論文の概要: AI Token Futures Market: Commoditization of Compute and Derivatives Contract Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21690v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 08:24:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.562891
• Title: AI Token Futures Market: Commoditization of Compute and Derivatives Contract Design
• Title（参考訳）: AI Token Futures Market: コンピューティングとデリバティブのコントラクト設計のコモディティ化
• Authors: Yicai Xing,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とビジョンアクションモデル(VLA)が広くデプロイされるにつれ、AI推論によって消費されるトークンは新たなタイプの商品へと進化しつつある。 本稿では,トークンの商品属性を体系的に分析し,インテリジェントなサービス出力からインフラストラクチャの原材料への遷移を論じる。 SIT(Standard Inference Token)の定義を含む標準化トークン先物契約の完全な設計を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) and vision-language-action models (VLAs) become widely deployed, the tokens consumed by AI inference are evolving into a new type of commodity. This paper systematically analyzes the commodity attributes of tokens, arguing for their transition from intelligent service outputs to compute infrastructure raw materials, and draws comparisons with established commodities such as electricity, carbon emission allowances, and bandwidth. Building on the historical experience of electricity futures markets and the theory of commodity financialization, we propose a complete design for standardized token futures contracts, including the definition of a Standard Inference Token (SIT), contract specifications, settlement mechanisms, margin systems, and market-maker regimes. By constructing a mean-reverting jump-diffusion stochastic process model and conducting Monte Carlo simulations, we evaluate the hedging efficiency of the proposed futures contracts for application-layer enterprises. Simulation results show that, under an application-layer demand explosion scenario, token futures can reduce enterprise compute cost volatility by 62%-78%. We also explore the feasibility of GPU compute futures and discuss the regulatory framework for token futures markets, providing a theoretical foundation and practical roadmap for the financialization of compute resources.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)と視覚言語アクションモデル(VLA)が広くデプロイされるにつれ、AI推論によって消費されるトークンは新しい種類の商品へと進化しつつある。 本稿では、トークンの商品属性を体系的に分析し、インテリジェントなサービス出力からインフラの原材料への遷移を論じ、電気、二酸化炭素排出量、帯域幅といった既存の商品と比較する。 本稿では,電気先物市場の歴史的経験と商品金融化理論に基づいて,SIT(Standard Inference Token)の定義,契約明細書,決済機構,マージンシステム,市場メーカ体制など,標準化トークン先物契約の完全な設計を提案する。 平均回帰拡散確率過程モデルの構築とモンテカルロシミュレーションの実施により,アプリケーション層企業を対象とした先物契約のヘッジ効率を評価する。 シミュレーションの結果,アプリケーション・レイヤの需要爆発シナリオ下では,トークン先物は企業計算コストのボラティリティを62%-78%削減できることがわかった。 また、GPU計算の未来の実現可能性についても検討し、トークン先物市場における規制フレームワークについて議論し、計算資源の財務化のための理論的基盤と実践的なロードマップを提供する。

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