지능의 상품화: 순환적 AI 거래 설명

몇 달마다 비평가들은 순환형 AI 거래(OpenAI가 마이크로소프트에서 자금을 조달해 마이크로소프트 서버에 지출하거나, 엔비디아가 CoreWeave 부채를 보증하면서 CoreWeave는 엔비디아 GPU를 구매)를 가리키며 "거품"이라고 외칩니다. Wojciech Gryc는 이것이 요점을 놓친다고 주장합니다. 이러한 거래는 닷컴 버블의 재현이 아니라 인텔리전스의 상품화를 의미합니다. AI 컴퓨팅이 제품에서 전기, 구리, 천연가스와 같은 상품으로 이동하고 있습니다.

상품 거래 101

전통적인 상품 시장에서 대규모 인프라(광산, 정제소, 항구)는 막대한 초기 자본을 필요로 합니다. 순환형 거래는 이를 해결합니다. 상품 거래 회사가 정해진 가격에 모든 생산량을 매수하겠다고 보증함으로써 대출 기관을 안심시킵니다. 거래자는 지분을 가질 수도 있습니다. 이 패턴은 1960년대 일본 상품 거래자로 거슬러 올라가며, 1980년대 자메이카에서 계속되고, 오늘날 미국의 핵심 광물에서 나타납니다. MP Materials는 전쟁성과 10년 계약을 체결해 네오디뮴-프라세오디뮴 자석을 kg당 110달러 이상에 매입하고, 제너럴 모터스와 오프테이크 계약을 체결했습니다.

AI는 상품화 가능하고 비용이 많이 듭니다

최첨단 생성형 AI(훈련과 추론 모두)는 엔비디아 GPU에 크게 의존합니다. 이는 막대한 자본 비용이 드는 사실상 상품화된 컴퓨팅 유닛입니다. 석유 구매자가 광산의 위험을 분산하기 위해 선매입하는 것처럼, AI 플레이어는 GPU 공급을 보장하기 위해 순환형 금융 구조를 사용합니다. 이 기사는 이것이 본질적으로 나쁘지 않다고 지적합니다. 그렇지 않으면 자금을 조달할 수 없는 용량을 가능하게 합니다.

그러나 순환형 거래에 실제 상품 시장이 없으면 위험이 발생합니다. 상대방이 깊고 유동적인 시장에서 GPU나 컴퓨팅을 실제로 재판매할 수 없다면 거래는 취약해집니다. 저자는 일부 AI 순환형 거래가 기업이나 전체 업계에 "끔찍한 놀라움"을 가져올 수 있다고 경고합니다. 특히 기초 자산이 석유나 구리처럼 글로벌하게 거래되지 않을 때 더 그렇습니다.

AI 에이전트를 사용하는 개발자에게 이는 도구를 구동하는 인프라가 점점 유틸리티처럼 자금 조달되고 있음을 의미합니다. GPU 컴퓨팅의 비용과 가용성은 안정화되거나 더 예측 가능해질 수 있지만, 유동성이 고갈되면 상품 시장과 같은 호황-불황 주기를 겪을 수도 있습니다.