CME 그룹, 컴퓨팅 파워 선물 출시 계획: AI 산업 체인에 어떤 변화를 가져올 것인가?

컴퓨팅 파워(Computing Power)는 컴퓨터와 데이터 센터가 데이터 처리 및 추론 작업을 수행하는 효율성과 능력을 의미한다. AI의 비약적인 발전과 함께 컴퓨팅 파워는 디지털 경제 시대의 새로운 핵심 생산력이 되었으며, 딥러닝 모델 학습과 대규모 추론을 위한 근본적인 토대를 제공하고 있다.

오늘날 컴퓨팅 파워는 전력에 비견되는 핵심 생산 요소가 되었다. AI 상호작용, 콘텐츠 생성 및 데이터 처리는 본질적으로 컴퓨팅 파워 소비 과정이며, 토큰(Tokens)은 이러한 소비량을 정량화하기 위한 기본 측정 단위로 활용된다.

테리 더피 CME 그룹 CEO는 모든 AI 학습, 거래 청산 및 데이터 처리가 컴퓨팅 파워에 의존하고 있으며, 이것이 빠르게 부상하는 독립적인 자산군이 되었다고 밝혔다.

컴퓨팅 파워를 AI 시대의 핵심 상품으로 규정함으로써 명확히 이해할 수 있는 것은 '컴퓨팅 파워 선물'의 기저 논리다. 그 메커니즘은 원유나 전력과 같은 전통적인 상품 선물과 완전히 일치한다. 양측이 표준화된 계약을 사용하여 규격, 수량, 인도 가격을 사전에 합의하고, 미래의 특정 시점에 컴퓨팅 파워 사용권 인도를 완료하는 방식이다.

쉬운 예를 들자면, 컴퓨팅 파워의 가격 변동은 주로 수급에 의해 주도되는 원유 시장과 동일한 원리를 따른다. 예를 들어 호르무즈 해협을 봉쇄하는 중동 분쟁이 발생하면 원유 공급 측면에 막대한 충격을 주어 가격을 상승시킨다.

컴퓨팅 파워 선물은 미래 인도 가격을 고정하는 것과 같다. 예를 들어, 지금 3개월 후의 컴퓨팅 파워를 100위안에 구매하는 계약을 체결하는 것이다. 약정된 시점에 현물 시장 가격이 200위안으로 올랐더라도 여전히 100위안 가격으로 확보할 수 있다. 이는 AI 기업의 비용 측면 지출을 고정하고 가격 변동 위험을 헤지한다.

AI 산업이 에이전트 주도의 폭발적 성장 단계에 진입함에 따라 컴퓨팅 파워에 대한 글로벌 수요가 기하급수적으로 증가하고 있다. 컴퓨팅 가격의 급격한 변동성은 산업 공급망의 안정적인 발전을 제약하는 핵심적인 문제점이 되었으며, 이에 따라 전체 산업의 가격 리스크 관리 시스템에 대한 신속하고 포괄적인 업그레이드가 요구되고 있다.

수요 측면에서는 AI 애플리케이션의 전방위적인 확산이 토큰 소비의 비약적인 성장을 견인했다. 골드만삭스 애널리스트들은 2030년까지 글로벌 토큰 소비량이 2026년 수준 대비 24배 급증하여 매월 약 12경(quadrillion) 토큰에 달할 것으로 추정하고 있다.

수요의 증가는 컴퓨팅 가격의 대대적인 변동을 야기했다. 업스트림 메모리 용량, 첨단 노드 공급, 주요 장비 부족, 북미 지역의 전기 요금 상승 등의 요인으로 인해 컴퓨팅 파워의 글로벌 수급 격차가 지속되고 있으며, 이는 임대 가격의 상당한 변동성을 직접적으로 유발하고 있다. 보도에 따르면 H100의 1년 임대 가격은 2025년 10월부터 2026년 3월 사이에 38.2% 급등했다.

이러한 배경 속에서 컴퓨팅 파워 임대 기업과 거대 모델 개발사를 포함한 AI 가치 사슬 전반의 기업들은 비용 및 수익의 불확실성 리스크에 직면해 있다. 가격 변동성은 상당한 리스크 익스포저를 발생시켰으며, 이는 컴퓨팅 가격 헤징에 대한 수요를 자극하고 있다. 이것이 바로 CME 그룹이 컴퓨팅 파워 선물 출시를 서두르는 주요 원인이다.

연산력 선물의 출시는 시의적절하며 변동성이 큰 연산력 시장에 안정성을 불어넣을 것이다. 기관들은 이것이 AI 산업에 전면적인 변화를 가져올 것으로 널리 믿고 있다. 중신증권(CITIC Securities)의 최신 연구 보고서는 연산력 선물이 시행되면 전체 산업 체인에 심오한 영향을 미칠 것이라고 밝혔다.

헤징 측면에서 이는 산업 체인에 헤징 도구를 제공한다. 거대 모델 기업과 클라우드 제공업체는 선물을 매수해 조달 비용을 고정할 수 있으며, 연산력 임대업체는 선물을 매도해 가격 하락 위험에 대비할 수 있다.

가격 발견 및 선도 가격 곡선 형성 측면에서 웨이퍼 제조업체와 하드웨어 공급업체는 연산력 선물의 가격 추세를 활용해 하류 수요를 예측하고 생산 일정과 재고 관리를 최적화할 수 있다. 하류 클라우드 제공업체와 AI 응용 기업에게는 자본 지출 계획을 위한 신뢰할 수 있는 기준점을 제공한다.

동시에 이는 더 많은 하류 기업들이 AI 응용 프로그램을 도입하도록 장려할 것이다. 연산력 비용의 예측 가능성은 AI 분야에 진출하는 중소기업과 스타트업의 재무적 불확실성을 크게 줄여 더 많은 개발자의 혁신을 유도하고 선순환을 창출할 것이다.

구체적인 산업 체인 대상과 관련하여, 해당 기관은 연산력의 금융화가 모든 부문의 자산 품질과 수익 확실성을 체계적으로 향상시킬 것으로 보고 있다. 연산력 인프라의 핵심 구축자인 북미 4대 하이퍼스케일러는 2026년 자본 지출 가이던스를 대폭 상향했다. 이들은 헤징 도구의 사용자이자 AI 연산 성장의 주요 수혜자이며, 클라우드 매출 성장은 이미 유의미한 성과를 증명하고 있다.

보도에 따르면 북미 4대 클라우드 서비스 제공업체는 아마존( AMZN ): 글로벌 클라우드 시장 점유율 1위로, 서비스형 인프라(IaaS) 분야에서 오랫동안 선두를 유지해 왔다. 2025년 클라우드 서비스 순매출액은 전년 대비 17% 증가한 308억 7,300만 달러에 달했다.

마이크로소프트( MSFT ): AI와 클라우드 통합의 주요 동력으로, 기업용 서비스와 OpenAI와의 파트너십을 통해 빠르게 성장하고 있다.

구글( GOOGL ): 세계에서 가장 크고 빠른 전용 광섬유 네트워크 중 하나를 운영하며 전 세계 검색의 90% 이상을 지원한다. 방대한 데이터 센터 네트워크는 구글 클라우드 플랫폼(GCP)에 높은 가용성과 저지연 연산 지원을 제공한다.

메타( META ): 이 회사의 데이터 센터 인프라 규모와 AI 학습 연산력에 대한 수요 및 투자는 메타를 상위 3개 업체와 나란히 하는 하이퍼스케일러 위치에 올려놓았다.

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