Pantera Capital: 계산력 시장의 4대 기회

저자：Jay Yu, Pantera Capital 파트너

편집: 가환, ChainCatcher

서론

연산력과 데이터 센터 인프라 지출은 만억 달러 규모의 시장이 되었으며, 미국 소비 지출과 견줄 수 있는 규모로 점차 미국 경제 성장의 중요한 기둥이 되고 있습니다.

그러나 AI 에이전트가 점차 실물 경제에 진입함에 따라 연산력에 대한 수요는 계속 증가하고 있지만, GPU의 구매 방식은 여전히 상당히 전통적입니다. SF Compute, Vast AI 및 Runpod와 같은 연산력 시장이 등장했음에도 불구하고, 대량의 GPU 노드 매매는 여전히 그룹 채팅, 장외 거래 중개인 및 맞춤형 양자 계약을 통해 이루어지고 있습니다.

현재 GPU 연산력은 금융화 초기 단계에 있으며, 전력과 유사하게 연산력은 완전히 동질화된 자산이 아닙니다. 이는 칩 모델, 납기 및 지리적 위치와 같은 요인에 의해 제한됩니다. 그러나 향후 5~10년 내에 연산력은 전력이나 석유와 같이 점차 원자재가 되어 AI 시대에 글로벌 경제 운영을 지원하는 핵심 자원이 될 가능성이 높습니다.

이 글에서는 연산력 시장이 이러한 전환을 어떻게 이루어낼 수 있는지, 전력 시장이 제공할 수 있는 통찰, 연산력 시장이 형성할 수 있는 구조, 산업이 구축하고 있는 제품, 그리고 연산력 상품화 과정에서 존재하는 기회와 문제를 논의할 것입니다.

1. 전력 시장에서 답을 찾다

1.1 전력 시장의 구조

연산력 시장이 미래에 어떻게 진화할 수 있을지를 이해하기 위해서는 그 기초 자원인 전력 시장의 운영 방식을 먼저 관찰해야 합니다.

연산력과 마찬가지로 전력도 이질적이며 시간 속성과 허브 속성을 가진 자산으로, 글로벌 경제 성장의 중요한 기반입니다.

1990년대부터 미국 전력 시스템은 점차 민영화되었습니다. 과거에 고도로 수직 통합된 전력 공공사업은 발전, 송전 및 배전 등의 단계를 점차 분리하기 시작했습니다.

독립 전력망 운영자는 미국의 다양한 지역 전력 시스템을 책임지기 시작했습니다. 동시에 PJM-West(미국 동부), ERCOT North(텍사스) 및 CAISO SP15(남부 캘리포니아)와 같은 대형 전력 상호 연결 시스템은 결국 CME, ICE와 같은 거래소에서 거래될 수 있는 상품이 되었고, 전체 전력 자산 카테고리의 중요한 가격 기준을 형성했습니다.

물리적 측면에서 전력 시장은 대략 "전력망, 운영자, 노드"의 구조로 요약될 수 있습니다.

가장 상위에는 서로 독립적인 지역 전력망이 있습니다. 각 지역 전력망 아래에는 지역 송전 조직(RTO) 및 독립 시스템 운영자(ISO)를 포함한 여러 시스템 운영자가 있습니다. 이들 운영자는 지역 내 여러 변전소 노드를 관리합니다.

샌프란시스코를 예로 들면, 한 도시에는 Embarcadero, Larkin 및 Mission과 같은 여러 변전소 노드가 전력을 공급할 수 있습니다.

각 노드의 전기 요금은 완전히 동일하지 않으며, "노드 한계 가격"(Locational Marginal Pricing, LMP)라는 알고리즘에 의해 결정됩니다. 이 알고리즘은 발전 스케줄, 사용자 수요, 송전 비용 및 전력 흐름 규칙을 종합적으로 고려하여 제약 조건 하에 최적 가격을 계산합니다.

LMP 알고리즘은 전력 실물 인도와 PJM-West와 같은 거래 가능한 전력 기준을 연결하는 핵심 요소가 됩니다.

전력 시장의 허브 가격과 지수 가격은 본질적으로 여러 최종 LMP 노드 가격의 가중 평균입니다. 규모가 가장 크고 유동성이 가장 좋은 가격 기준은 결국 CME, ICE와 같은 거래소에서 안정적인 거래 깊이를 확보하고 전체 전력 자산 카테고리의 참고 가격이 됩니다.

1.2 연산력 시장이 형성할 수 있는 구조

지난 30년간 전력 시장의 발전을 관찰하면 연산력 시장에 대한 몇 가지 추측을 제기할 수 있습니다.

첫째, 연산력 시장은 전력 시장과 유사한 구조를 형성할 가능성이 있습니다.

실물 인도 측면에서 전력 시장의 "전력망, 운영자, 노드" 구조와 가장 유사한 연산력 버전은 "하드웨어, 공급자, 클러스터"일 수 있습니다.

전력 시장에 여러 독립적인 지역 전력망이 존재하는 것처럼, 연산력 시장도 다양한 하드웨어 카테고리에 따라 여러 시장을 형성할 수 있습니다. H100, H200, B200, B300 및 기타 칩 카테고리는 각각 독립적이지만 상호 연관된 가격 기준을 가질 수 있습니다.

운영자 측면에서 AWS, Nebius, CoreWeave, SF Compute 및 Ornn과 같은 연산력 공급자는 특정 클러스터에 대해 다양한 가격 메커니즘을 제공합니다. 이러한 클러스터는 전력 시장의 다양한 노드와 유사하게 시간, 장소 및 SKU의 영향을 받습니다.

LMP가 연산력 시장에서 대응하는 것은 특정 SKU의 가용성에 따라 동적으로 연산력 인스턴스 가격을 생성하는 스케줄링 또는 라우팅 알고리즘일 수 있습니다.

전력 시장에서 최종적으로 산업 참고 가격이 되는 기준, 예를 들어 PJM-West, ERCOT-North 및 CAISO SP15는 일반적으로 유동성이 가장 좋은 실물 인도 기반 시설과 연결되어 있습니다. 이는 석유와 같은 다른 원자재 시장과 유사합니다.

연산력 분야에서 점점 더 많은 가격 기준이 등장함에 따라, 최종적으로 승리할 가능성이 있는 것은 높은 유동성 실물 인도 장소와 연결된 기준일 것입니다.

또한 전력 시장에서는 발전업체와 전력 소비 기업이 때때로 전력 거래소에서 직접 헤지 거래를 하지만, 대부분의 거래는 여전히 은행과 거래 회사가 운영하는 장외 거래 부서에서 이루어집니다. 이러한 OTC 기관은 노드 정산 가격과 허브 정산 가격을 교환하여 가격 차익을 얻고, 스스로의 위험을 헤지합니다.

유사한 시장 구조가 연산력 시장에서도 나타날 수 있습니다. 연산력 시장의 실제 수요와 공급 양측, 즉 새로운 클라우드 서비스 제공업체와 AI 회사는 특정 SKU를 중개인을 통해 구매하는 것을 더 선호할 수 있으며, 연산력 거래소에서 직접 헤지 거래를 하지 않을 수 있습니다.

마지막으로, 연산력 시장은 전력 시장보다 더 심각한 기초 위험에 직면할 수 있습니다.

미국의 "연방 전력법"에 따르면, 전력 도매 가격은 미국 연방 에너지 규제 위원회(FERC)의 감독 하에 투명성을 유지해야 합니다. 그러나 현재 연산력 시장에는 유사한 투명성 요구가 없습니다.

이는 연산력 시장이 구축할 수 있는 동적 가격과 지수가 오직 자체 주문서 및 협력하는 새로운 클라우드 서비스 제공업체가 제공하는 주문서 데이터에만 기반할 수 있음을 의미합니다. 이러한 협력은 수익 분배, 데이터 구매 등의 방식으로 이루어질 수 있습니다.

2. 연산력 시장의 구조

2.1 추론 수요의 세 가지 구조

전력 시장이 존재하는 이유는 산업 시스템이 전력에 대한 지속적인 수요를 가지고 있기 때문입니다. 마찬가지로 연산력 시장의 근본적인 동력은 애플리케이션이 Token, 특히 추론 Token에 대한 수요입니다.

현재의 추론 산업 체인은 대략 세 가지 수준으로 나눌 수 있으며, 이들은 연산력 시장의 구조적 공급자와 수요자를 구성합니다.

신형 클라우드 서비스 제공업체 층

Nebius, CoreWeave와 같은 기업은 물리적 데이터 센터를 운영하며 GPU의 판매자 역할을 합니다.

즉용 층

Fireworks, Baseten과 같은 개발자 플랫폼은 벌크 GPU 환경을 보다 완전한 GPU 사용 환경으로 변환하여 개발자가 직접 작업을 실행하거나 언제든지 추론 Token을 얻을 수 있게 합니다. 이 층은 GPU의 구매자입니다.

응용 층

Cursor, Perplexity, Rime과 같은 응용 프로그램은 추론 플랫폼을 사용하여 사용자와 기업에 최종 제품을 제공합니다. 이 층은 Token의 수요자이며, Token의 수요는 GPU 연산력 수요로 전환됩니다.

생태계 내의 각 회사는 서로 다른 GPU 관리 전략을 가지고 있지만, 전반적으로 신형 클라우드 서비스 제공업체는 GPU 시장의 공급 측에 있으며, 즉용 층과 응용 층은 수요 측에 있습니다.

한편, Amazon, Google과 같은 초대형 클라우드 서비스 제공업체는 이 세 가지 층 모두에서 자사 제품을 운영합니다.

산업 체인 내의 이익 흐름에 대한 대략적인 경험 법칙은 다음과 같습니다: 최상위 응용 프로그램이 Token에 100달러를 지출할 때, 약 45달러는 즉용 층으로, 50달러는 신형 클라우드 서비스 제공업체 또는 GPU 층으로, 나머지 5달러는 OpenRouter와 같은 라우팅 층으로 흐릅니다.

2.2 연산력 자본 시장의 구조

AI 산업 체인 내 각 참여자의 Token 경제 구조는 연산력 자본 시장이 최종적으로 형성되는 방식에 영향을 미칩니다.

하나의 가능한 구조는 수요 측의 개발자 플랫폼과 응용 층, 그리고 공급 측의 신형 클라우드 서비스 제공업체가 SF Compute, Runpod, Compute Exchange와 같은 연산력 중개인 및 OTC 거래 플랫폼을 통해 특정 SKU를 거래하는 것입니다.

그 후, 연산력 중개인과 OTC 거래 플랫폼은 재고를 관리하고 최종 Token 소비자가 필요로 하는 특정 SKU와 일반 H200 간의 기초 위험을 부담합니다.

이들은 Architect 또는 Pluto와 같은 연산력 거래 플랫폼을 통해 헤지 거래를 수행할 수 있습니다.

이러한 거래 플랫폼의 가격은 연산력 기준 위에 구축됩니다. 이 기준은 협력하는 신형 클라우드 서비스 제공업체와 OTC 플랫폼의 주문서 가격을 가중하여 계산됩니다.

2.3 NVIDIA: 연산력 시장의 "중앙은행"

그 외에도 NVIDIA는 최근 AI 공장의 연산력이 "투자 가능한 자산 카테고리"가 될 수 있도록 허용하겠다고 발표했습니다.

연산력 금융화 시스템에서 NVIDIA는 연산력 시장의 "중앙은행"으로 간주될 수 있습니다. 그 이유는 거의 GPU 기술 스택을 독점하고 있기 때문입니다.

중앙은행은 일반적으로 몇 가지 핵심 목표를 가지고 있습니다:

1. 경제 내 인플레이션 관리;

2. 완전 고용 촉진;

3. 극단적인 상황에서 마지막 대출자 역할 수행.

NVIDIA는 어느 정도 이 세 가지 역할을 수행하고 있습니다.

먼저 "인플레이션" 관리입니다. GPU 경제에서의 "인플레이션"은 GPU의 가치 하락 주기와 유사하며, 특히 최신 세대 칩에 대한 가치 하락 속도와 관련이 있습니다. 제품 출시 속도를 조절함으로써, 예를 들어 베라 루빈을 출시함으로써, NVIDIA는 GPU가 시간에 따라 가치 하락하는 속도에 어느 정도 영향을 미칠 수 있습니다.

둘째, GPU의 높은 활용률을 유지하는 것입니다. GPU 활용률이 높다는 것은 일반적으로 시장에서 Token에 대한 수요가 강하다는 것을 의미하며, 사용자들은 더 많은 GPU를 구매할 것입니다. 따라서 NVIDIA는 GPU의 계산 능력을 금융화하여 GPU 시간 거래를 더 유동적으로 만들어 GPU의 활용률을 더욱 높일 동기를 갖고 있습니다.

마지막으로 마지막 대출자 역할을 하는 것입니다. NVIDIA는 GPU에 대해 최대 25%의 잔여 가치 지원을 제공할 것이라고 발표했습니다. 이는 GPU 가치에 대한 구제 또는 보험 메커니즘으로 볼 수 있습니다: 새로운 클라우드 서비스 제공업체와 기타 GPU 공급업체가 유동성 위기에 직면할 때, 이러한 지원은 GPU의 잔여 가치를 보장할 수 있습니다.

3. 계산 능력 시장의 기회와 도전

3.1 계산 능력 시장의 제품 형태

계산 능력 시장의 금융화 정도가 계속해서 높아짐에 따라, 산업 내에서 몇 가지 주요 제품이 형성될 가능성이 있습니다. 각 제품은 고유한 장점과 도전을 가지고 있습니다.

제품 1: 실물 인도

실물 인도는 실제 GPU 장비를 계산 능력이 필요한 최종 사용자에게 전달하는 것을 의미합니다. SF Compute, Hyperbolic, Vast, Runpod 및 Compute Exchange와 같은 프로젝트는 이 제품 계층에 속합니다. 이는 하드웨어 자체와 가장 가깝고, 계산 능력 공급자와 수요자 간의 가장 직접적인 연결을 제공합니다.

계산 능력 SKU가 매우 이질적이기 때문에, 많은 프로젝트는 처음에 중개업체로 시작하여 GPU 수요와 새로운 클라우드 서비스 제공업체를 연결하여 수수료를 얻었습니다. 장기적으로 이 계층의 목표는 일종의 "계산 능력 현물 거래소"를 구축하는 것일 수 있습니다.

하지만 GPU 실물 인도의 품질을 지속적으로 보장하는 것은 매우 어려운 문제입니다. 특히 분산 네트워크에서 공급되는 프로젝트에 대해서는 더욱 그렇습니다. 계산 능력 시장은 기본적으로 제공 가능한 GPU의 품질을 인증할 수 있는 무디와 같은 평가 기관이 필요할 수 있으며, 이를 통해 이 계층이 더욱 성숙해질 수 있습니다.

실물 인도 계층의 경쟁은 매우 치열하지만, 장기적으로는 가장 지속적인 경쟁 우위를 가질 수 있습니다. 석유 및 전력 시장을 돌아보면, 금융화 시스템은 일반적으로 실물 유동성이 가장 높은 인도 장소를 중심으로 발전하며, 이후 지수, 거래소 및 대출과 같은 금융 상품이 점차 형성됩니다.

따라서 누가 먼저 계산 능력 실물 인도 문제를 해결하느냐에 따라 큰 시장 보상을 받을 수 있습니다.

제품 2: 지수

이 계층은 주로 계산 능력에 기반한 "지수 곡선"을 구축하는 것을 의미하며, Ornn, Silicon Data, Compute Desk 및 Semianalysis와 같은 프로젝트에서 계산 능력 가격 지수를 출시합니다.

지수를 구축하는 것은 계산 능력과 같은 자산이 금융화 및 거래화되는 중요한 단계입니다. 현재 시장에서 "계산 능력 시장"에 대한 많은 논의는 계산 능력 지수가 점차 성숙함에 따라 시작되었습니다. CME, ICE와 같은 대형 거래소도 관련 지수와 협력할 것이라고 발표했습니다.

하지만 현재 많은 계산 능력 지수와 개별 GPU 시장 간에는 여전히 매우 큰 가격 차이가 존재합니다.

이 가격 차이를 초래하는 이유는 주로 두 가지입니다.

첫째, 기본 제품 자체에 차이가 있습니다. 서로 다른 계산 능력 플랫폼은 제품 안정성, 중단 가능성 및 계약 조건 등에서 종종 큰 차이를 보입니다.

둘째, 서로 다른 계산 능력 지수 뒤의 주문서가 다르며, 계산 능력 시장은 다른 자산 클래스와 같은 투명성 요구가 없습니다. 예를 들어, FERC는 전력 시장의 투명성을 유지할 것을 요구합니다.

현재 많은 계산 능력 지수는 새로운 클라우드 서비스 제공업체로부터 대량으로 주문서 데이터를 구매하거나 협력 및 수익 분배 계약을 통해 초기 데이터 세트를 구축하고 있습니다. 또한 독립적으로 운영되는 지수 계층의 수익화 능력은 거래소 및 실물 인도 계층보다 약합니다.

따라서 지수 계층은 소음을 만들어낼 수 있지만, 계산 능력 시장 시스템 내에서 중요한 역할을 하면서 동시에 상하류의 압박을 받고 있습니다:

• 상류의 실물 인도 계층은 가격 출처를 장악하고 있습니다;

• 하류의 거래소는 지수 수익에서 일부 수익을 나누고 싶어합니다.

제품 3: 파생상품 거래 플랫폼

세 번째 계층은 파생상품 거래 플랫폼으로, 일반적으로 현금 결제가 가능한 선물 상품을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 계산 능력 지수를 기반으로 시장 참여자에게 헤지 도구를 제공합니다. Liquid Compute와 Architect가 관련 제품을 개발하고 있습니다.

장기적으로 파생상품 거래 플랫폼은 계산 능력 금융화 시스템에서 가장 기대되며, 규모화된 수익화를 가장 쉽게 실현할 수 있는 제품일 수 있습니다. 하지만 현재 이 분야는 여전히 초기 단계에 있으며, 거래량은 아직 큰 규모에 도달하지 못했습니다.

또한, 현금 결제 거래 플랫폼에서 거래 가능한 제품은 일반적으로 특정 SKU가 아니라 일반 H200 인스턴스입니다. 따라서 현재 이러한 거래 플랫폼에 실제로 참여하는 것은 주로 OTC 거래 플랫폼과 계산 능력 중개업체이며, AI 산업 체인 내의 최종 기업은 아닙니다. 전자는 자산 부채표에서 보유한 계산 능력 재고를 헤지하려고 하고, 후자는 자신의 계산 능력 노출을 관리해야 합니다.

제품 4: 금융화 도구

계산 능력 분야에서는 데이터 센터와 새로운 클라우드 서비스 제공업체의 자금을 지원하는 보다 광범위한 금융화 제품이 등장할 수 있습니다. 예를 들어, 대출 계약, Vault 및 USD.AI와 같은 합성 스테이블코인은 데이터 센터와 새로운 클라우드 서비스 제공업체가 인프라 구축을 완료하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

동시에 시장에서는 GPU 경제 내의 기초 위험을 완화하기 위한 위험 전이 및 보험 계층이 등장할 수 있습니다. 위의 다양한 계층을 관찰하면, 계산 능력 시장이 궁극적으로 형성할 수 있는 완전한 형태는 상대적으로 명확합니다.

승자는 신뢰할 수 있는 GPU 실물 인도를 실현할 수 있는 전방위 참여자가 될 것입니다. 이 참여자는 자신의 실물 주문서에서 가격 지수를 형성하고, 이를 기반으로 계산 능력 선물 거래소를 구축하여 계산 능력을 헤지 가능한 자산 클래스로 만들 수 있습니다.

하지만 산업에서 실제로 존재하는 분열은 서로 다른 제품의 출현 순서에 있습니다. 최종 승자는 실물 인도에서 시작할 것인지, 아니면 먼저 지수를 구축할 것인지, 아니면 거래 플랫폼을 먼저 출시할 것인지에 대한 것입니다.

3.2 계산 능력 Token 경제학의 최전선

현재까지 우리는 주로 GPU 측면에서 계산 능력 시장을 논의해왔습니다. 그러나 더 넓은 시각으로 계산 능력 Token 경제학을 관찰할 수 있으며, 여기에는 역사적 진화, 가치 포착 방식, 그리고 최전선 모델 실험실과의 게임 이론적 관계가 포함됩니다.

역사적 관점에서 볼 때, 계산 능력 시장은 전혀 새로운 개념이 아닙니다. 2023년부터 2024년까지 SF Compute, Hyperbolic 등의 프로젝트는 이미 이 모델에 대해 논의하고 있으며, Akash와 IONet과 같은 분산형 프로젝트도 유사한 방향을 탐색하고 있습니다.

흥미로운 점은 많은 프로젝트가 결국 GPU 시장 수준에 머물지 않았다는 것입니다. 예를 들어, Hyperbolic은 나중에 추론 서비스 제공업체가 되어 Token을 직접 판매하게 되었고, SF Compute는 직접 계약을 체결하고 계산 능력 클러스터를 운영하기 시작했습니다.

가치 사슬 관점에서 보면, 가치는 Cursor, Harvey, Granola와 같은 AI 애플리케이션에서 OpenRouter와 같은 라우팅 계층으로, 그리고 Fireworks, Baseten과 같은 추론 서비스 제공업체로 흐르며, 이후 Nebius, CoreWeave, SF Compute와 같은 새로운 클라우드 서비스 제공업체와 계산 능력 시장으로 흘러가 최종적으로 데이터 센터 운영업체로 이어집니다.

기업이 산업 체인의 중간 위치에 머물러 있다면, 상하류의 압박을 동시에 받을 수 있습니다. 더 안정적인 이익률을 유지하려면 기업은 결국 상류로 확장하거나 하류로 진출해야 할 수 있습니다.

Token 시장에는 매우 흥미로운 게임 이론적 관점이 존재하며, 여기에는 세 가지 피할 수 없는 힘이 있습니다.

첫 번째 힘은 NVIDIA로, GPU의 공급과 가치 하락 속도를 제어합니다.

두 번째 힘은 Anthropic, OpenAI와 같은 최전선 모델 실험실로, 이들은 새로운 모델을 지속적으로 발표하여 Token 수요를 급격히 증가시킬 수 있습니다.

세 번째 힘은 Kimi, GLM, DeepSeek, Qwen과 같은 오픈 소스 모델로, 이들은 추론 이익률에 하향 압력을 가할 수 있습니다.

이 세 가지 힘은 GPU 시장과 Token 시장의 공급 및 수요 양측에 지속적인 추진력과 압력을 제공합니다. 이 중 어느 한 쪽도 중요한 제품을 출시함으로써 전체 시장의 가격 곡선을 다시 쓸 수 있습니다.

예를 들어, GPT 5.6의 출시는 기업이 자율적으로 결정하지만 시장에서는 미리 예측하기 어려운 사건이 될 수 있으며, AI Token 가치 사슬을 따라 연쇄 반응을 일으켜 Token 가격과 GPU 하드웨어 가격의 변동을 초래할 수 있습니다.

따라서 한 회사가 동일한 시스템 내에서 추론 서비스와 GPU 하드웨어 시장을 동시에 운영할 수 있다면, 상업적으로 더 합리적일 수 있습니다. 이러한 모델은 산업 체인 상하류의 이익 구조 변화로 인한 위험을 헤지할 수 있기 때문입니다.

결론

역사를 돌아보면, 석유, 전력 등 대량 상품 시장은 처음에 중개업체가 촉진하는 양자 거래가 주를 이루었으며, 거래 과정은 불투명하고 시장은 통일된 기준이 부족했습니다. 그러나 시간이 지나면서 실물 인도는 지수, 거래 표준화, 품질 감사 등 일련의 프로토콜과 금융 기반 시설로 발전하여 결국 고도로 금융화된 자산 클래스로 진화했습니다.

현재 계산 능력 시장은 유사한 변화를 겪고 있습니다. 시장에는 이미 계산 능력 지수, 현금 결제 거래소, 대출 상품 및 보험 상품과 같은 금융화 기본 도구를 시도하는 많은 프로젝트가 등장했습니다.

동시에 실체 GPU 시장과 클라우드 서비스 제공업체는 산업 체인 상하류로 계속해서 확장하고 있으며, Token 경제 내의 완전한 가치를 포착하려고 노력하고 있습니다. 전체 AI 경제가 운영되는 기반 자원으로서, 계산 능력은 단순한 기반 시설에서 점차 독립적인 금융 자산으로 변모하고 있습니다.

미래에는 이 분야에서 여러 유니콘 기업이 등장할 수 있으며, 이들은 시장의 다양한 계층을 포괄하고 실체 계산 능력 공급, 중개 서비스, 대출, 위험 관리, 그리고 DeFi 및 TradFi 자본 시장과의 조합을 포함한 다양한 비즈니스 형태를 형성할 것입니다.

계산 능력은 수십 년 만에 보기 드문 새로운 유형의 실체 대량 상품이 될 수 있으며, 우리는 아마도 그것이 비공식적으로 촉진된 초기 거래에서 완전한 자산 클래스로 나아가는 시작점을 목격하고 있는 것일 수 있습니다.