今天标志着一个重要的里程碑：@OrnnExchange 执行了世界上首次计算资源交换。

这是第一次，GPU小时数不再仅仅是运营成本——它们成了一种可交易、可对冲的商品，具有真实的价格发现机制。计算资源正在转向与电力和能源相同的市场基础设施。

AI的发展速度是任何行业前所未有的，计算成本正在成为公司做出的最具影响力的财务决策之一；你需要能够严肃而清晰地管理这种风险的工具。

这第一笔交易规模虽小，但信号巨大：计算资源可以透明定价、干净转移，并像任何现代衍生品一样结算。一个真正的市场正在形成。

计算资源正在成为一种商品——而这就是它开始的时刻。

下午2:30 GST - 建设者 vs. 投资者对决

@Melt_Dem (@CrucibleCap) vs. @cindyleowtt (@DriftProtocol)

两位已在领域内深耕多年，战绩可证。擂台之上，且看谁的实战经验能引领胜利。

@densone 我下一个真正想大声称赞的人是 @Melt_Dem。你早在早期就发现了我，并且相信了一些东西。“你会搞明白的”，一路鼓励着我。@CrucibleCap 到目前为止对我来说（对我们来说）非常有价值。

过去几个月，我们深入投入了B300集群部署的融资与协调工作。简而言之，购买、融资、部署和货币化GPU的过程充满挑战，因此我们决定将研究成果外包，以改善这一市场的想法。如果你正在从事以下领域，欢迎私信交流：

1. 首要关键点是计算应以产品为导向而非资产。消费体验才是产品，因此购买裸机仅是集群上市的一部分（这也是为什么1GPU小时≠1GPU小时）。编排和网络是持续维护的关键流程。感谢那些将货币化（通过合同或市场销售算力）纳入流程的初创企业——@fluidstack、@sfcompute——我们期待与该领域所有参与者会面，此外还包括：1. 优化工作负载和网络的DCIM（@Aravolta_X25的投资者）；2. 实现计算进一步同质化的应用。

2. 从机制和财务角度看，计算融资是一门艰难的生意。机制上涉及多个承保操作流程及众多对手方（你的托管方、OEM厂商、编排与网络支持、承购客户、融资伙伴、保险公司及金融通道服务商）。关于这些...

3. 在承购伙伴的承保中，穿透信用核查至关重要。@SemiAnalysis_正通过Neocloud和市场的ClusterMax性能数据引领这一领域，这对最终客户的承保极为重要——但仍有扩展空间（用信用评级补充性能评级，获取实际市场数据如现货/定期交易的$/GPU小时与假设报价的指数对比）。

4. 托管方的承保：缺乏比较数据中心服务商价格与性能的真实市场。这基本是场外关系驱动的过程，需清楚联系对象、月租金/千瓦成本及前期费用。此外，托管计费系统陈旧，为此我们投资了gnomos（@iamminesoc）。急需有人搭建托管交易市场！

5. 融资伙伴：我们欣赏@USD_AI_的创新，他们是美国少数不要求售后回租却能提供折旧前置的贷款方，并采用链上留置权的新机制。计算经济的资本流动理应上链。

6. 采购：与强力渠道合作至关重要。集群采购涉及定制BOM、谈判、获取信贷与交付条款。除网络和编排外，还需根据客户或用途设计集群技术方案。多客户货币化、训练与推理需求会导致网络/内存/控制平面的不同设计。此处内容庞杂，需单独报告。

7. 我们详尽模拟了不同税务、承购及融资场景下的GPU投资回报。本质上这是短期税务优惠换取长期税负的中等收益投资。明确存在规模化需求，我们正努力填补。但需警惕对税率、利用率等假设的过度乐观。鉴于其财务复杂性，我们愿支持为该流程提供工具的企业——上文已有思路，但空白领域仍多。

8. 税务。压轴但关键，税务能成就或摧毁交易。必须妥善处理折旧前置（主动/被动策略）、追缴税、销售/使用税及持续所得税等问题。地区与实体结构均影响重大。

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