CME의 컴퓨트 퓨처스 파트우트 AI 클라우드 마진은 위험도에 따라 측정됩니다.

CME 그룹과 실리콘 데이터는 5월 12일에 발표했습니다.그들은 올해 후반에 컴퓨팅 관련 제품을 출시할 계획입니다. 이는 규제적 검토가 완료될 때까지의 일정이며, 이 과정에서는 매일 변동하는 GPU 임대료를 기준으로 결정됩니다. CME, 엔비디아, 코어와이브, 그리고 클라우드 관련 투자 부문에서도 시장의 반응은 단순한 신제품 출시를 의미하는 것이 아닙니다. 이는 인공지능 관련 기술이 점점 더 중요한 금융 리스크로 부상하고 있음을 나타냅니다.

투자자들은 이미 AI 인프라 분야의 희소성에 대해 보상을 받고 있습니다. 엔비디아는 하드웨어의 희소성으로 인한 이점을 가지고 있으며, 코어와이브는 활용된 AI 클라우드 모델을 대표합니다. 마이크로소프트, 아마존, 알파벳, 메타도 계속해서 AI 관련 자원을 자본 투자 수단으로 활용하고 있습니다. CME의 계획은 이러한 단순한 가정에 도전하는 것입니다. 즉, GPU 접근권이 단순히 사적인 거래 문제로 남아 있을 뿐, 헤지나 조정, 거래가 가능한 벤치마크 지표가 되지는 않는다는 것입니다.

이러한 변화는 중요합니다. 왜냐하면 선물 시장만으로는 AI 컴퓨팅 비용을 낮출 수 없기 때문입니다. 대신, 컴퓨팅 비용이 더욱 투명하게 공개될 수 있으며, 이는 클라우드 서비스의 마진을 압박하고 계약 협상을 더욱 치열하게 만들 수 있습니다. 또한, 투자자들은 AI 인프라의 경제적 성과가 실제로 개선되고 있는지, 아니면 단순히 재정화되고 있는지를 확인할 수 있는 또 다른 방법을 얻게 됩니다.

컴퓨팅 분야는 단순한 성능 향상에서 벗어나, 가격과 위험 측면까지 고려하는 방향으로 나아가고 있습니다.

CME는 해당 목표 시장을 다음과 같이 설명했습니다:수조 달러 규모의 컴퓨팅 시장서비스 제공자, 지역, 계약 구조에 따라 가격이 다양하게 나타납니다. 이 점은 매우 중요합니다. 컴퓨팅 능력을 마치 소프트웨어 기능처럼 보는 것이 아니라, 전력, 운송비, 금리, 에너지와 같은 비용과 유사한 것으로 봐야 합니다. 즉, 컴퓨팅 능력도 충분히 큰 비용으로 간주되어야 합니다.

실리콘 데이터의 역할은 설정 과정의 또 다른 중요한 부분입니다. 실리콘 데이터가 제공하는 정보는 필요에 따라 사용할 수 있는 그래픽 처리 장비의 대여 비용을 나타냅니다. 이를 통해 계약들에 대한 기준값을 제공함으로써, 시장이 단편적인 정보에 의존하지 않도록 합니다. 기준값이 있으면 유동성 보장이 가능하지만, 동시에 헤지러와 투기꾼들에게도 공통된 결제 언어를 제공합니다.

시장 관점에서 보면, 이번 발표로 인해 한 가지 AI 관련 질문이 두 가지 질문으로 변했다. 여전히 수요는 중요하지만, 가격 결정도 중요한 요소가 되었다. 만약 컴퓨팅 비용이 하락한다면, AI 애플리케이션 개발자들은 운영 비용을 절감할 수 있게 될 것이다. 반면, 클라우드 제공업체들은 가격 압박을 받게 될 것이다. 반대로, 비용이 상승한다면, 희귀한 컴퓨팅 자원을 소유한 기업들이 이익을 얻을 수 있을 것이다. 하지만 비용 부담은 다시 소프트웨어 및 모델링 관련 회사들에게 돌아갈 것이다.

GPU의 가격 변동성은 해당 계약의 근거가 됩니다.

Silicon Data의 4월 보고서에 따르면, 벤치마크가 왜 유용한지가 명확해졌습니다. 그 회사의 H100 하이퍼스칼러 온디맨드 인덱스는 매우 좁은 범위 내에서 움직였습니다.3월 1일부터 4월 20일까지의 기간 동안은 7.40달러에서 7.52달러 사이를 유지합니다.변동률은 0.47%이며, 기간 동안의 순 변화량도 매우 적습니다.

새로운 세대의 컴퓨터는 전과는 달랐습니다. 같은 ‘Silicon Data’ 보고서에서도 그렇게 언급되어 있습니다.B200의 임대 가격이 24% 상승했습니다.3월 말에는 시간당 6달러를 넘는 상황이 있었으며, 시장의 변동성도 훨씬 컸습니다. 이것이 바로 CME가 포괄하고자 하는 시장 구조입니다. 성숙한 GPU 용량은 안정적인 기준으로 거래될 수 있지만, 새로운 기술에 관련된 GPU 용량은 변동성이 큰 가치로서 거래될 수 있습니다.

공개 기업의 경우, 그러한 분할된 정보는 단순한 긍정적인 AI 관련 헤드라인보다 훨씬 명확한 정보를 제공합니다. 엔비디아는 전문화된 기술이 계속 유지된다면 이익을 얻을 수 있습니다. 하지만 클라우드 소비자들과 AI 응용 프로그램을 개발하는 기업들은 벤치마크 성능 비용이 더 예측 가능해질 때 이익을 얻을 수 있습니다. 선물 가격 변동으로 인해 이러한 변화들이 실제로 나타나기 전에 미리 파악될 수 있습니다.

출처: CME 그룹의 2026년 4월 월간 데이터 발표 내용각 자산 클래스별로 2026년 4월에 체결된 계약 수를 백만 단위로 표시합니다. 선물은 계획된 제품이므로, ADV 데이터에는 포함되지 않습니다.

CME는 장소를 가지고 있지만, 여전히 계산을 위해 헤지거래소가 필요합니다.

CME의 4월 데이터에 따르면, 새로운 위험 시장이 얼마나 큰 규모로 성장할 수 있는지가 드러났습니다. 해당 거래소는 이를 보고했습니다.평균 일일 거래량이 2,590만 건입니다.11.4백만 건의 금리 관련 계약과 7.8백만 건의 주식 지수 관련 계약에 의해 운영되고 있습니다.

그러한 유동성 스택이 있기 때문에, CME 주식에 대한 이 발표는 아무런 거래량도 존재하기 전부터 중요해집니다. 성공적인 컴퓨팅 시장이라면, 가장 빠르게 성장하는 기업 비용 중 하나와 관련된 새로운 데이터 및 거래 수수료 범주를 추가할 수 있을 것입니다. 반면, 실패한 경우라면, AI 컴퓨팅 기술은 크기는 커도, 상장 선물 모델에 적합한 표준화된 형태가 되지 않았다는 것을 의미합니다.

투자자들은 규제 승인을 단지 첫 번째 장애물로만 여겨야 합니다. 유용한 선물 시장에는 자연스러운 헤징 행위를 하는 사람들, 투기꾼들, 시장 메이커들, 그리고 결제 기준에 대한 신뢰가 필요합니다. 클라우드 제공업체, AI 연구소, 은행, 거래 회사, 그리고 대규모 기업들도 모두 컴퓨팅 비용에 관심을 가질 이유가 있습니다. 그들이 상장된 계약을 거래하고 싶은지는 아직 미지수입니다.

CoreWeave는 헤징이 전체 거래 문제를 해결하지 못하는 이유를 설명합니다.

CoreWeave는 컴퓨팅 비용과 자금 조달 비용이 현재 AI 인프라의 가치를 결정하는 중요한 요소가 되고 있다는 점을 가장 잘 보여주는 사례입니다. 이 회사는 2026년 1분기의 수익을 다음과 같이 공개했습니다:2억 7,800만 달러로, 전년도의 9억 8,200만 달러에서 증가한 수치입니다.그리고 그해의 수익 잔액은 거의 1천억 달러에 달했습니다.

성장에도 불구하고, 이 문제는 여전히 남아 있었습니다. CoreWeave도 같은 내용을 보고했습니다.순이자비용은 5억 3600만 달러였으며, 순손실은 7억 4000만 달러였습니다. 또한, 조정된 운영 이익률은 1%에 불과했습니다.전년도의 17%에서 감소했습니다. 이러한 모델에서는 컴퓨팅 비용을 파악하는 것이 도움이 될 수 있지만, 부채 상환 비용, 가치 하락 또는 사용 위험은 완전히 없앨 수는 없습니다.

컴퓨팅 파생상품 곡선은 결국 투자자들이 수요와 가격 상승 간의 관계를 구분하는 데 도움이 될 수 있습니다. 만약 CoreWeave나 유사한 기업들이 재고가 증가하는 반면, 기준 컴퓨팅 가격이 하락한다면, 수익의 질을 보장하기는 더욱 어려워집니다. 반대로, 기준 요금이 안정적으로 유지되는 동안 사용량이 증가한다면, AI 클라우드 거래는 더욱 안정적인 경제적 성과를 가져올 것입니다.

자산의 읽기 처리 과정은 CME보다 더 광범위한 개념입니다.

CME는 가장 직접적인 거래 및 비즈니스 기회를 얻습니다. 엔비디아와 가속기 공급업체들은 수요와 가격 결정에 있어 새로운 시장적 신호를 받게 됩니다. 코어웨이브와 다른 AI 클라우드 인프라 제공업체들도 이를 통해 보호받을 수 있지만, 동시에 가격 압력을 더 빨리 겪게 될 수도 있습니다.

하이퍼스케일러들은 클라우드 비용의 양쪽에 위치해 있습니다. 마이크로소프트, 아마존, 알파벳, 메타와 같은 기업들은 컴퓨팅 자원을 대량으로 구매합니다. 하지만 그들은 동시에 클라우드 인프라를 판매하며 장기적인 인프라 계약도 체결합니다. 더 투명한 컴퓨팅 가격 체계는 비용 위험을 관리하는 데 도움이 되며, 동시에 고객들이 클라우드 비용의 원천이 어디인지 더 잘 파악할 수 있도록 해줍니다.

소프트웨어 및 AI 관련 기업들은, 추론 과정과 훈련 비용에 대한 불확실성을 줄일 수 있는 유연한 시장 구조를 선호할 것입니다. 하지만 문제는, 선물 시장이 상업적 헤징 요구가 충분히 커지기 전에 자금이 유입된다는 점입니다. 이로 인해 투자자들이 과도하게 반응할 가능성이 있습니다.

유동성, 즉 자금의 가용성이야말로 중요한 검증 기준이 됩니다.

계획된 계약에는 명확한 시장 상황이 반영되어 있지만, 아직 완성된 형태의 계약은 아닙니다. 검증 과정은 실용적입니다. 규제 관련 심의, 계약 조건의 정립, 인덱스 관리, 초기 시장 참여자들의 지원, 실질적인 상업적 헤징 활동 등이 필요합니다. 또한, 유용한 데이터를 제공할 수 있을 만큼 충분한 오픈 인터레스트도 필요합니다.

깔끔한 형태의 정보 제공을 통해, AI 성능을 여러 제공업체나 칩 시리즈별로 쉽게 비교할 수 있을 것입니다. 또한, 투자자들에게는 AI 관련 데이터를 분석하기 위한 새로운 대시보드도 제공됩니다. 여기에는 임대료, 클라우드 사용률, 기존 자산의 활용도, 그리고 투자 비용 등이 포함됩니다.

현재로서는, 시장은 CME의 컴퓨팅 파생상품을 인공지능 관련 경제 문제가 해결된다는 증거로 받아들여서는 안 됩니다. 더 정확한 해석은 다음과 같습니다: 인공지능 관련 인프라는 충분히 크고, 비용도 많이 들며, 변동성도 높아서 월스트리트에서는 이를 위한 계약을 원하고 있습니다. 따라서 컴퓨팅 관련 상품의 가격은 인공지능 관련 거래에서 새로운 중요한 지점이 되는 것이지, 그 주제와 관련된 모든 주식에 대한 무료 혜택이 되는 것은 아닙니다.