Per anni abbiamo parlato dell’intelligenza artificiale come di una corsa ai modelli, ai chip, ai data center. Ora quella corsa sta entrando in una fase nuova: la capacità di calcolo inizia a essere trattata come una materia prima finanziaria.
Secondo Reuters, lo Shanghai Futures Exchange, ossia la Borsa cinese dei futures, è nelle prime fasi di progettazione di contratti future sui token dell’IA. Il piano è ancora preliminare: non è chiaro quando questi strumenti possano arrivare sul mercato, né quando la Borsa di Shanghai chiederà l’approvazione delle autorità cinesi.
Il paragone più immediato è con petrolio, oro, gas o grano: risorse il cui prezzo può essere comprato, venduto, anticipato e coperto attraverso contratti finanziari. La novità è che qui la materia prima non si estrae dal sottosuolo e non si trasporta via nave. È il consumo dei modelli linguistici, misurato in token.
In altre parole, una parte sempre più centrale dell’economia dell’intelligenza artificiale potrebbe presto avere un suo mercato finanziario.
Dalle GPU ai token, il prezzo reale dei modelli
Finora l’attenzione si è concentrata soprattutto sulle GPU, i processori specializzati che servono ad addestrare e far funzionare i modelli di IA. Quel mercato è ancora giovane ma ha già prezzi abbastanza chiari, soprattutto nel noleggio orario della potenza di calcolo.
Secondo AI Mining Co., che monitora ogni giorno i prezzi di noleggio delle GPU su 28 marketplace e fornitori cloud, le Nvidia H100 sono state affittate a prezzi mediani compresi tra 1,40 e 4,27 dollari l’ora su 13 marketplace. Le H200, più recenti e potenti, hanno registrato prezzi medi tra 2,34 e 5 dollari l’ora su 10 marketplace. Nell’ultima settimana, il prezzo medio delle H100 si è mosso tra 2,79 e 3,33 dollari l’ora.
Questi numeri servono a capire un punto: il calcolo ha già un prezzo visibile, confrontabile, misurabile. È il primo requisito perché intorno a quella risorsa nascano strumenti finanziari più sofisticati. Non a caso anche CME Group e Intercontinental Exchange, proprietaria del New York Stock Exchange, hanno detto di essere al lavoro su futures legati al noleggio delle GPU.
Shanghai, però, sta guardando a un livello diverso della catena. I futures statunitensi in preparazione sarebbero legati al costo del noleggio della potenza di calcolo. Il prodotto cinese, invece, sarebbe collegato ai token, cioè all’unità con cui i servizi di IA vengono misurati e venduti alle aziende.
Che cosa c’entrano i token
Nel linguaggio dei modelli linguistici, un token è una porzione di testo elaborata dal sistema. È l’unità con cui i modelli “leggono” e “scrivono”. Può essere una parola, una parte di parola, un numero. Per chi usa i modelli attraverso le API, i token sono già una voce di costo.
OpenAI, per esempio, fa pagare 5 dollari per un milione di token in input e 30 dollari per un milione di token in output per usare l’API del suo modello GPT-5.5. Anche nei servizi cloud dedicati all’IA generativa, da Amazon Bedrock ad Azure OpenAI fino a Google Gemini, il consumo dei modelli viene ormai misurato e fatturato sulla base dei token.
Questo significa che il prezzo dell’IA non passa soltanto dal costo dei chip o dalla bolletta elettrica dei data center. Passa anche dall’unità commerciale con cui i modelli vengono venduti alle aziende. Se un’impresa costruisce servizi basati su agenti, chatbot o sistemi automatici, sapere quanto costeranno quei token nei prossimi mesi può diventare decisivo.
In Cina questa dinamica ha già assunto dimensioni enormi. Secondo Reuters, sulla base di dati ufficiali, l’uso giornaliero di token nel Paese è cresciuto di mille volte dall’inizio del 2024, superando i 140mila miliardi di token al giorno entro la fine di marzo 2026.
È un numero che spiega perché la capacità di calcolo stia diventando un tema finanziario, non solo tecnologico.
Perché un future sui token può servire alle aziende
Un future è un contratto che permette di fissare oggi un prezzo per una risorsa da comprare o vendere in futuro. Serve a chi vuole scommettere su un prezzo, ma anche a chi vuole proteggersi dalle oscillazioni.
Applicato all’intelligenza artificiale, il meccanismo è abbastanza chiaro. Un’azienda che prevede di consumare enormi quantità di token potrebbe voler bloccare in anticipo una parte dei costi. Un operatore di data center potrebbe usare questi strumenti per gestire meglio ricavi e investimenti. Un investitore potrebbe puntare sull’aumento o sulla discesa del prezzo della capacità di calcolo.
È lo stesso principio che da decenni regola molte materie prime. La differenza è che qui la risorsa da coprire è il funzionamento dell’IA generativa. Più cresce l’uso dei modelli, più diventa importante trasformare quel costo in qualcosa di prevedibile.
Reuters segnala anche un altro passaggio importante: la Cina sta accelerando lo sviluppo di un mercato spot della potenza di calcolo, cioè un mercato in cui la capacità dei data center viene comprata e venduta al prezzo corrente, come già accade per molte materie prime.
A dicembre, inoltre, la società cinese degli indici sulle commodity ha pubblicato una serie di indici sulla fornitura di potenza di calcolo nel Paese. In futuro, questi indici potrebbero servire come base di riferimento per costruire contratti derivati credibili.
Shanghai prova a muoversi prima degli altri
La mossa della Borsa di Shanghai arriva mentre il settore sta vivendo una costruzione senza precedenti di infrastrutture per l’IA. Fornitori cloud, fondi di private equity e operatori specializzati stanno investendo centinaia di miliardi di dollari in nuovi data center, scommettendo su una domanda di calcolo destinata a crescere.
Accanto ai grandi nomi del cloud, come Oracle, AWS e Google Cloud, stanno emergendo anche i cosiddetti neocloud, da CoreWeave a Nebius. Sono nuovi fornitori specializzati nell’offrire potenza di calcolo per l’IA, spesso concentrati sulle GPU e sui carichi di lavoro dei modelli generativi.
Alcuni puntano soprattutto sull’inferenza, cioè sulla fase in cui i modelli vengono usati concretamente per generare risposte, codice, immagini o analisi. Altri cercano di proporsi come alternativa ai grandi cloud provider per le aziende che devono addestrare, far girare o distribuire modelli di IA su larga scala.
La carenza di compute
In Cina, la questione è resa ancora più urgente dalla scarsità di calcolo. Reuters scrive che negli ultimi mesi la mancanza di potenza disponibile ha costretto molti modelli IA cinesi a razionare l’accesso degli utenti. È una circostanza che rende più comprensibile l’interesse per strumenti capaci di dare un prezzo più stabile e prevedibile a una risorsa sempre più richiesta.
In questo ambito, la Cina sta provando a fare qualcosa di più che costruire data center o addestrare modelli. Sta cercando di definire anche gli strumenti finanziari con cui il mercato dell’IA potrebbe funzionare. Baocheng Futures, in una nota citata da Reuters, ha stimato che la Cina potrebbe lanciare futures sulla capacità di calcolo nel giro di tre-cinque anni, pur segnalando un ostacolo importante: il mercato attuale è ancora frammentato.
Se i token diventeranno davvero una commodity, la competizione sull’intelligenza artificiale passerà anche dalle Borse, dai derivati e dalla capacità di controllare il prezzo del calcolo.
È qui che la notizia cinese diventa più politica che tecnica: non riguarda soltanto un nuovo prodotto finanziario, ma il tentativo di scrivere una parte delle regole economiche dell’IA.
Fonte: Reuters
