쿠폰과 고정 롤 일자를 가진 단일 상품으로 묶는 것이다.

그런데 결정적인 사건은 표준화 자체가 아니라 그다음이었다. 2004년, 경쟁하던 딜러 진영의 짧은 표준 전쟁 끝에 두 진영이 합병해 북미 바스켓이 CDX, 유럽과 아시아가 iTraxx가 됐다. 경쟁하는 독점적 상품들로부터 중립적 상품을 만들어낸 것이 시장의 진짜 전환점이었고, 깊은 양방향 유동성이 거기서 나왔다. 2022년 기준 지수 CDS는 거래되는 CDS 명목금액의 약 80%를 차지한다.

평가 계층은 그 뒤에 왔다. CDS 시장에는 중립적 평가 소스가 없고 개별 딜러의 마크만 있었는데, 2003년에 설립된 Markit이 세계 최초의 일간 독립 종가 CDS 평가 서비스를 내놓았고 그것이 신뢰받는 가격이 됐다. 2007년에는 iTraxx와 CDX를 소유한 회사들을 인수해 지수들을 하나로 모았다. 이후 나스닥 상장과 IHS 합병을 거쳐 2022년 S&P Global에 인수됐다.

이 역사에서 옮겨지는 원칙이 몇 가지 있다.

컴퓨트에서 같은 패턴이 며칠 간격으로 반복됐다. 2026년 5월 한 주 안에 CME가 Silicon Data H100 Rental Index를 참조하는 선물을 발표했고, ICE가 Ornn의 지수를 참조하는 선물을 발표했다. 세계 최대 파생상품 거래소 둘이 각각 독립 벤치마크 스타트업과 짝을 지었다. 중립적 지수 관리기관이 참조가격을 소유하고 거래소가 그 위에 지은 파생상품을 소유하는 구조다.

그러나 컴퓨트는 신용이 아니다. GPU-시간은 저장할 수 없는 소멸성 상품이고 하드웨어는 빠른 감가 곡선 위에 있다. 채권과 달리 물리적으로 이질적이어서 폼팩터, 인터커넥트, 서비스 수준, 지역, 계약 기간이 모두 사는 것을 바꾼다. 더 잘 맞는 비유는 Platts식 석유 가격 평가와 Baltic Dry 같은 해운 지수다. 승자가 될 컴퓨트 벤치마크는 형태는 CDX에서 얻고 어려운 부분은 전력과 석유에서 얻는다.

⭐ 그리고 진짜 미충족 수요는 또 하나의 가격 포인트가 아니라 가격들을 애초에 비교 가능하게 만드는 합의된 표준이다. 기회는 Brent와 WTI 수순이고, 다른 모든 것이 그에 대해 가격 매겨지는 참조 등급을 정의하는 것이다. 숫자는 하룻밤에 복제될 수 있지만 시장이 그에 대해 스프레드를 매기는 참조 등급은 그럴 수 없다.

13.2상품 지도

컴퓨트 파생상품은 컴퓨트 용량의 임대 가격을 참조해 가치가 결정되는 금융계약이다. Dave Friedman의 정의이고, 그 기준으로 세면 지금 시장에는 세 종류가 섞여 있다. 이미 돌아가는 것, 곧 상장되는 것, 그리고 아무 형태로도 없는 것이다.

표의 위쪽 절반이 아래쪽 절반보다 오래됐다는 점을 보면 이 시장의 순서가 드러난다. 양자 간 구조는 이미 수십억 달러 규모로 돌아가고 있고, 상장 상품은 도착하는 중이며, 차이를 거래하는 상품은 하나도 없다.

12.4가 세대별로 격리하면 표류가 두 계약 사이의 스프레드가 된다고 했는데, 그 스프레드를 거래할 상품이 표의 아래쪽에 셋 비어 있다. 빈티지 간 캘린더 스프레드가 가장 가깝다. CME가 양쪽 다리를 모두 상장하므로 다리를 각각 잡으면 기술적으로는 오늘도 거래할 수 있는데, 빠진 것은 상장 이종상품 스프레드다. 다리를 각각 잡으면 호가 스프레드를 두 번 내고 양쪽에 전액 증거금을 내지만 상장 스프레드는 스프레드 하나를 내고 순액으로 증거금을 낸다. CME는 크랙 스프레드와 스파크 스프레드를 일상적으로 상장하므로 기계장치는 이미 있고, 이것은 인프라 문제가 아니라 상품 결정이다.

세대 전환 스왑이 가장 정교하다. 합의된 이전 일정에 따라 감소하는 구세대 명목금액에 고정을 지급하고 증가하는 신세대 명목금액에 변동을 수취한다. 어느 쪽 끝점도 아니라 이전 그 자체를 헤지하고, 그것이 실제 네오클라우드가 지고 있는 노출이다. 설비를 하룻밤에 갈아치우는 곳은 없고 모두가 분기 단위로 이동하는 혼합 포트폴리오를 운영하므로 어떤 단일 세대 계약도 이것을 건드릴 수 없다. 여기서 5.2의 합성 단위 반론이 되돌아오는 것처럼 보이는데, 보편적인 전환 비율은 필요하지 않고 이 거래에서 이 두 당사자 사이에 합의된 비율이 필요하다. 헤지 비율처럼 협상되는 계약 조건이지 누구도 승인해야 하는 표준이 아니다. 게시되는 합성 단위에 치명적이던 반론이 양자 간 합의된 교환 비율에는 치명적이지 않다.

셋째는 대주단 쪽에 필요한 잔존가치 풋이다. 가정한 잔존가치를 행사가로 하는 지수 풋인데, 컴퓨트 가격이 오르고 설비가 더 가치 있어질 때 증거금 호출을 피하므로 의무적 선물 매도보다 낫다. 10.7에서 본 코버넌트 기반 헤지 의무화와 그대로 결합하고, 12.5가 남긴 잔존가치 문제에 대한 가장 깨끗한 답이기도 하다.

⭐ 그래서 현황을 한 줄로 적으면 이렇다. 양자 간 상품은 가동 중이고 작동한다. 상장 상품은 도착하는 중이다. 그 둘 사이의 차이를 가격 매기는 모든 것, 즉 성숙한 상품시장에서 돈이 있는 베이시스 복합체 전체가 어떤 형태로도 존재하지 않는다.

13.3상장 선물, 그리고 명세가 드러내는 것

CME가 2026년 8월 11일에 제출한 Special Executive Report SER-9785가 계약 명세 전체를 담고 있다. NYMEX에 두 계약을 상장하고 CME ClearPort로 청산한다. Silicon Data H100 Rental Index Futures가 GPU1, B200 쪽이 GPU2다.

명세는 설계자가 무엇을 예상하는지를 드러낸다. 일곱 가지가 읽힌다.

첫째, 컴퓨트가 에너지로 분류됐다. 상품 페이지가 에너지·전력 아래에 있고, 발표에 이름을 올린 임원은 에너지·환경 상품을 총괄하며, 거래소가 COMEX나 CBOT가 아니라 NYMEX다. 컴퓨트와 전력이 점점 하나의 시장으로 거래될 것이라는 명제가 기존 거래소의 자체 상품 분류로 승인된 것이다.

둘째, 730 GPU-시간은 실제 달이 아니라 표준화된 달이다. 730은 8,760을 12로 나눈 값으로 한 달의 평균 시간이다. 전력과 가스 선물은 보통 인도월의 실제 시간으로 규모를 정하는데, CME는 고정 730을 택해 모든 월물의 크기를 같게 만들었다. 그러면 캘린더 스프레드가 깔끔해지고, 이것이 인도 물량이 아니라 평균 지수에 대한 고정 명목금액 스왑임이 확인된다. 11.1에서 본 만기 베이시스에 대한 표준적인 해법이기도 하다. 컴퓨트는 매시간 임대되므로 단일 일자 결제는 잘못된 형태였을 것이고, 명세의 여러 선택 중 이것은 분명히 맞다.

⚠️ 셋째, 명목금액은 작은데 수수료는 작지 않다. H100 지수가 시간당 약 2.40달러에서 3.15달러라면 계약 하나는 명목 약 1,750달러에서 2,300달러다. 비교하면 CME의 대표 WTI 계약은 1,000배럴로 명목 약 6만 5,000달러다. 게시된 수수료표로 계산하면 비회원 Globex 수수료가 편도 5.50달러이므로 왕복이 명목의 약 0.63%이고, 회원 요율로도 약 0.42%다. 마이크로 WTI가 명목의 약 0.01% 수준이다. 명목 대비 거래비용이 비교 가능한 상품보다 한두 자릿수 높고, 그것은 오더북이 가장 필요로 하는 계층인 시장조성자에게 정확히 불리하다.

넷째, 안분비례가 아니라 FIFO다. FIFO는 속도에 보상하고 안분비례는 대기 물량 규모에 보상한다. CME가 오더북을 빠른 전자 참여자가 채울 것으로 보며 큰 수동 주문을 보호하려는 것이 아니라는 신호다. 에너지에서는 관례적이지만 유동성 공급자가 발표되지 않은 상장에서는 눈여겨볼 대목이다.

다섯째, 거래가 한 건도 없는데 EFP 수수료가 이미 책정돼 있다. 13.5가 이것을 다룬다.

여섯째, 약 18개월 자산에 36개월 스트립이다. Silicon Data의 기존 선도 커브와는 정합하지만, 12.4에서 본 대로 H100 스트립의 후반부는 만기 시점에 경제적으로 미미할 수 있는 칩에 대한 계약이다. CME가 세대 롤오버를 어떻게 처리할지는 정해지지 않았다.

일곱째, 칩 둘에 벤더 하나다. H100과 B200뿐이고 H200도 B300도 AMD MI300X도 없다. Silicon Data가 전부에 대해 지수를 게시하는데도 그렇다. 가장 깊은 두 개의 풀만 겨냥한 의도적으로 좁은 출발이다.

나머지 참여자의 상태는 이렇다. ICE는 Ornn의 지수를 참조하는 현금 결제 선물을 CME 발표 며칠 뒤에 발표했지만 상장 일자를 내놓지 않았다. Architect는 CFTC 규제 DCM을 신청이 아니라 인수로 확보해 이미 컴퓨트 선물을 제공하고 있고, 2026년 1월부터는 별도의 버뮤다 법인에서 무기한 계약도 운영한다. Liquid Compute는 DCM과 DCO 신청이 모두 심사 중인데, 신청서가 기술하는 계약은 표준 선물이 아니라 바이너리 이벤트 계약이다.

13.4무기한 계약은 왜 맞지 않는가

무기한 계약은 만기가 없는 선물이고 크립토의 발명품이다. 만기 없는 계약을 현물에 붙들어 매려고 롱과 숏 사이에 몇 시간마다 지급금이 흐르는데 그것을 펀딩 비율이라고 부른다. Dave Friedman이 Perps Don't Work for Compute Derivatives에서 컴퓨트에 맞지 않는다고 논했고, 2026년 1월에 Architect가 버뮤다 규제 거래소에서 Ornn 지수로 정산하는 GPU·DRAM 무기한 계약을 출범시켰다. 그래서 이제 이 절은 존재가 아니라 적합성에 대한 논의다.

무기한 계약은 미래에 대한 정보를 현재 지수와 현재 펀딩에 대한 압력으로만 담고, 그 정보를 날짜별로 분리하지 못한다. 무기한 가격이 미래 현물과 펀딩 동학에 대한 기대일 수는 있어도 거기서 날짜가 붙은 노드 하나를 꺼내어 그것만 거래할 수는 없다. 그리고 날짜 붙은 노드가 유일하게 중요한 것이다. 무기한 계약은 온도계이고 선물 스트립은 일기예보다. 2029년 3월에 일어날 일을 헤지해야 한다면 지금에 대한 어떤 정밀도도 그때에 대한 질문에 답하지 못한다.

컴퓨트에 기간구조가 필요하고 비트코인에는 필요 없는 이유는 시간 차원이 둘이기 때문이다. 하나는 기간 안의 부패성이다. 쓰지 않은 컴퓨트는 사라지므로 새벽 2시에 유휴 상태인 H100은 더 이상 존재하지 않는 매출이고, 컴퓨트는 가치 저장 수단이 아니라 부패하는 생산 용량이다. 다른 하나는 기간 사이의 감쇠, 곧 12장이 다룬 진부화다. 비트코인은 둘 다 해당하지 않아서 그냥 앉아 있고 9월의 비트코인이 3월의 비트코인 대비 진부화되지 않는다.

문제가 실제로 터지는 자리는 자금조달이다. 선물 스트립은 대주단에게 날짜별 담보 평가치를 주므로 커브에 대고 담보를 평가하고 감소하는 잔존 스케줄에 맞춰 원리금 상환을 설계할 수 있다. 펀딩 비율은 인수심사할 것이 없다. 오늘 밤의 포지셔닝에 대한 반사적인 숫자이지 2027년의 잔존가치가 아니어서, 그것으로 원리금 상환을 설계할 수도 기한부 대출을 평가할 수도 없다. 부채에는 만기가 있고 헤지가 거기 맞아야 한다.

올바른 비교 대상은 크립토가 아니라 해운이다. 8.1에서 본 선도운임계약에는 무기한 상품이 없고 월물, 분기물, 연물만 있으며, 게시된 현물 운임 지수로 현금 정산한다. 그리고 항해를 동일하게 만들려는 시도를 하지 않고 항로와 선박 등급으로 표준화했다. 여기서 옮겨오는 교훈이 하나 더 있는데, 선도 커브가 선박 수주잔량이 견인한다는 것이다. 데이터센터와 GPU 건설 파이프라인에 거의 그대로 대응하므로, 컴퓨트 선도 커브는 수요 예측만이 아니라 공급 도착 예측으로 읽어야 한다.

Friedman이 인정하는 반론도 둘 있다. 하나는 유동성이다. 무기한 계약이 크립토에서 이기는 이유가 수십 개 만기로 분산되는 대신 하나의 상품에 흐름을 모으기 때문이고, 어린 시장에서는 만기별 분산이 어떤 만기에도 유동성이 없다는 뜻이 될 수 있다. 다른 하나는 결박이다. 무기한 계약은 견고하고 지속적으로 청산되는 현물에 대고 펀딩해야 하는데 컴퓨트 현물은 분절돼 있고 구성된 것이다. 8.3에서 본 대로 Silicon Data 지수는 명시적으로 정규화된 값이므로, 구성된 지수에 대고 지속적으로 펀딩하는 계약은 시장 체결가가 아니라 모델 출력값에 대고 펀딩하는 것이다.

그래서 두 상품은 경쟁하지 않는다. 무기한 계약은 유동성, 즉시 접근, 단기 델타 헤지를 겨냥하고, 스트립은 기간구조, 담보 평가, 자금조달을 겨냥한다. 무기한 계약은 컴퓨트에 노출된 상태를 유지하는 비용을 가격 매기고, 스트립은 컴퓨트의 감쇠를 가격 매긴다. 그리고 감쇠가 컴퓨트에서 궁극의 상품이다.

13.5물리 인도를 붙이는 다리

현금 결제와 물리 결제 중 무엇을 고를 것인가라는 물음에는 이미 답이 있고, 답은 둘 다다. 그 답을 구현하는 장치를 CME는 EFRP(Exchange For Related Position)라고 부른다. 장당외에서 사적으로 협상되어 거래소에 보고되고 청산되는 거래다.

• EFP는 Exchange For Physical이고 실제 상품 또는 용량과 교환한다
• EFR는 Exchange For Risk이고 장외 스왑이나 다른 파생상품과 교환한다
• EOO는 Exchange Of Options for Options이고 장외 옵션 포지션과 교환한다

EFP로 작동 방식을 보면 이렇다. 두 당사자가 동시에 선물 포지션을 이전하고 관련된 물리 거래를 하기로 합의한다. 선물 다리는 거래소에 보고되어 청산되고 물리 다리는 양자 간이며, 두 다리의 가격 차이가 협상된 베이시스다. 모델 기업이 1월에 6개월 뒤 수요를 헤지하려고 선물을 사두고, 6월에 적절한 클러스터 규모, 위치, 인터커넥트를 가진 공급자를 찾으면, 화면에서 선물을 청산하고 따로 용량을 사는 대신 EFP를 한다. 레퍼런스보다 나은 용량이면 프리미엄이고 위치가 나쁘거나 신뢰성이 낮으면 할인이다.

명칭에 함정이 하나 있다. exchange for physical이라고 해서 실제 GPU가 고객에게 배송되는 것이 아니다. 인도되는 것은 컴퓨트 용량이고, 이 이름은 상품시장이 순전히 물리적이던 시절의 잔재다. 이후 전력을 비롯한 많은 비물리적 대상이 상품화됐지만 용어는 남았다.

개념적으로 중요한 이유는 현금 결제와 물리 결제의 긴장을 해소하기 때문이다. 현금 결제는 표준화된 계약에 유동성을 모을 수 있고, 그러면 EFP 시장이 모든 구성을 단일 인도 규격으로 통과시키지 않고도 그 계약을 이질적인 물리 시장에 연결한다. 고르는 것이 아니라 유동적 금융 레퍼런스와 어수선한 물리 세계로 가는 다리가 둘 다 필요하다.

그리고 13.3에서 미뤄둔 다섯째 항목이 여기서 뜻을 얻는다. SER-9785의 수수료표에는 단 한 건도 거래되기 전에 EFP, EFR, EOO의 요율이 들어 있다. 쓰일 것으로 예상하지 않는 메커니즘에 수수료를 게시하지는 않는다. 그리고 이것은 CME가 물리 인도를 남에게 양보하지 않았다는 뜻이기도 하다. CME는 EFP 네트워크를 구축할 필요가 없고 거래를 허용하고 청산하기만 하면 되는데, 수수료표가 그렇게 하겠다고 말한다. 상장 시장에서 베이시스가 가격 매겨지는 곳이 바로 여기다. 모든 EFRP가 문자 그대로 선물 다리가 붙은 협상된 베이시스 거래다.

네트워크를 실제로 짓고 있는 쪽은 Architect와 Compute Desk다. ComputeConnect는 CFTC 규제 DCM을 통해 규제 파생상품을 H100, H200, B200, B300 용량의 실제 인도에 연결하고, Architect의 계약은 Compute Desk의 체결 기반 지수로 결제된다. 다만 최초라는 주장에는 유보가 필요하다. Architect는 규제 거래소에 상장되고 중앙 청산되는 물리 결제 시도로는 유일하지만, Compute Exchange는 이미 선도 계약을 물리적으로 인도하고 있다.

작동 여부를 가르는 것이 셋이다. 첫째, 인도가 실제로 행사되는가. Architect는 마켓플레이스가 될 예정이 아니고 인도가 주 기능도 아닌데, 그래도 인도를 가능하게 하는 절차가 필요하다. 없으면 사실상 현금 결제 거래소가 되고, 물리 다리가 이론적이면 차익거래 앵커도 이론적이다. 둘째, 콜드 스타트가 양면이고 동시적이다. 우월한 벤치마크를 만들고 그것이 텅 빈 채로 있는 것을 지켜볼 수도 있다. 셋째, 인도 대상이 진부화된다. 배럴은 영원히 배럴이지만 여기서는 벤치마크 등급이 18개월마다 롤오버되고, 어떤 에너지 시장도 맞춰야 했던 적이 없는 움직이는 표적이다.

다음 장에 넘기는 것

이 장이 확인한 것은 상품 집합이 양 끝에만 있다는 것이다. 한쪽 끝에는 이미 수십억 달러가 오가는 양자 간 구조가 있고 다른 쪽 끝에는 상장을 기다리는 지수 선물이 있으며, 그 사이에서 차이를 거래할 수단이 비어 있다. 세대 인수인계도, 베이시스도, 잔존가치도 거래할 방법이 없다.

그런데 이 상품들이 결국 누구를 위한 것인지가 아직 분명하지 않다. 지도의 위쪽 절반은 전부 자금조달 구조이고, 선물이 값을 하는 자리도 대주단의 인수심사 쪽이었다. 14장은 이 시장에 실제로 돈이 어떻게 들어오는지, 그 자본이 무엇을 보고 들어오는지, 그리고 지금 돌아가는 상품금융 구조가 무엇인지를 본다.

13장이 상품 집합이 양 끝에만 있다고 했다. 이 장은 그 상품들이 결국 누구의 문제를 푸는지를 본다.

14.1무엇에 자금을 대는가

2년 전에는 하이퍼스케일러가 잉여현금흐름으로 자체 조달하고 네오클라우드가 자본을 조달했다. 하이퍼스케일러 누적 캐펙스는 2018년 이후 대략 10배가 됐고 전년 대비 17%에서 35% 성장하는 클라우드 매출이 그 대부분을 댔는데, 구글이 20년 만에 처음으로 주식을 발행한 것이 그 방식이 한계에 닿았다는 표지였다. 2026년 중반의 구조를 무엇을 담보로 삼느냐로 묶으면 넷이다.

표를 위에서 아래로 읽으면 상환 원천이 계약에서 멀어지고 물건에 가까워진다. 자산 금융에서는 오프테이크 고객이 갚고, 개발사 금융에서는 임차인이 갚으며, 수요 금융에서는 보증인이 갚고, 생산자 금융에서는 물건으로 갚는다. 그런데 네 경로 어디에도 컴퓨트 가격 자체가 들어 있지 않다. 이 장이 끝에서 돌아올 대목이다.

14.2자산에 대는 금융 · CoreWeave DDTL 템플릿

CoreWeave는 남의 신용등급을 GPU용 저렴한 부채로 전환하는 기계를 만들었다. 자금 조달되는 것은 칩이 아니라 지급 약속이고, 그 약속의 품질이 금리를 정한다.

증거는 스프레드 사다리 하나다. 같은 스폰서가 같은 종류의 담보에 같은 법적 구조로 2년도 안 되는 기간에 여섯 번 조달했는데, 금리가 고객을 따라 움직였다. Meta를 상대로 한 DDTL 4.0이 SOFR 대비 225bp였고, 비투자등급 고객 둘을 상대로 한 5.0이 450bp였으며, 5.5는 재가격을 거쳐 550bp에 클로징됐다. 225에서 550으로 벌어지는 동안 칩은 바뀌지 않았다.

이 구조에서 실제로 대출을 묶는 것이 무엇인지는 2026년 8월 DDTL 5.5 계약서에 그대로 나온다.

⭐ 그리고 이 계약서에 없는 단어 목록이 있는 단어 목록보다 중요하다. 감정, 잔존가치, 정상청산가, 인정대출비율, 차입기준, 재판매가 한 번도 나오지 않는다. GPU라는 단어는 서른다섯 번 나온다. 잔가 가정이 없는 것이 아니라 잔가가 필요 없게 짰다. 한도를 원가로 잡고 그중 계약된 것만 세고, 상환은 계약 현금흐름으로 받고, 담보는 상각으로 0에 보낸다. 중고 GPU가 얼마인지 모르는 채로 대출하는 방법이 곧 이 구조다.

한도 산정 기준이 단계마다 바뀌는 것이 이 템플릿의 핵심이다. 건설과 설치 단계에서는 총사업비 대비 대출비율로 한도가 정해지는데, 고객이 사이트를 인수해 안정화되면 부채상환능력비율로 기준이 바뀐다. DDTL 4.0에서는 그 전환 하나로 한도가 75억 달러에서 85억 달러가 됐고 총사업비 환산으로 최대 약 102%가 됐다. 한도가 자산 비용이 아니라 상환 능력으로 지배되는 순간 대출은 GPU의 가치에 제약되지 않고 계약이 지급하는 금액에 제약된다. GPU는 전부 실패했을 때 압류하는 대상이지 대출 규모를 정한 주체가 아니다.

보증 패키지가 두 번째로 읽어야 할 자리다. DDTL 4.0은 모회사에 대해 비소구이고 예외가 하나인데, GPU 설치와 관련 이행 의무를 담보하는 bad-boy 보증이다. 부동산 프로젝트 금융의 표준 장치로 사기나 자금 유용 같은 명시된 위법 행위에 한해서만 소구권이 되살아난다. 신용 보증이 아니라 이행 보증이고, CoreWeave는 일을 하겠다고 약속하지 부채를 갚겠다고 약속하지 않는다. 반면 DDTL 5.0은 모회사가 무조건 전액 보증한다. 비슷하게 생긴 구조를 입은 완전히 다른 리스크 대상이다.

같은 자본구조 안에서 평가 체계가 둘로 갈리는 것도 여기서 나온다. DDTL 4.0의 A-sf에서 sf는 구조화금융을 뜻하고, 이 상품은 격리된 Meta 현금흐름을 기준으로 평가되며 CoreWeave 자체의 기업 신용은 거의 고려되지 않는다. 평가사가 CoreWeave를 통과해서 Meta를 본다. 반면 5.0과 5.5의 BB+는 기업 신용평가로, CoreWeave의 발행자 부도등급 BB−에 회수율 기대로 두 노치를 올린 값이다. 투자등급 고객이면 자기 신용을 완전히 벗어나고, 비투자등급 고객이면 다시 그 안에 갇히며 좋은 담보는 두 노치를 사줄 뿐이다.

격리가 불변이 아니라는 점은 같은 스폰서가 직접 보여줬다. CoreWeave는 DDTL 3.0을 변경해 일부 유동성 요건을 완화하고 부채상환능력비율 코버넌트의 최초 시험을 연기했다. 그리고 시장이 그 가능성에 값을 매겼다. 2026년 7월 중순 5.5의 논의 조건이 425bp에서 450bp에 99센트였는데 7월 말에 500bp와 97센트로 확대됐다. 최종 조건은 8월 7일 26억 달러에 SOFR 대비 550bp였다.** 자금조달이 사라진 것이 아니라 계약과 모회사 신용이 법적 구조가 시사하는 만큼 깔끔하게 분리되지 않을 가능성**이 가격에 들어간 것이다.

14.3개발사에 대는 금융 · JV와 유동화

2025년과 2026년을 정의하는 혁신은 캠퍼스를 별도 법인에 담아 짓는 방식이다. 스폰서가 지분을 소수로 가져가 연결 대상에서 빼면 그 프로젝트의 부채가 스폰서 재무상태표에 나타나지 않는다. Meta와 Blue Owl의 루이지애나 Hyperion이 템플릿이다.

• 지분은 Blue Owl 80%에 Meta 20%다
• 자금은 부채 약 270억 달러에 자본 약 25억 달러다
• 대주단은 PIMCO가 앵커이고 사모 증권 발행으로 조달됐다
• 현금은 반대로 흐른다. Blue Owl이 약 70억 달러를 출자하고 Meta는 JV에서 일회성 약 30억 달러를 분배받았다

이 구조가 양쪽에 동시에 이로운 이유를 보면 왜 템플릿이 됐는지가 나온다. Meta는 사상 최대 프로젝트를 짓되 그 부채를 지지 않고, 오히려 설립 시점에 현금을 받는다. Blue Owl은 투자등급 임차인이 장기로 쓰기로 한 시설을 소유하므로 부동산 리스크가 아니라 Meta 신용 리스크를 사는 것이 되고, 사모 신용 펀드가 원하는 것이 정확히 그것이다. 채권 투자자도 투자등급 현금흐름을 그대로 받는다. 불편한 쪽이 없으므로 구조가 빠르게 복제된다.

구조가 성립하는 열쇠는 지분 비율에 있다. 스폰서가 20%만 가지면 회계상 지배력이 없으므로 연결 대상에서 빠지고 그 프로젝트의 부채가 스폰서 재무상태표에 나타나지 않는다. 그런데 캠퍼스는 스폰서가 장기로 쓰기로 되어 있으므로 용량은 그대로 온다. 부채는 남에게 두고 용량만 가져오는 것이 이 구조가 파는 상품이고, 대신 스폰서는 임차인으로서 다년 지급 의무를 진다. 부채가 리스 의무로 모양을 바꾸는 것이지 사라지는 것이 아니다.

JV가 짓는 쪽이라면 유동화는 다 지은 것을 내보내는 쪽이다. 안정화되고 임차가 완료된 시설을 대상으로 하고, 스폰서가 소유권 또는 리스홀드 지분, 임차계약, 현금흐름을 별도의 신탁에 출자한 뒤 그 신탁이 채권을 발행한다. 신탁은 파산 격리되어 있어서 스폰서가 무너져도 채권자의 담보가 스폰서의 파산재단에 딸려 들어가지 않는다.

이 신탁을 거래마다 새로 세우지 않고 하나를 계속 쓰는 것이 이 계층의 성격을 정한다. 거래마다 법인을 세우고 문서를 새로 쓰는 대신 한 번 만든 그릇에 시리즈를 계속 얹고, 플랫폼이 커지면 적격 담보를 추가한다. 그래서 두 번째 발행부터 한계비용이 급격히 떨어진다. 잔액이 2020년 40억 달러에서 2026년 610억 달러로 늘고 2025년 한 해 발행액이 직전 3년 합계보다 많은 것이 그 곡선이다.

규제가 이 통로를 더 넓혔다. 2026년 7월 29일 SEC 지침이 내구성 있고 능동적으로 관리되는 운영 자산과 자기청산형 금융 청구권을 구별했다. 자동차 대출 풀처럼 스스로 상환하며 소멸하는 자산과, 계속 운영해야 현금이 나오는 자산은 다르다는 것이고, 데이터센터는 후자라는 판단이다. 그러면 적격 거래가 증권거래법상 유동화 취급 밖으로 나가고 공시 부담이 가벼워진다. 건물이 아니라 운영되는 사업으로 본 셈인데, 그 판단이 발행을 더 빠르게 만들 가능성이 높다.

두 구조를 나란히 놓으면 역할 분담이 보인다. JV는 짓는 단계의 자본을 대고 유동화는 다 지은 것을 장기 투자자에게 넘긴다. 그리고 둘 다 상환 원천이 임대료이므로 임차인의 신용이 전부다. 14.2의 DDTL과 담보가 다를 뿐 인수심사 대상은 같다.

14.4수요에 대는 금융 · 벤더 보증과 백스톱

NVIDIA는 칩을 파는 데서 그 수요를 인수심사하는 쪽으로 이동했다. 가장 논쟁적인 구조이고 동시에 가장 자주 뭉뚱그려지는 구조인데, 2026년 8월 공시로 조건이 공개되면서 무엇이 보증되고 무엇이 아닌지가 분명해졌다.

대표 사례는 오하이오 파이크턴 캠퍼스다. 임대인은 개발사 SB Energy이고 임차인은 OpenAI 계열사이며, NVIDIA는 그 리스에 잔존가치 보증을 걸었다. 8-K와 10-Q 별첨의 보증서 양식이 조건을 담고 있다.

⭐ 그리고 이 보증에서 칩이 빠진다. 보증 대상은 건물, 전력, 송전이고, NVIDIA 자기 장비는 별도 조항으로 빠져 점검, 감정, 회수 권한을 따로 갖는다. 임대인은 그 장비에 대한 유치권을 포기한다. 즉 NVIDIA는 자기 칩이 들어갈 껍데기의 가치는 보증하고 칩 자체는 회수 가능한 자기 자산으로 남긴다. 보증을 한다는 헤드라인과 무엇을 보증하는지는 다른 이야기다.

금액 곡선의 모양도 읽을 값이 있다. 건설 단계마다 올라가는 것은 짓는 동안의 미완성 리스크를 대주단에서 NVIDIA로 옮긴다는 뜻이고, 리스 기간에 걸쳐 내려가는 것은 임차인이 실제로 돈을 내기 시작하면 보증의 역할이 줄어든다는 뜻이다. 지급 요건이 지급불이행에 리스 해지까지 겹칠 것을 요구하는 것도 같은 방향인데, 임차인이 계속 내는 한 보증은 결코 발동하지 않는다.

규모 약정 쪽은 조건이 훨씬 덜 분명하다. 2026년 8월 NVIDIA는 대체투자 운용사 여섯 곳과 제3자 자본 5,000억 달러 이상을 동원하는 MOU를 맺었다고 발표했다. 같은 날 CEO의 글은 기회의 최대 25%까지 잔존가치 지원 장치를 제공할 수 있다고 적었는데, 보도자료에는 잔존가치라는 말도 25%라는 숫자도 없다. 10-Q는 선택에 따라 특정 프로젝트의 일부에 제한적인 잔존가치 지원을 제공할 수 있다고만 쓰고, MOU는 최종 계약 체결을 조건으로 남아 있다.

세 문서가 같은 것을 다르게 말한다는 점 자체가 이 구조의 상태다. 한 건은 조건이 공시로 확정됐고, 나머지는 약정 규모만 발표됐으며 그 안의 보증 비중은 에세이에만 숫자가 있다. 5,000억 달러라는 헤드라인과 그중 NVIDIA가 실제로 지는 우발채무는 같은 것이 아니다.

구글의 리스 보증은 설계가 다르고 다른 자리에 자금을 댄다. 구글은 네오클라우드의 리스 의무를 보증해서 임대인이 그 리스를 대고 부채를 발행할 수 있게 한다.

• TeraWulf를 통해 Fluidstack의 의무 약 32억 달러를 백스톱하고, 그 대가로 TeraWulf 완전희석 기준 약 14% 지분을 받았다
• 2025년 10월 텍사스 Abernathy의 168MW 25년 JV에서 리스 의무 약 13억 달러를 뒷받침했다

여기서 대출 대상이 되는 신용은 네오클라우드의 것이 아니라 구글의 것이다. 구글이 얻는 것은 제3자를 통한 자체 칩 유통, 임대인 지분, 용량 고객이고 지는 것은 캐펙스가 아니라 우발채무다. 그래서 이 구조가 앵커 테넌트를 확보하지 못했을 사업자에게 자금이 닿게 하는 경로가 된다. 14.6이 말할 시장 하단이 여기서 자금을 받는다.

두 구조를 나란히 놓으면 보증이 무엇을 하는지가 보인다. 보증은 리스크를 없애지 않고 신용을 갈아 끼운다. NVIDIA 건에서는 건물과 전력의 잔존가치 리스크가 대주단에서 NVIDIA로 갔고, 구글 건에서는 네오클라우드의 신용 리스크가 구글로 갔다. 그래서 보증이 붙은 거래를 읽는 방법은 하나다. 그 보증이 없었으면 대주단이 무엇을 거절했을지를 보는 것이다. Crusoe의 약 3억 달러 여신이 약 6%에 조달된 것은 AMD가 다른 고객을 찾지 못할 경우 GPU를 임차하기로 합의했다고 보도된 백스톱 덕분인데, 백스톱은 그 거래를 개선하는 동시에 그것 없이 남는 것이 고레버리지의 미헤지 상업 노출이라는 사실을 드러낸다.

순환성 논쟁도 이 자리에서 다뤄야 한다. NVIDIA가 칩을 팔고, 그 칩을 산 운영사에 최소 매출 보증을 주고, 그 칩이 들어갈 캠퍼스의 리스를 보증하면 자기 하드웨어에 대한 지불 능력을 자기가 받쳐주는 모양이 된다. OpenAI의 CFO는 조달한 자금 대부분이 GPU 구매로 NVIDIA에 되돌아간다고 인정했다. 전략 자체는 순환을 노린 것이 아니라 5곳이 아니라 500곳에 팔겠다는 것이고, 구매자가 소수로 집중되면 생태계가 나빠지므로 분절된 구매 기반을 의도적으로 만드는 중이다. 그러나 그 수단이 자기 신용이면 수요의 어디까지가 진짜인지가 흐려진다.

우려를 하나로 뭉치지 않는 규율이 필요한 지점이 여기다. 벤더 보증, 별도 법인의 용량 약정, 확대되는 채권 스프레드, GPU 담보 프로젝트 대출은 서로 다른 채무자를 서로 다른 손실에 노출시킨다. GPU 담보 부채라는 말은 인수심사 범주로는 지나치게 넓다. Dave Friedman이 제안하는 네 질문이 그 구분을 만든다.

네 번째 줄이 이 책 전체를 관통하는 논지다. 선도 커브는 어떤 트랑쉐도 안전하게 만들지 않고 어느 트랑쉐가 값이 매겨지지 않은 컴퓨트 노출을 지고 있는지를 드러낸다.

14.5생산자에 대는 금융 · 선급 선도와 Cerebras

앞의 셋과 계층이 다른 구조가 하나 있다. 데이터센터가 아니라 생산자에게, 미래 산출물을 담보로 자금을 댄다. 컴퓨트에서 발명된 것이 아니라 석유·가스가 40년 전에 쓰던 것이고, Cerebras의 S-1이 가장 깨끗한 공개 증거다.

조건 다섯 줄이 이 거래의 전부이고, 그중 두 줄이 성격을 정한다.

면제 조항이 이것을 대출이 아니라 선도로 만든다. 보통의 대출은 현금으로 갚고 물건으로 갚으면 대물변제라는 예외가 되는데, 여기서는 물건으로 갚는 것이 기본이고 현금이 예비 수단이다. 그러면 OpenAI가 산 것은 채권이 아니라 미리 값을 치른 컴퓨트 인도 의무다. 석유·가스에 이름이 있는데 물량생산대금이다. 금융 제공자가 생산자에게 현금을 선급하고 생산자는 고정된 물량을 빚지며, 유정이 생산하면 의무가 현물로 해소된다. 생산자가 Cerebras이고 배럴이 추론 용량이며 금융 제공자가 OpenAI다.

가속 조항이 그 구조를 OpenAI 쪽에서 안전하게 만든다. 용량 계약이 깨지면 컴퓨트로 갚을 근거가 사라지므로 선급금이 즉시 현금 채권으로 되돌아간다. 선도의 상방을 취하되 계약이 무너지는 시나리오에서는 채권자 지위로 내려앉는 설계이고, 이 한 줄이 없으면 10억 달러가 인도 리스크에 통째로 걸린다.

회계가 이 해석을 확인한다. SEC에 제출된 2024년 G42 계약은 선급 현금을 Prepaid Sum으로 명명하며 Cerebras가 신탁 보유하고 인도분과 상계한다. 그리고 2025년 손익계산서에는 선도계약 부채 소멸에서 나온 3억 6,300만 달러 비현금 이익이 실려 GAAP 순이익을 7,600만 달러 비GAAP 손실에서 2억 3,800만 달러 표제 이익으로 뒤집었다. 감사인이 이 약정을 선도계약으로 분류한 것은 그것이 선도계약이기 때문이다.

무엇이 약속되고 무엇이 약속되지 않는지가 이 구조가 성립하는 이유다. 판매자는 칩과 전력에 책임이 있고 토큰이나 유용한 작업에는 책임이 없다. 하드웨어 배분, 전력 배분, 규격 대비 가동률은 측정 가능하고 강제 가능하며, 금융이 작동하기에는 그것으로 충분하다. 5장이 남긴 측정 문제 전체를 우회하는 설계인데, 계약이 칩과 와트를 넘기는 것만 의무화하면 산출물을 재는 애세이가 필요하지 않다. 톨링 구조가 그 분리를 운영으로 구현해서 임차료, 전력, 보안이 구매자가 실비 정산하는 통과 비용이 되고 판매자는 인도 리스크만 진다.

그래서 리스크가 통상의 보도와 반대로 놓인다. 프론티어 추론이 Cerebras의 경제성을 훼손하는 방향으로 이동해도 계약은 그대로 이행된다. Cerebras는 칩과 전력을 인도하고 OpenAI는 산 용량을 받는데, 다만 OpenAI는 2028년에 잘못된 워크로드 구성에 최적화된 용량을 갖고 있게 된다. 정제소가 원료가 알맞은 등급이었는지와 무관하게 처리 용량 대가를 받는 것과 같다.

• 구매자는 워크로드의 진부화 리스크를 먹는다. 산 용량이 그때의 작업에 맞는지는 판매자의 의무가 아니다
• 판매자는 프랜차이즈의 진부화 리스크를 먹는다. 이 계약은 이행되고, 다음 계약이 있을지가 문제다

왜 이 형태가 되는지는 잉여의 교환으로 설명된다. OpenAI에는 자본 여력이 있고 컴퓨트가 부족하며 Cerebras에는 컴퓨트 용량이 있고 자본이 부족하다. 계약은 각자의 잉여를 상대의 부족과 교환한다. 그래서 거래마다 형태가 달라진다. AMD는 2025년 10월에 OpenAI와 운전자본 대출 없이 워런트 대 용량 거래를 했는데 현금이 필요하지 않았기 때문이다. 대출은 자본이 부족한 생산자를 위한 앵커 장치이고 워런트는 정렬 장치이므로, 어떤 용량 거래든 둘 중 무엇이 있는지 보면 재무상태표를 읽지 않고도 생산자의 자본 상태를 알 수 있다.

⚠️ 다만 이 구조가 상대방 리스크를 줄이지는 않는다. Cerebras의 2025년 매출은 86%가 두 개의 관계사에서 나왔고 2024년 상장 시도는 그 관계에 대한 심사로 무산됐는데, 2026년 S-1은 그 집중을 OpenAI가 고객, 대주단, 워런트 보유자 세 다리를 동시에 맡는 구조로 대체한다. 분산이 아니라 대체다. 구매자 하나, 금융 제공자 하나, 지분이 정렬된 상대방 하나를 가진 상품 생산자는 자본구조의 모든 다리에서 같은 이름에 노출된다. 에너지 생산자들이 2000년대에 어렵게 배운 교훈이다.

14.6그래서 형태가 결정된다

네 구조를 다 보고 나면 왜 이 시장의 사업 모델이 지금의 분포를 갖는지가 설명된다. 네오클라우드라는 말은 리스크 프로파일이 완전히 다른 사업들을 하나로 묶는데, David Lopez Mateos가 Neocloud Is a Hyperscaler-Era Word에서 그것을 넷으로 나눈다. 핵심 구분은 서비스가 요율을 정하고 자산이 리스크를 정한다는 것이다. 두 공급자가 같은 베어메탈 계약을 같은 요율에 팔 수 있는데 한쪽은 변전소와 건물을 소유하고 다른 쪽은 임차한 용량을 재판매한다. 제품 페이지는 같고 재무상태표는 다르다.

그리고 인과가 예상과 반대로 흐른다. 이 형태들이 존재하는 이유는 건설이 어떻게 자금 조달되는지 때문이다. 14.2가 보인 대로 대주단이 인수심사할 수 있는 것은 계약뿐이다. 포지션을 평가할 벤치마크도 없고 노출을 헤지할 상품도 없으므로, 가장 강한 상대방과 가장 긴 계약을 맺을 수 있는 쪽이 부채를 조달하고 부채가 어떤 형태가 지어질지를 결정한다.

따라가 보면 각 형태가 왜 거기 있는지가 나온다. 토지와 전력을 보유하려면 매출 전에 수년의 개발 지출이 필요하므로 막대한 자본이나 착공 전 체결된 오프테이크가 있어야 하고 가능한 곳이 적다. 앵커 테넌트를 확보할 수 없으면 실리콘도 보유할 수 없는데 부채를 상환할 것이 없기 때문이고, 그래서 배분만 보유하게 된다. 권리만 재판매하는 형태는 전략이 아니라 프로젝트 부채를 얻지 못할 때 남는 잔여 형태다. 14.4의 보증 구조가 의미를 갖는 것도 여기인데, 보증이 그 사업자를 한 칸 위로 올려준다.

그래서 이 시장의 사업 모델 분포는 전략적 선택의 분포가 아니라 신용시장의 사진이다. 형태 자체도 고정이 아니어서 CoreWeave는 스택을 더 확보하며 아래로 이동하고 Fluidstack은 구글 보증을 통해 위로 이동했다. 어떤 공급자든 개발, 감가, 상대방, 가동률 가운데 무엇을 지는 대가를 받고 있는지 물으면 어느 형태에도 맞지 않는 기업에도 작동한다.

그 결과 모든 네오클라우드가 자기 자신의 브로커이고 보험자이고 청산소가 된다. 선택이 아니다. 토지, 건물, 칩을 어떤 조합으로 보유하든 그에 붙은 모든 리스크가 하나의 재무상태표에 앉는데, 그것을 가져갈 다른 무엇도 존재하지 않기 때문이다. 재무팀이 부채 상환 스케줄에서 가격을 역산하므로 거기에는 가격 발견이 없고, 신용 기능이 거래 기간 전체에 걸쳐 고객의 부도 리스크를 쌓아두며, 재무상태표가 자산의 잔여 수명 전체에 걸친 가격 노출을 보유한다.

이 모든 것을 풀어내는 경로는 대주단을 통한다. 오늘 대주단이 오프테이크를 인수심사하므로 앵커 테넌트를 확보할 수 있는 공급자만 지을 수 있는데, 청산되고 헤지 가능한 시장은 대주단에게 다른 패키지를 준다. 앵커의 신용 대신 청산소를, 계약의 기간 대신 헤지를 주는 것이다. 그러면 GPU를 소유한다는 것의 의미도 바뀐다. 공급자가 가격 노출을 넘길 수 있게 되면 GPU를 소유하는 것이 GPU 가격에 베팅하는 것을 뜻하지 않게 된다.

이것이 유추가 아닌 이유는 전력에서 이미 한 번 일어났기 때문이다. 최초의 독립 발전사업자는 신용도 있는 전력회사 하나와의 단일 장기 구매계약에 대고 비소구 부채를 조달했다. 발전소 하나, 계약 하나, 상대방 하나이며 구조적으로 14.2의 DDTL이다. 그 뒤 허브, 벤치마크, 헤지가 성숙하면서 준상업 발전소가 자금조달 가능해졌는데, 20년 계약이 아니라 선도 커브와 헤지에 대고 조달된 것이다.

대주단이 더 용감해져서가 아니라 인수심사할 상품이 생겨서 가능해진 일이다.

그리고 자금 조달된 발전소들 주변에 통합 전력회사 아래에서는 존재한 적 없던 상업 계층이 자라났다. 독립 트레이더, 마케터, 브로커이고, 그 계층이 있어서 전력회사와 계약할 수 없었던 건설자에게 자본이 닿았다. 그 계층이 지금도 자라고 있다는 표지가 하나 있는데, Citadel이 함부르크의 재생에너지 트레이딩 회사 FlexPower를 인수한 것이다. 멀티전략 헤지펀드가 전력 트레이딩 데스크를 사는 이유는 재생에너지 변동성의 경제구조가 이제 상품 북처럼 보이기 때문이다.

다음 장에 넘기는 것

이 장이 확인한 것은 네 종류의 자본이 각각 다른 것을 담보로 잡는다는 것이다. 자산 금융은 오프테이크 고객의 신용을, 개발사 금융은 임차인의 신용을, 수요 금융은 보증인의 신용을, 생산자 금융은 미래 산출물을 본다. 네 경로 어느 것도 컴퓨트 가격 자체를 담보로 잡지 않는다. 같은 담보에 같은 구조인데 고객 하나로 조달비용이 275bp 갈린 것도, 사업 모델의 분포가 전략이 아니라 신용시장의 사진인 것도 같은 이유에서 나온다.

열네 장이 여기까지 왔다. 15장은 서문이 세운 네 반론으로 돌아가 각각이 지금 어떤 상태인지 판정하고, 이 문서가 결론을 내지 못한 것이 무엇인지 적는다.

서문은 이 시장을 낙관하는 문장 하나를 놓고 그것이 틀릴 수 있는 경우를 넷 들었다. 열네 장이 지났으니 각각에 점수를 매길 차례다.

15.1네 반론의 현재 점수

넷 가운데 셋은 논거가 강해졌고 하나는 전제가 약해졌다. 그리고 결론이 나지 않은 것이 하나 있다.

① 진부화

앵커가 없다는 주장은 검증됐다. 11.3이 앵커의 원천을 셋으로 나누고 컴퓨트의 세대 축에 셋 다 없다는 것을 보였다. 전환 설비가 없고, 수송으로 닫을 격차가 아니며, 어떤 계약도 두 세대 지수의 관계를 규정하지 않는다. 전력이 저장 불가능한데도 앵커가 셋인 것과 대비하면 이 공백이 저장 가능성의 문제가 아니라는 것도 분명해졌다.

측정도 논거 쪽으로 왔다. 12.3의 감쇠 곡선은 세대마다 모양이 다르고 단일 감가율로 요약되지 않는다. 그리고 B300과 B200의 관계가 벤더 수와 거래 수가 늘어나는 가운데 두 달 만에 네 번 뒤집혔다. 유동성만으로는 수렴이 오지 않는다는 것이 이론이 아니라 관측이다.

다만 대응책은 이미 절반 나와 있다. 세대별 격리가 그것이고, CME가 계약을 세대별로 둘 나눈 것이 그 구현이다. 격리가 작동하면 앵커 없는 표류가 두 계약 사이의 스프레드가 되고, 스프레드는 데스크가 값을 매길 줄 아는 대상이다. 그런데 나머지 절반인 전환 상품이 하나도 상장되지 않았고, 36개월 스트립의 뒤쪽은 범용 계약 문제를 달력을 통해 되돌린다.

반론이 지목한 문제는 실재하고 더 선명해졌으며, 시장이 아는 대응은 절반만 실행됐다.

② 순서

이 반론은 이 문서에서 결론이 나지 않았고, 그것이 판정이다. 10.6이 네 입장을 나란히 놓았는데 넷 다 진지하다. 역사적 증거는 A 편인데 가스에서도 석유에서도 전력에서도 예외 없이 인도 인프라가 금융 계층보다 먼저 왔다. 그런데 B의 논거도 논리적으로 성립한다. 현금 결제 계약은 지수를 계산할 수 있는 곳이면 어디든 존재할 수 있으므로 기초자산에 유동적 시장이 없어도 상품이 먼저 올 수 있다.

그리고 D가 현재 상태를 다르게 읽게 만든다. 최초의 석유·가스 선급 선도가 특정 유정의 특정 등급을 명시했듯 양자 간 거래가 표준화보다 먼저 오는 것이 정상 순서라면, 지금의 컴퓨트는 실패한 것이 아니라 1단계에 있는 것이다. 14장이 본 선급 선도와 워런트 대 용량이 정확히 그 단계의 상품이다.

결론을 내는 대신 관찰 대상을 지목하는 것이 이 문서가 할 수 있는 일이다. ComputeConnect가 A, B, C를 동시에 충족하려는 최초의 시도이므로, 그것이 작동하는지가 이 논쟁에 가장 많은 정보를 준다. 다만 13.5가 적은 대로 인도가 실제로 행사되지 않으면 사실상 현금 결제 거래소가 되고, 그러면 A가 말한 결박이 이론으로 남는다.

③ 공급 집중

이 반론은 넷 중 유일하게 전제가 약해졌다. AWS Spot이 죽은 이유는 설계가 나빠서가 아니라 단일 공급자에게 가격 발견이 필요 없었기 때문이다. 그런데 지금의 공급은 그때와 다르다. 10.3이 본 대로 컴퓨트 공급은 수십 개의 얕은 웅덩이로 분절돼 있고, 그 분절이 마켓플레이스에는 저주이지만 가격 발견에는 전제조건이다.

그리고 가장 큰 공급자가 분절을 의도적으로 키우고 있다. 14.4에서 본 대로 NVIDIA의 전략은 다섯 곳이 아니라 오백 곳에 파는 것이고, 클라우드 파트너 인증, 레퍼런스 아키텍처, 최소 매출 보증이 전부 그 목적이다. 칩 제조사가 구매자 집중을 원하지 않는다는 것이 AWS Spot 시대와 가장 크게 다른 조건이다.

⚠️ 다만 리스크가 사라진 것은 아니고 형태가 바뀌었다. 하이퍼스케일러는 여전히 어느 거래 장소에도 참여하지 않고 어느 지수에도 데이터를 기고하지 않는다. 가격 발견을 죽이는 경로가 공급 독점에서 데이터 보류로 옮겨간 것이다. 그리고 지수가 하이퍼스케일러를 빼고 산출되면 8.4에서 본 대로 같은 H100이 계열에 따라 세 배 갈리는 문제가 그대로 남는다.

④ 팔 사람이 없다

이 반론은 가장 깨끗하게 확인됐다. 10.7이 구조적 이유를 셋 셌다. 컴퓨트는 저장할 수 없으므로 현물보유 차익거래가 선물을 현물에 고정하지 못하고, 자연적 매도자인 네오클라우드는 선도 매도가 자기 진부화 곡선을 공개 가격으로 찍는 일이라 나서지 않으며, 제3자 커브는 최소 사용 의무, 신용, 용량 옵션을 한 숫자에 묶고 있어 대체물이 되지 못한다.

⭐ 그런데 넷 중 유일하게 알려진 해법이 있고 아무도 시도하지 않았다. 대주단이 레버리지의 조건으로 미계약 용량이나 갱신 노출이나 잔존가치의 일부를 헤지하도록 요구하면 반복적인 매도 잔고와 관측 가능한 선도 시세가 생긴다. 전력 ISO를 부트스트랩한 규제 명령의 민간 신용 등가물이고, 규제기관이 아니라 대주단이 같은 일을 한다는 점만 다르다.

그리고 이것이 ①에도 부분적으로 답이 된다. 미시구조 베이시스를 압축하는 것은 누적 거래량이고, 매도측이 생기면 그 거래량이 생긴다. 주요 GPU 담보 대주 하나가 한도 약정에 헤지 코버넌트를 써 넣는 것이 이 시장의 누구에게든 가능한 가장 레버리지가 큰 단일 행동이다.

네 반론이 공유하는 공백

네 반론이 각각 다른 것을 말하는데 하나의 공백이 넷 모두를 지탱한다. 차이를 아무도 발행하지 않는다. 지수 사업자 넷이 전부 수준을 게시하고 어느 곳도 차이를 게시하지 않으므로, 컴퓨트 베이시스는 헤지 불가능을 넘어 관측 불가능하다. ①이 앵커 없는 차이를 말하고 ④가 그 차이를 사고팔 사람이 없다고 말하는데, 둘 다 그 차이가 얼마인지를 볼 수 없는 상태 위에 서 있다. 값을 매길 수 없는 것이 아니라 아직 보이지 않는 것이다.

15.2반증 가능한 예측

나중에 채점할 수 있을 만큼 구체적인 주장만 적는다. 이미 판정이 난 것도 함께 둔다. 틀린 예측을 지우면 기록이 아니라 광고가 된다.

이미 채점된 것이 셋이다.

• ✅ 규제가 덜한 거래 장소가 먼저 도착해 가격 발견의 씨를 뿌린다. 2025년 Polymarket과 2026년 7월 Kalshi가 확인했다
• ✅ 컴퓨트와 전력이 점점 하나의 시장으로 거래된다. 부분 확인이다. CME가 컴퓨트를 에너지·전력 부문으로 제출했다
• ✅ 공급이 늘어나는 것만으로는 가격 수렴이 생기지 않는다. 벤더 수와 거래 수가 늘어나는 동안 B300과 B200의 관계가 네 번 뒤집혔다

이 문서가 끝나는 자리

열다섯 장이 하나의 질문을 따라왔다. 컴퓨트에 상품시장이 생기는가.

답은 조건부다. 규모도 변동성도 인도 가능성도 이미 기준을 넘었고, 계층 넷에 전부 이름이 들어차 있으며, 자본은 네 종류의 구조로 이미 수십억 달러씩 움직이고 있다. 그런데 같은 열네 장이 빈칸도 셌다. 표준화에 허브가 없고, 현물에 소유권을 지는 상인이 없고, 청산에 전제조건인 검증 계층이 없으며, 선도 가격을 부를 매도측이 통째로 비어 있다.

⚠️ 그리고 이 문서가 답하지 못한 것을 분명히 적어두는 편이 낫다. 무엇을 먼저 지어야 하는가에 대해 네 입장이 갈린 채로 남았고, 진부화 대응의 나머지 절반이 상장될지 알 수 없으며, 감쇠 곡선이 재고 있는 것에 진부화 기대와 희소 프리미엄이 섞여 있어 곡선 하나로는 가를 수 없다. 확신의 세기를 근거의 세기에 맞추는 것이 이 문서의 규율이었고, 마지막 장에서 그것을 어길 이유가 없다.

그리고 다음에 볼 것 하나가 나머지 전부의 상류에 있다. 상장된 계약이 실제로 거래되는가다. 거래되지 않으면 베이시스도 관측되지 않고, 전환 상품도 나오지 않으며, 네 지수가 수렴하는지도 시험되지 않는다. 첫 달 미결제약정을 만든 쪽이 헤지 수요자인지 투기거래자인지, 그리고 두 번째 달에 그들이 돌아오는지가 ①에 대한 첫 실측이 된다.

그래도 한 가지는 분명하다. 이 시장이 실패한다면 그 이유는 서문이 적은 넷 가운데 하나일 것이고, 성공한다면 넷이 차례로 해소됐기 때문일 것이다. 넷 중 하나는 지금 당장 누군가 할 수 있는 일로 해소된다. 대주단 하나가 한도 약정에 헤지 코버넌트를 써 넣는 것이다.