StoaはGPUおよびAIサーバー取引用のRFQマーケットプレイスを立ち上げた。
Stoa MarketsのYC S26創業者たちは、電話、スプレッドシート、グループチャットで行われているGPU取引に代わる確定入札と取引データを求めている。
By Ryan Merket · Published · Updated
Primary source: Stoa Markets
Why it matters
AI infrastructure is creating a large pool of owned and financed hardware without dependable resale prices. Stoa is betting that transaction workflow can become the market's pricing layer.
Berat Celik (@beratcelik0), Eren Berke Saglam (@erenberke0), and Kaan Yigit (@kaan_yigit0)は7月31日にStoa Marketsを立ち上げ、精査されたカウンターパーティを通じて機関がGPUやAIサーバーを売買できるリクエスト・フォー・クオーテーション（RFQ）のマーケットプレイスを開設した。
創業者たちはAIインフラ市場における基本的なミスマッチに取り組んでいる。GPUは貸借対照表に影響を与えるほど大規模な取引で購入される一方で、二次市場は依然としてプライベートなブローカーネットワーク、電話、電子メール、スプレッドシート、グループチャットを通じて運営されている。買い手は入手可能なハードウェアを見つけるのに苦労することがあり、売り手は同等の在庫が他でどの程度で取引されているかの可視性がほとんどないことがある。
「$100MのGPU取引は取引所でクローズしない」とCelikは7月31日のローンチ投稿で書いた。「それはグループチャットで、ボイスノートでクローズする。」
Celikは述べた Stoaは最初の1か月で3億ドル超のRFQを生成したと。これは自己申告の数字であり、完了した取引、収益、納入されたハードウェアではなくリクエストの数を測定している。Stoaは対応する取引量を公表していない。
それでもこの主張は創業者たちの賭けを表している：購入リクエストを集約することが、市場自体を集約する最短経路である可能性があるということだ。ディーラーは検証済みの需要にアクセスして、競合するオファーを見ずに入札できる。買い手はベンダーに一つずつ電話することなく確定見積を得られる。StoaはRFQ、ハードウェアグレード、状態、価格、納品条件、検査プロセス、決済マイルストーンを記録する。
Three founders shaped by engineering and markets
CelikはCornell UniversityでコンピュータサイエンスのMaster of Engineeringを修了し、Cornell Techも含めて2026年に学位を取得した。彼のStoaに関する公開文書はGPU所有に伴う金融リスクに焦点を当てている。8月2日の投稿でCelikは、GPUの価格が上昇したとき保有者は上昇余地に注意を払う一方で、30%の下落に備える計画にはあまり時間を割かないと論じた。
その下落のシナリオは、StoaがAIラボやハードウェアディーラーに加えて貸し手、ファンド、データセンター運営者に関心を持つ理由を説明している。GPUクラスタを融資する貸し手は、防御可能な担保価値を必要とする。古いアクセラレータを回転させるオペレーターは再販需要の証拠を必要とする。所有とクラウドレンタルのどちらかを決める買い手は現在の取得価格を必要とする。
Saglamはファイナンスの視点を持ち込む。彼はDartmouth Collegeでコンピュータサイエンスと経済学を学び、Citiでのレートトレーディングが透明な価格、信頼できるカウンターパーティ、およびリスクコントロールの重要性を教えたと書いている。Saglamは創業者たちの仮説を7月20日の投稿で説明した：AIインフラを支える資本はハードウェア市場より先に制度化された。
Yigitは以前Uniperのコモディティデスクでクオンツ開発者として働いていた。彼はStoaについて書いた中で、石油、ガス、電力ポジションには可視的な価格、標準化された契約、トレーダーがエクスポージャーを管理するためのカーブがあったと述べた。GPUハードウェアには同等のインフラが欠けている。
創業者たちはソフトウェアを構築する前に問題を手作業でテストした。Yigitは言ったこととして、同じサーバーノードを8人のディーラーに見積もらせたところ、見積が15%ずれて返ってきたと。彼はそのスプレッドを基礎コストではなく市場アクセスの違いに帰した。その実験がStoaをブラインド入札の採用に導き、ディーラー同士が互いの見積を見ずに1つのオーダーを巡って競争するようにした。
StoaはY CombinatorのSummer 2026バッチに参加している。創業者たちは製品ローンチに資金調達の発表を付随させていない。
From a quote PDF to a binding trade
買い手はStoa上で必要なハードウェアを平易な言葉で記述するか、既存の見積PDFをアップロードすることから始める。StoaはAIを使ってRFQの草案を作成するが、買い手は送信前に各項目を確認する。検証済みのディーラーが確定見積を返し、そのうちの一つを受け入れるとStoaの利用規約の下で拘束力のある取引が成立する。
このワークフローはA100、H100、H200、B200、B300、GB200クラスのハードウェア、及びマルチGPUサーバーを含む完全なセットを取り扱う。買い手は数量、地域、タイミング、状態、資金調達、配送要件を指定できる。Stoaはその後、確認、支払い、出荷、納品、検査、決済のイベントを記録する。
Stoaのホームページに表示されている価格は現在の市場見積として読んではいけない。Stoaはそれらを例示的なものとラベル付けしており、ライブの市場データではないとしている。例示にはH100 SXM5で$25,860、H200 SXMで$33,850、B200で$43,860が含まれる。別の8ノードH100の例では、典型的なプライベートチャネル価格に対して$156,000の節約を主張しているが、Stoaはその比較を完了した取引として特定していない。
Stoaは基礎となるハードウェア売買における役割も制限している。利用規約によればStoaは仲介者として行動し、通常は機器を所有、出荷、検査、または所有権を取得しないとされている。買い手と売り手は真正性、状態、配送、支払い、および履行に対する責任を保持する。Stoaは事業者確認情報を収集し、Stripeを通じて支払いを仲介することができる一方で、利用規約に基づく総合的な責任は$100に上限が設定されている。
これらの境界はStoaの実行リスクの多くをカウンターパーティに置くことになる。また、機関がこの場を既存のブローカー関係よりも安全だと扱うかどうかは、Stoaの検証、記録、および紛争ワークフローの品質が中心的な要因となる。
The transaction data may become the larger product
Stoaのマーケットプレイスは成長する分野に位置している。Compute Exchangeは物理ハードウェア、予約済みクラウド容量、先渡し契約を横断しており、Vast.aiのようなGPUレンタル市場はチップの所有ではなく主に計算リソースへのアクセスを販売している。
Stoaはまず物理資産と、買い手とディーラーが交渉する際に生成される情報に注力している。利用規約はStoaにサービスを通じて生成された非識別化された価格、入札、オファー、取引量、ベンチマーク、指数、および市場パターンを集約して商用利用する権利を与えている。
そのデータ条項は長期的な戦略を明らかにする。取引手数料はマーケットプレイスを支えることができ、完了したRFQは貸し手、オペレーター、保険者、および投資家のための価格ベンチマークを生み出す可能性がある。使えるGPU価格カーブは、モデル、地域、状態、数量、納期にまたがる十分な検証済み観測値を必要とする。各成功した取引は次の評価を容易にすることができる。
Stoaはそのデータ製品が確立される前にやるべきことがある。H100 composite index pageはリアルタイムの出来高加重ベンチマークを説明しているにもかかわらず、現在はインデックス値が利用不可であると述べている。したがってStoaの価格発見レイヤーは意図された機能であって、機能する公開参照価格ではない。
創業者たちの最初の課題はより狭く運用的だ：買い手に実需を提出させ、ディーラーに確定見積で競わせ、参加者を納品と決済までStoa内に留めることだ。これを繰り返し実行できれば、創業者たちは断片化したGPU市場が現在欠いているもの――ハードウェアが実際にどこでクリアされるかの記録――を所有することになる。