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貝萊德預計將出現標準化「運算合約」，以交易所買賣期貨形式買賣，並透過可編程基建進行結算，相關容量權益可被質押作抵押品
有關預測載於該資產管理巨頭上周發表的研究報告《The Machine-Native Economy》
報告引述 Stripe 以逾 70 億美元收購 OpenRouter 的交易，視為此趨勢的首個策略性訊號
**貝萊德（BlackRock）**在最新研究報告指，運算力（computing power）正逐步成為一種可交易金融資產，未來有機會出現交易所掛牌的運算期貨合約，相關運算容量權益更可用作抵押品，並在區塊鏈等可編程基建上完成結算。
這份報告的論調，較現時其他大型機構對「運算力金融化」的公開表述都更為進取。
報告指出，處理運算容量「正演變為一項獨立、規模龐大，而且愈來愈具投資價值的經濟資源」，足以支撐新一類數碼資產的出現；而如何設計相關合約，是工程與制度設計問題，而非概念上是否可行的疑問。
「類商品市場」雛形已現
報告直接將運算力與傳統商品作比較。作者指出，歷史上所有大型資源市場，在規模不斷擴張時，都會自然發展出相應的交易基建；隨着人工智能（AI）應用滲透，運算力「很可能沿着相若路徑發展」。
貝萊德預期，未來將出現「標準化產品，包括交易所買賣的運算期貨（exchange-traded compute futures）」，以提升價格發現透明度，協助運算力供應方及需求方進行更有效對沖。報告稱，這類標準化合約將對應特定運算容量權益，可被「表示、轉讓、用作抵押，以及透過可編程基建進行結算」。
報告同時承認，距離建立成熟市場仍有多項障礙：不同世代晶片的效能差異巨大、各地能源成本懸殊、目前亦欠缺統一標準，去界定合約所承諾的運算容量應如何實際交付，或如何以現金結算。貝萊德形容，這些屬「重要但最終可被解決的設計考量」。
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Stripe 700 億級交易發出關鍵訊號
報告引用的最具代表性現實案例，是 Stripe 宣布收購 OpenRouter。OpenRouter 主要職能，是在逾 80 間供應商提供的逾 400 個 AI 模型之間，為客戶智能分配運算工作負載。
多間財經媒體於 8 月報道，是次交易作價逾 70 億美元，但 Stripe 至今未有公開條款細節。
貝萊德認為，這宗收購是「一個早期策略訊號，反映模型路由（model routing）及運算使用優化，正成為圍繞 AI 的金融基建一部分」。報告特別強調，買家是支付公司 Stripe，意味「支付」與「運算路由」兩大領域正在交匯，正正呼應報告描述的未來市場結構。
推動關鍵：推理而非訓練
報告指出，經濟結構之所以改變，關鍵在於 AI 系統未來大部分運算力，將花在「推理」（inference）而非「訓練」（training）上。
引述 麥肯錫（McKinsey） 預測，到了 2030 年，以數據中心功耗計算，推理將成為最大工作負載，佔全球功耗約 43%，訓練則降至約 28%。
在訓練市場，買家數目較少且高度集中，多屬大型科技企業；但在推理場景，買家眾多且分散——由初創企業到傳統行業應用皆有——這種結構更易孕育出「公開市場」，而非一對一的採購合約。
報告引述市場共識預測指，各大雲端巨擘在相關雲計算細分市場的合併收入，到 2030 年或接近 1.1 兆美元，自 2025 年起計算的年複合增長率約為 29%。
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