Pantera Capital: 4 oportunidades clave en el mercado de potencia informática
Tapbit WireAutor: Jay Yu, socio de Pantera Capital
Compilado por: Jiahua, ChainCatcher
Introducción
Los gastos en potencia informática e infraestructura de centros de datos ya constituyen un mercado de billones de dólares, equiparable al gasto del consumidor estadounidense, y se están convirtiendo gradualmente en un pilar fundamental del crecimiento económico estadounidense.
No obstante, a medida que los agentes de IA ingresan progresivamente a la economía real, la demanda de potencia informática sigue aumentando, pero los métodos de adquisición de GPU permanecen muy tradicionales. A pesar de la aparición de mercados de potencia informática como SF Compute, Vast AI y Runpod, la compra y venta de numerosos nodos GPU aún se realizan mediante chats grupales, corredores extrabursátiles y acuerdos bilaterales personalizados.
Actualmente, la potencia informática basada en GPU aún se encuentra en las primeras etapas de su financiarización. Al igual que la electricidad, no es un activo totalmente homogéneo, sino que está sujeta a factores como modelos de chips, plazos de entrega y ubicaciones geográficas. Sin embargo, en los próximos 5 a 10 años, es probable que se convierta gradualmente en una mercancía como la electricidad o el petróleo, constituyendo un recurso clave para el funcionamiento de la economía global en la era de la IA.
Este artículo analiza cómo puede lograrse dicha transformación en el mercado de potencia informática, incluidas las lecciones del mercado eléctrico, posibles estructuras del mercado de potencia informática, productos en desarrollo en la industria y las oportunidades y desafíos de su mercantilización.
1. Respuestas del mercado eléctrico
1.1 Estructura del mercado eléctrico
Para comprender cómo podría evolucionar el mercado de potencia informática en el futuro, podemos observar primero su recurso subyacente: el funcionamiento del mercado eléctrico.
Al igual que la potencia informática, la electricidad también es un activo heterogéneo, con atributos temporales y de nodo, y constituye un fundamento clave para el crecimiento económico global.
Desde la década de 1990, el sistema eléctrico estadounidense ha experimentado una privatización gradual. Las anteriormente altamente integradas empresas eléctricas verticales comenzaron a desagregar sus segmentos de generación, transmisión y distribución.
Operadores independientes de redes iniciaron la gestión de los sistemas eléctricos en distintas regiones de EE.UU. Al mismo tiempo, grandes sistemas interconectados —como PJM-West (costa este), ERCOT North (Texas) y CAISO SP15 (sur de California)— terminaron convirtiéndose en mercancías negociables en bolsas como CME e ICE, estableciendo referencias clave de precios para toda la clase de activos eléctricos.
A nivel físico, el mercado eléctrico puede resumirse aproximadamente como una estructura de «red, operadores, nodos».
En el nivel superior se encuentran redes regionales mutuamente independientes. Bajo cada red regional operan varios operadores del sistema, incluidas las Organizaciones Regionales de Transmisión (RTO) y los Operadores Independientes del Sistema (ISO), responsables de gestionar múltiples nodos de subestaciones en sus zonas locales.
Por ejemplo, en San Francisco, una ciudad puede ser abastecida por múltiples nodos de subestaciones, como Embarcadero, Larkin y Mission.
El precio de la electricidad en cada nodo no es idéntico, sino que se determina mediante un algoritmo denominado «Precios Marginales Locacionales» (PML). Este algoritmo considera la programación de generación, la demanda de los usuarios, los costos de transmisión y las leyes del flujo eléctrico para calcular el precio óptimo bajo restricciones.
El algoritmo PML se convierte en un eslabón clave entre la entrega física de electricidad y los referentes negociables de electricidad, como PJM-West.
Los precios de referencia y los índices del mercado eléctrico son esencialmente promedios ponderados de los precios en múltiples nodos terminales de PML. Los referentes de precios más grandes y líquidos logran finalmente una profundidad estable de negociación en bolsas como CME e ICE, convirtiéndose en precios de referencia para toda la clase de activos eléctricos.
1.2 Estructura potencial del mercado de potencia informática
Observar el desarrollo del mercado eléctrico durante los últimos 30 años permite formular varias especulaciones sobre el mercado de potencia informática.
En primer lugar, el mercado de potencia informática podría adoptar una estructura similar a la del mercado eléctrico.
En cuanto a la entrega física, la versión más cercana de potencia informática a la estructura «red, operadores, nodos» del mercado eléctrico podría ser «hardware, proveedores, clústeres».
Al igual que existen múltiples redes regionales eléctricas mutuamente independientes, el mercado de potencia informática también podría dividirse en varios mercados según categorías de hardware distintas. Las categorías de chips H100, H200, B200 y B300 podrían tener cada una sus propios referentes de precios independientes pero interrelacionados.
A nivel de operadores, proveedores de potencia informática como AWS, Nebius, CoreWeave, SF Compute y Ornn ofrecerán distintos mecanismos de fijación de precios para clústeres específicos. Estos clústeres también dependerán del tiempo, la ubicación y el SKU, al igual que los distintos nodos del mercado eléctrico.
Como contraparte del PML en el mercado de potencia informática, podría emplearse un algoritmo de programación o enrutamiento que genere dinámicamente precios de instancias informáticas según la disponibilidad de un SKU determinado.
Los referentes de precios que finalmente se convierten en precios de referencia industriales en el mercado eléctrico —como PJM-West, ERCOT-Norte y CAISO SP15— suelen vincularse a las infraestructuras físicas de entrega más líquidas, al igual que otros mercados de materias primas, como el del petróleo.
A medida que surjan más referentes de precios en el ámbito de la potencia informática, los que prevalezcan probablemente serán aquellos vinculados a ubicaciones físicas de entrega de alta liquidez.
Además, en el mercado eléctrico, los generadores y las empresas consumidoras de electricidad a veces realizan coberturas directas en bolsas eléctricas, pero la mayoría de las transacciones aún se llevan a cabo mediante departamentos de operaciones extrabursátiles (OTC) gestionados por bancos y empresas comerciales. Estas instituciones OTC intercambian precios de liquidación por nodo con precios de liquidación en centros de referencia, obteniendo la diferencia de precios y cubriendo sus propios riesgos.
Una estructura de mercado similar podría aparecer también en el mercado de potencia informática. Las partes reales de oferta y demanda —proveedores emergentes de servicios en la nube y empresas de IA— podrían preferir adquirir SKU específicos mediante corredores, en lugar de realizar coberturas directas en bolsas de potencia informática.
Por último, el mercado de potencia informática podría enfrentar un riesgo base más severo que el mercado eléctrico.
Según la Ley Federal de Energía Eléctrica de EE.UU., los precios mayoristas de electricidad deben mantenerse transparentes bajo la supervisión de la Comisión Federal de Regulación Energética (FERC). Sin embargo, el mercado de potencia informática actualmente carece de requisitos similares de transparencia.
Esto implica que los precios e índices dinámicos que puedan establecerse en el mercado de potencia informática podrían basarse únicamente en su propio libro de órdenes y en los datos de libros de órdenes proporcionados por los proveedores emergentes de servicios en la nube con los que colabore. Estas colaboraciones podrían lograrse mediante reparto de ingresos, adquisición de datos u otros medios.
2. Estructura del mercado de potencia informática
2.1 Estructura de tres niveles de la demanda de inferencia
El mercado eléctrico existe porque el sistema industrial demanda electricidad de forma continua. De manera similar, la fuerza impulsora fundamental del mercado de potencia informática es la demanda de tokens, especialmente tokens de inferencia.
La cadena actual de inferencia se puede dividir aproximadamente en tres niveles que, en conjunto, constituyen los lados estructurales de oferta y demanda del mercado de potencia informática.
Capa de nuevos proveedores de servicios en la nube
Empresas como Nebius y CoreWeave operan centros de datos físicos, formando los vendedores de GPU.
Capa bajo demanda
Plataformas para desarrolladores como Fireworks y Baseten transforman entornos GPU en bruto en entornos más completos para su uso, permitiendo a los desarrolladores ejecutar tareas directamente u obtener tokens de inferencia en cualquier momento. Esta capa representa a los compradores de GPU.
Capa de aplicaciones
Aplicaciones como Cursor, Perplexity y Rime usan plataformas de inferencia para ofrecer productos finales a usuarios y empresas. Esta capa es la demandante de tokens, y dicha demanda se traduce en demanda de potencia informática GPU.
Aunque cada empresa del ecosistema aplica distintas estrategias de gestión de GPU, en conjunto los nuevos proveedores de servicios en la nube están en el lado de la oferta del mercado GPU, representando una posición corta estructural; mientras que las capas bajo demanda y de aplicaciones están en el lado de la demanda, representando una posición larga estructural.
Por otro lado, grandes proveedores de servicios en la nube como Amazon y Google operan sus propios productos en los tres niveles.
En cuanto al flujo de beneficios en la cadena de valor, una regla general es que, cuando aplicaciones de primer nivel gastan 100 USD en tokens, unos 45 USD fluyen a la capa bajo demanda, 50 USD a nuevos proveedores de servicios en la nube o a la capa GPU, y los 5 USD restantes van a capas de enrutamiento como OpenRouter.
2.2 Estructura del mercado de capitales de potencia informática
La estructura económica de tokens de los distintos participantes en la cadena de valor de IA influirá en cómo se forme finalmente el mercado de capitales de potencia informática.
Una posible estructura es que las plataformas para desarrolladores y la capa de aplicaciones (lado de la demanda), junto con los nuevos proveedores de servicios en la nube (lado de la oferta), negocien SKU específicas mediante corredores de potencia informática y plataformas de trading OTC como SF Compute, Runpod y Compute Exchange.
Posteriormente, los corredores y plataformas OTC gestionarán inventarios y asumirán el riesgo de base entre los SKU específicos requeridos por los consumidores finales de tokens y la GPU H200 genérica.
Pueden cubrirse mediante plataformas de trading de potencia informática como Architect o Pluto.
Los precios en estas plataformas se establecen según un índice de referencia de potencia informática, calculado como promedio ponderado de los precios de los libros de órdenes de nuevos proveedores de servicios en la nube y plataformas OTC que colaboran con ellos.
2.3 NVIDIA: El «banco central» del mercado de potencia informática
Además, NVIDIA anunció recientemente que permitirá que la potencia informática de sus fábricas de IA se convierta en una «clase de activos negociables».
En el sistema de financiación de la potencia informática, NVIDIA puede considerarse el «banco central» del mercado de potencia informática, ya que prácticamente monopoliza la pila tecnológica de GPU.
Los bancos centrales suelen tener varios objetivos fundamentales:
Controlar la inflación en la economía;
Fomentar el pleno empleo;
Actuar como prestamista de último recurso en situaciones extremas.
Hasta cierto punto, NVIDIA desempeña los tres roles.
Primero, controlar la «inflación». La «inflación» en la economía de GPU puede compararse con el ciclo de depreciación de las GPU, especialmente respecto a la velocidad de depreciación de los chips de última generación. Al regular el ritmo de lanzamiento de productos, como Vera Rubin, NVIDIA puede influir parcialmente en la tasa de depreciación de las GPU.
Segundo, mantener alta la utilización de GPU. Una alta utilización suele indicar fuerte demanda de tokens, lo que impulsa a los usuarios a adquirir más GPU. Por ello, NVIDIA tiene interés en promover la financiación de la potencia informática de GPU, haciendo más líquidas las transacciones por hora de GPU y así aumentar aún más su utilización.
Por último, actuar como prestamista de último recurso. NVIDIA también anunció que brindará apoyo hasta el 25 % del valor residual de las GPU. Esto equivale a un mecanismo de rescate o seguro para su valor: cuando nuevos proveedores de servicios en la nube u otros suministradores enfrenten crisis de liquidez, dicho apoyo protegerá el valor residual de las GPU.
3. Oportunidades y desafíos en el mercado de potencia informática
3.1 Formas de producto en el mercado de potencia informática
A medida que avanza la financiación del mercado de potencia informática, podrían surgir varios tipos principales de productos. Cada tipo presenta ventajas y retos propios.
Producto 1: Entrega física
La entrega física consiste en la entrega real de dispositivos GPU a los usuarios finales que necesitan potencia informática. Proyectos como SF Compute, Hyperbolic, Vast, Runpod y Compute Exchange pertenecen a esta capa. Es la más cercana al hardware y conecta directamente la oferta y la demanda de potencia informática.
Debido a la alta heterogeneidad de los SKU de potencia informática, muchos proyectos inicialmente actuaron solo como intermediarios, obteniendo comisiones al vincular la demanda de GPU con nuevos proveedores de servicios en la nube. A largo plazo, su objetivo podría ser establecer una especie de «bolsa spot de potencia informática».
Sin embargo, garantizar de forma continua la calidad de la entrega física de GPU es un reto muy difícil, especialmente para proyectos cuya oferta proviene de redes descentralizadas. El mercado podría requerir una agencia de calificación similar a Moody’s para certificar la calidad de las GPU entregables y así impulsar la madurez de esta capa.
Pese a la intensa competencia en la capa de entrega física, esta podría tener la ventaja competitiva más duradera a largo plazo. Un análisis de los mercados del petróleo y la electricidad revela que los sistemas financiados suelen desarrollarse alrededor de los puntos de entrega física más líquidos, formando gradualmente índices, bolsas y productos financieros de préstamo.
Por tanto, quien resuelva primero el problema de la entrega física de GPU podría obtener importantes retornos de mercado.
Producto Dos: Índices
Esta capa se refiere principalmente a las «curvas de índices» construidas sobre la potencia de cómputo, incluidos los índices de precios de cómputo lanzados por proyectos como Ornn, Silicon Data, Compute Desk y Semianalysis.
Establecer índices es un paso clave para la financiación y negociación futura de activos como la potencia de cómputo. Se puede decir que muchas discusiones actuales en el mercado sobre el «mercado de potencia de cómputo» han comenzado a intensificarse conforme maduran progresivamente dichos índices. Grandes bolsas como CME e ICE también han anunciado colaboraciones con índices relevantes.
No obstante, aún existe una brecha de precios significativa entre muchos índices de potencia de cómputo y el mercado individual de GPU.
Las causas de esta brecha podrían ser fundamentalmente dos.
Primero, existen diferencias en los productos subyacentes mismos: las distintas plataformas de potencia de cómputo suelen variar mucho en estabilidad del producto, interrumpibilidad y términos contractuales.
Segundo, los libros de órdenes detrás de distintos índices no son idénticos, y el mercado de potencia de cómputo carece de los requisitos de transparencia presentes en otras clases de activos; por ejemplo, FERC exige transparencia en el mercado eléctrico.
Actualmente, muchos índices de potencia de cómputo simplemente adquieren en bloque datos de libros de órdenes de nuevos proveedores de servicios en la nube o establecen conjuntos iniciales de datos mediante acuerdos de cooperación y reparto de ingresos. Además, la capacidad de monetización de capas de índices operadas de forma independiente es menor que la de bolsas y capas de entrega física.
Por tanto, aunque la capa de índices genera ruido y desempeña un papel clave en el sistema del mercado de potencia de cómputo, también sufre presión simultánea desde arriba y abajo:
La capa de entrega física superior controla el origen de los precios;
Las bolsas inferiores buscan participar en los ingresos generados por los índices.
Producto Tres: Plataformas de negociación de derivados
La tercera capa son las plataformas de negociación de derivados, que normalmente ofrecen productos de futuros liquidados en efectivo. Estas plataformas brindan herramientas de cobertura a los participantes del mercado basadas en índices de potencia de cómputo. Liquid Compute y Architect están desarrollando productos relacionados.
A largo plazo, las plataformas de negociación de derivados podrían ser los productos de monetización más esperados y escalables dentro del sistema de financiación de la potencia de cómputo. Sin embargo, este campo aún está en sus etapas iniciales y los volúmenes negociados no han alcanzado escalas significativas.
Además, los productos negociables en plataformas liquidadas en efectivo suelen ser instancias genéricas H200, no SKU específicas utilizables directamente para inferencia. Por tanto, quienes realmente participan en estas plataformas probablemente sean plataformas OTC y corredores de potencia de cómputo, no empresas finales de la cadena de valor de la IA. Las primeras buscan cubrir su inventario de potencia de cómputo registrado en sus balances, mientras que las segundas deben gestionar su propia exposición a dicha potencia.
Producto Cuatro: Herramientas de financiación
También podrían surgir productos financieros más amplios en el ámbito de la potencia de cómputo, destinados a financiar centros de datos y nuevos proveedores de servicios en la nube. Por ejemplo, acuerdos de préstamos, Vault y monedas estables sintéticas como USD.AI podrían ayudar a centros de datos y nuevos proveedores a completar su infraestructura.
Al mismo tiempo, el mercado podría ver capas de transferencia de riesgo y seguros para suavizar el riesgo de base en la economía de GPU. Al observar los distintos niveles mencionados, queda relativamente claro cuál podría ser la forma definitiva del mercado de potencia de cómputo.
Los ganadores serán participantes de pila completa capaces de garantizar una entrega física fiable de GPU. Podrán generar índices de precios a partir de sus propios libros de órdenes físicos y luego establecer bolsas de futuros de potencia de cómputo, convirtiéndola así en una clase de activos negociables y protegibles.
Sin embargo, la verdadera divergencia en el sector radica en el orden de aparición de los distintos productos. ¿El ganador definitivo comenzará con la entrega física, establecerá primero índices o lanzará plataformas de negociación primero?
3.2 La frontera de la economía token de potencia computacional
Hasta ahora, hemos analizado principalmente el mercado de potencia computacional a nivel de GPU. No obstante, también podemos ampliar nuestra perspectiva para observar la economía token de potencia computacional en sentido más amplio, incluyendo su evolución histórica, sus métodos de captura de valor y su relación estratégica con laboratorios de modelos punteros.
Históricamente, el mercado de potencia computacional no es un concepto totalmente nuevo. Desde 2023 hasta 2024, proyectos como SF Compute e Hyperbolic ya debatían este modelo, mientras que iniciativas descentralizadas como Akash e IONet también exploraban direcciones similares.
Curiosamente, muchos proyectos finalmente no se limitaron al nivel del mercado de GPU. Por ejemplo, Hyperbolic pasó luego a ser proveedor de servicios de inferencia, vendiendo tokens directamente; SF Compute comenzó a firmar contratos y operar clusters de potencia computacional.
Desde la perspectiva de la cadena de valor, el valor fluye desde aplicaciones de IA como Cursor, Harvey y Granola hacia capas de enrutamiento como OpenRouter, luego a proveedores de servicios de inferencia como Fireworks y Baseten, y finalmente a nuevos proveedores de servicios en la nube y mercados de potencia computacional como Nebius, CoreWeave y SF Compute, llegando por último a los operadores de centros de datos.
Si una empresa permanece en el centro de la cadena industrial, podría verse presionada tanto por arriba como por abajo. Para mantener un margen de beneficio más estable, quizá deba extenderse hacia arriba o expandirse hacia abajo.
El mercado token también ofrece una perspectiva muy interesante desde la teoría de juegos, con tres fuerzas inevitables en juego.
La primera fuerza es NVIDIA, que controla la oferta y la velocidad de depreciación de las GPU.
La segunda fuerza son laboratorios de modelos punteros como Anthropic y OpenAI, que lanzan continuamente nuevos modelos, pudiendo incrementar rápidamente la demanda de tokens.
La tercera fuerza son modelos de código abierto como Kimi, GLM, DeepSeek y Qwen, que ejercen presión a la baja sobre los márgenes de beneficio de la inferencia.
Estas tres fuerzas generan juntas impulso y presión continuos tanto para la oferta como para la demanda en los mercados de GPU y de tokens. Cualquiera de estas partes podría redefinir toda la curva de precios del mercado al lanzar productos significativos.
Por ejemplo, el lanzamiento de GPT 5.6 podría convertirse en un evento determinado por empresas pero difícil de predecir anticipadamente para el mercado, desencadenando una reacción en cadena a lo largo de la cadena de valor de los tokens de IA y provocando fluctuaciones en los precios de los tokens y de los equipos GPU.
Por tanto, si una empresa puede operar servicios de inferencia y el mercado de hardware GPU dentro del mismo sistema, su viabilidad comercial podría ser mayor. Este modelo permite cubrirse frente a riesgos derivados de cambios en la estructura de beneficios de la cadena industrial, tanto en su extremo superior como inferior.
Conclusión
Al mirar atrás, mercados de materias primas como el petróleo y la electricidad dependieron inicialmente de transacciones bilaterales facilitadas por intermediarios, con procesos opacos y ausencia de estándares unificados. Con el tiempo, sin embargo, la entrega física desarrolló progresivamente acuerdos e infraestructuras financieras —como índices, normalización de negociación y auditorías de calidad—, evolucionando finalmente hacia una clase de activos altamente financiarizada.
Hoy, el mercado de potencia computacional experimenta una transformación similar. En el mercado han surgido numerosos proyectos que buscan financiar herramientas fundamentales, incluidos índices de potencia computacional, bolsas con liquidación en efectivo, productos de préstamo y seguros.
Al mismo tiempo, el mercado físico de GPU y los proveedores de servicios en la nube también se extienden continuamente hacia arriba y abajo en la cadena industrial, intentando capturar todo el valor de la economía token. Como recurso fundamental sobre el que opera toda la economía de la IA, la potencia computacional se transforma gradualmente de mera infraestructura en un activo financiero independiente.
En el futuro, este campo podría dar lugar a múltiples empresas unicornio que cubran distintos niveles del mercado, adoptando diversas formas empresariales: suministro físico de potencia computacional, servicios de corretaje, préstamos, gestión de riesgos, y combinaciones con los mercados de capitales DeFi y TradFi.
La potencia computacional podría ser un nuevo tipo de materia prima física poco común en décadas, y quizás estemos presenciando su tránsito desde transacciones iniciales facilitadas de forma privada hasta una clase de activos completa.
