摘要：在过去五年中，生成式 AI 推动全球算力需求呈指数级增长，NVIDIA 生态在供应链、价格体系与技术路线上的主导地位，使“算力”从原本属于 IT 基建的一个投入要素，演变成驱动产业竞争力乃至国家安全的战略资源。与此同时，全球 GPU 价格体系开始呈现类商品（commodities）与类金融资产（financialized asset）双重属性。
本报告将从三个角度展开：
1. 算力资产化：为什么 GPU 正在成为一种“新资产类别（New Asset Class）”，以及它与石油、天然气、电力等传统能源的相似与差异。
2. 独立第三方标准（SiliconMark）：当市场的核心资源变得稀缺且不透明，
就必须依赖：独立第三方标准（SiliconMark： 判断 GPU 是否可靠， 判断性能是否衰减，判断资产是否“定价正确”
3. 中国与亚洲的窗口期：我在亚洲、尤其是中国与中东的最新调研观察：独立设计 GPU 的浪潮、云厂商向多元化芯片的切换、算力交易的兴起，以及未来 2027 将出现的全球算力结构性转折点。
最后，本报告提出一个“算力系统性风险”的新定义框架，结合金融行业的风险度量方式（包括指数化、基准化与价格透明机制），探讨如何通过第三方数据、标准化与算力定价机制缓释系统性风险，让算力市场更高效、更透明，也更全球化。
Bio: Carmen Li（李榕南）,Silicon Data & Compute Exchange 创始人兼 CEO。
其创业项目覆盖全球 GPU 数据、算力指数、算力基准测试、算力金融化等领域。旗下产品包括：
• SiliconNavigator™ 全球 GPU 价格与基建数据库
• SiliconMark™ 第三方 GPU 性能基准体系
• Silicon Index™（H100 / A100 指数，已在 Bloomberg & Refinitiv 上线）
• Compute Exchange™ 全球算力交易和对冲平台
曾任 Bloomberg数据领导岗位，之前在期货期权高频交易建立做市商系统。现与全球大型基金、交易所、云厂商、芯片厂商合作，共同推进算力作为新资产类别的建设。
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