CME計劃於10月5日推出H100與B200算力期貨，但仍待監管審查。合約交易的不是芯片價格，而是Silicon Data統計的GPU每小時租賃成本，每份對應一個月租金。 BCG研究院認爲，短期影響是形成公開的算力遠期曲線：AI公司可以鎖定成本，雲服務商可以對衝租金下跌，銀行也能更準確地評估數據中心現金流。這有望降低融資成本、推動更多算力投資，同時讓遠期價格成爲觀察AI需求是否降溫的新指標。H100租金曾從每小時約8美元跌至1.96美元，說明真實對衝需求確實存在。 但它與2008年房貸證券化仍有本質區別：期貨本身只轉移價格風險，並不直接製造信用風險。真正值得警惕的是，若算力期貨進一步成爲GPU抵押貸款、數據中心估值和證券化產品的定價基礎，可能降低融資門檻並放大槓桿；一旦租金下跌，又會通過抵押品貶值、追加保證金和融資收縮形成負反饋。加上算力受地區、網絡和服務質量影響，標準化指數與實際租金之間還存在較大基差風險。

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