Вперед оригінальну назву: Майнери біткойнів, які живлять революцію штучного інтелекту

Основні висновки

• Майнери біткойнів з великими посівними площами, водою для охолодження, темним волокном, надійним електропостачанням, кваліфікованою робочою силою, дозволами на електроенергію та критично важливими компонентами інфраструктури з тривалим терміном виконання зобов'язань перебувають у найкращому становищі для збільшення вартості своїх активів, задовольняючи попит на швидко зростаючому ринку центрів обробки даних AI/HPC.
• Дослідження Goldman Sachs прогнозує, що попит на дата-центри в США досягне 45 ГВт до 2030 року, приріст попиту на електроенергію складатиме 15% CAGR з 2023 по 2030 рік, що зумовлено штучним інтелектом.
• До 2038 року JP Morgan передбачає, що капіталовкладення гіпермасштабних ШІ становитимуть 370 млрд доларів, що на 127% перевищує оцінені капіталовкладення в ШІ у 2024 році
• Різко зросла кількість запитів на підключення об'єктів потужністю від 300 МВт до 1000 МВт і більше, що скорочує здатність місцевих мереж постачати електроенергію такими прискореними темпами, що призводить до збільшення термінів з'єднання та будівництва на 2-4 роки
• Традиційні центри обробки даних не мають великої потужності і не можуть підтримувати операції з високою щільністю обчислень. Серверні стійки, які раніше максимум мали 40 кВт на стійку, тепер повинні підтримувати понад 132 кВт на стійку, що потрібно для передових систем, таких як GB200 NVL72.
• Прогнозованість потоків готівки, активні фінансові ринки та значний потенціал оцінки операцій AI / HPC роблять можливість дуже привабливою та акретивною для гірників з відповідними активами
• Майнери можуть отримати значну вигоду, переходячи на ринки штучного інтелекту/високопродуктивних обчислень, шляхом арбітражування їх оцінки 6-12x EV/EBITDA з поточними множниками 20-25x, які є типовими для провідних операторів дата-центрів.

Вступ

Зростання штучного інтелекту (AI) створює непередбачуване попит на високопотужні обчислювальні (HPC) центри. Цей наплив призводить до значних інвестицій гіпермасштабування для нових центрів обробки даних. Однак, традиційні центри обробки даних мають проблеми з задоволенням цих вимог через обмежену потужність та розширені строки будівництва від 2 до 4 років для нових об'єктів.

Майнери біткойнів унікально розташовані, щоб скористатися цією ринковою можливістю, вже забезпечивши доступ до інфраструктури великого масштабу та критичних компонентів, необхідних для операцій центру обробки даних. Хоча не всі гірничі підприємства можуть бути перетворені в центри обробки даних штучного інтелекту через певні вимоги до систем охолодження, мережування та систем резервування, ті, хто мають відповідні активи та експертні знання, можуть скористатися високими маржами готівкового потоку та величезним потенціалом оцінки операцій штучного інтелекту/високопродуктивних обчислень. Звіт досліджує поточний ландшафт традиційних центрів обробки даних і виділяє конкретні перешкоди у задоволенні вимог обчислювальних потреб штучного інтелекту. Далі звіт аналізує, чому певні типи майнерів біткойнів добре розташовані для заповнення цієї прогалини і вивчає майбутні тенденції на перетині майнінгу біткойнів та інфраструктури штучного інтелекту.

Яка можливість центру обробки даних AI?

Штучний інтелект розцвів у 2024 році, завдяки зростанню прийняття технологій генеративного штучного інтелекту (GenAI). За даними Pitchbook, вже більше 680 млрд доларів було інвестовано в стартапи зі штучного інтелекту та машинного навчання в рамках понад 100 тис. угод з 2016 року, при цьому лише у 2024 році було інвестовано понад 120 млрд доларів.

Цей сплеск штучного інтелекту та високопродуктивних обчислень (HPC) створює величезний попит на потужності центрів обробки даних. Центри обробки даних мають вирішальне значення для операцій AI/HPC, забезпечуючи як інфраструктуру, так і потужність, необхідні для обчислень з інтенсивним використанням графічного процесора. Нові програми штучного інтелекту, такі як великі мовні моделі (LLM), є особливо енергоємними. Один запит ChatGPT вимагає 2,9 ват-години електроенергії порівняно з 0,3 ват-години для пошуку Google, згідно з Міжнародне агентство з енергетики.

Поява нових енергозалежних бізнесів зі штучним інтелектом та високопродуктивними обчислювальними системами в США сприяє зростанню попиту на центри обробки даних.Дослідження Goldman Sachsоцінює, що до 2024 року попит на дата-центри в США досягне 21 ГВт (зростання на 31% відносно року). На посилання, зростання попиту на дата-центри в США від 2022 по 2033 рік оцінюється на 15,8% CAGR. Враховуючи значне зростання попиту на дата-центри в 2024 році, дослідження Goldman Sachs Research прогнозує зростання попиту на дата-центри в США до 45 ГВт до 2030 року. У 2030 році, при обсязі 45 ГВт, дата-центри в США будуть споживати до 8% від загальної потужності електроенергії в США.

Ринкові можливості для центрів обробки даних у США будуть підтримуватися збільшенням інвестицій в інфраструктуру штучного інтелекту для гіперскейлерів, які є великомасштабними центрами обробки даних, такими як Google Cloud і AWS, які швидко масштабують потужності центрів обробки даних для обслуговування інших корпоративних клієнтів. Такі гіперскейлери позиціонують себе відповідно до підвищеного попиту на центри обробки даних за рахунок Вчиненняінвестувати понад $100 млрд у центри обробки даних, спрямовані на штучний інтелект, протягом наступних 10 років.Управління активами JP Morgan оцінилощо $163 млрд інвестицій будуть витрачені на розширення бізнесу гіпершкалерів до кінця 2024 року, що становитиме зростання на 28% YoY. Згідно з звітом, капіталовкладення гіпершкалерів у галузі штучного інтелекту досягнуть $370 млрд до 2038 року, що становитиме зростання на 127% порівняно з оціненим рівнем капіталовкладень у галузі штучного інтелекту в 2024 році.

Поточне та прогнозоване зростання технологій штучного інтелекту та HPC змінює ландшафт центрів обробки даних. У міру того, як вимоги до обробки посилюються, гіперскейлери та центри обробки даних все більше перетворюються з традиційних обчислювальних засобів на передові центри інфраструктури штучного інтелекту. Ці об'єкти стають базовою інфраструктурою, що забезпечує роботу проривних технологій, таких як автономні транспортні засоби, передові медичні дослідження та програми штучного інтелекту наступного покоління. Майбутнє цифрових інновацій значною мірою залежатиме від подальшої еволюції та розширення цих критично важливих обчислювальних засобів, що ознаменує нову еру в технологічній інфраструктурі.

Огляд поточного ринку даних центрів

Поточний ринок дата-центрів складається з кількох публічних та приватних учасників, які разом управляють великим портфелем дата-центрів. Серед помітних компаній у цьому сегменті є Digital Realty, Equinix, Vantage, EdgeConnex та QTS, серед інших. Найбільший регіон дата-центрів у США знаходиться в північній Вірджинії, хоча зростання в усіх регіонах було величезним, що призвело до досягнення найнижчих рівнів вакантності.згідно з CBRE.

Центри обробки даних є хребтом для кількох різних галузей, що підтримують все, починаючи від стрімінгових сервісів, таких як Netflix, до хмарних обчислень, штучного інтелекту та численних інших застосувань. Проте не всі центри обробки даних однакові. Кожен з них може бути адаптований до конкретної функції та класифікується в різні категорії, включаючи гіпермасштабні, розподілені, хмарні та корпоративні центри обробки даних. Крім того, центри обробки даних стають все більшими та більш енергоємними. Конкуренція за забезпечення інфраструктури для стрімко зростаючих галузей, таких як штучний інтелект, призвела до гонки озброєнь між гіпермасштабними операторами для розширення потужностей центрів обробки даних в ускладненому графіку.

Перешкоди для традиційних центрів обробки даних у задоволенні попиту на штучний інтелект

Традиційні постачальники центрів обробки даних, що обслуговують не АІ-індустрії, зазвичай використовують портфелі менших, географічно розкиданих центрів обробки даних, багато з яких спочатку були побудовані для менш щільних застосувань. Протягом останнього десятиліття традиційні центри обробки даних працювали зі скромними потребами в енергії. Незважаючи на те, що Digital Realty ($62 млрд ринкової капіталізації) та Equinix ($94 млрд ринкової капіталізації) є двома найбільшими компаніями з центрами обробки даних в світі, вони в основному працюють з меншими центрами обробки даних. Наприклад, у Digital Realty є центри обробки даних, які зазвичай коливаються від 0,5 МВт до 40 МВт на кожному об'єкті. Аналогічно, програма xScale Equinix складається з глобальної мережі центрів обробки даних загальною потужністю лише 292 МВт на 20 об'єктах.Презентація для інвесторів Equinix Q3 2024, 11/8/2024). У порівнянні, деякі гірничі операції мають доступ до порівняно схожих енергетичних потужностей на окремих майданчиках.

Історично оператори мало мотивації для швидкого масштабування, оскільки стрімінгові сервіси, телекомунікації, зберігання даних та багато хмарних додатків мали обмежену обчислювальну щільність. Однак, завдяки досягненням в галузі штучного інтелекту та зростанню складності цих алгоритмів, центри обробки даних тепер повинні працювати у сучасних умовах, з новітнім поколінням графічних процесорів, і в масштабах величезних, щоб оптимізувати процес навчання.

Збільшення масштабу стало можливим завдяки прогресу в обчислювальній потужності GPU та перевагам паралельних обчислень, що дозволяє центрам обробки даних створювати більші кластери з більшою обчислювальною потужністю. Паралельні обчислення дозволяють безперешкодно розподіляти робочі навантаження між додатковими графічними процесорами, що робить ефективним масштабування за рахунок додавання більшої кількості одиниць. Важливо те, що великі кластери на окремих майданчиках пропонують зменшити затримку між графічними процесорами, підвищуючи продуктивність паралельних обчислень. Ця перевага робить один кластер потужністю 200 МВт значно ефективнішим для навчання ШІ, ніж чотири географічно розподілені кластери потужністю 50 МВт, оскільки зв'язок між графічними процесорами з низькою затримкою має важливе значення для максимізації обчислювальної ефективності. Отже, гіперскейлери віддають пріоритет окремим місцям із доступом до великих потужностей для задоволення потреб передових робочих навантажень штучного інтелекту.

Цей тип потужності наразі дуже обмежений, багато старих приміщень мають проблеми зі задоволенням великих енергетичних потреб, необхідних для сучасних навантажень ШІ/ВЦВ. Старі приміщення не можуть бути легко переобладнані через відмінності в мережевих, охолоджувальних та щільності стійок вимогах між низькими та високими обчислювальними випадками використання, серед інших факторів.

Сьогодні гіперскейлери вимагають дата-центрів з набагато вищою енергетичною потужністю, щоб підтримувати навчання своїх високоенергетичних моделей, таких як великі мовні моделі. Згідно з статтею Uptime Institute грудня 2020 року, середня густота стійки на той рік була 8.4 кВт/стіл, за винятком високопродуктивних викидів 30+ кВт/стійка. Ці центри обробки даних з серверними стійками, які колись досягали піка близько 40 кВт на стійку, тепер потребують підтримки понад132 кВт на стійкущо потрібно для передових систем, таких як NVIDIA GB200 NVL72, - збільшення більше ніж у три рази всього за кілька років. Експерти промисловостіпроектщо збільшення щільності обчислень та еволюціяЗакон Мураможе підвищити вимоги до потужності серверного шафи до небачених рівнів.

У результаті, традиційні оператори даних центрів змінили свою увагу на створення нових проектів, щоб влаштувати це нове покоління дата-центрів, спеціалізованих на штучному інтелекті та високопродуктивних обчисленнях, для яких потрібно декілька років для одержання енергетичного схвалення та впровадження.Згідно з останнім звітом Департаменту енергетики СШАУ зв'язку зі зростанням числа запитів на підключення до об'єктів потужністю від 300 МВт до 1 000 МВт або більше, місцеві мережі не в змозі забезпечити доставку електроенергії з таким прискореним темпом, що призводить до затягування строків підключення і будівництва на 2-4 роки.за даними CBRE.

Hyperscalers тепер намагаються побудувати найбільші кластери GPU для навчання моделей ШШ/ВВЧ з метою побудови гігаватних дата-центрів для розміщення сотень тисяч наступного покоління GPU. Хоча hyperscalers будують свої власні дата-центри, вони продовжують сильно покладатися на постачальників з встановленою потужністю для енергізації GPU за прискореним графіком. Однак, лише кілька існуючих дата-центрів здатні впоратися з такими великими вимогами до потужності та високою щільністю енергії на стелаж. Ця недолік в основному походить від відсутності передбачення експоненційного зростання попиту на дата-центри.

Чому майнери біткойнів можуть заповнити критичний прогалину

Майнери Bitcoin розміщені таким чином, щоб задовольняти потреби в енергії, які потрібні гіпермасштабаторам, оскільки вони володіють великомасштабними, готовими до використання енергетичними спорудами. Протягом років майнери шукали місця з великою кількістю доступної енергії за доступною ціною та забезпечили доступ до значних потужностей електроенергії в одному місці, разом з компонентами підстанцій та обладнанням середньої та високої напруги, які мають довгі терміни поставки. Деякі місця видобутку вже готові до використання енергії, що вирішує один із найбільших обмежень для гіпермасштабаторів: доступ до надійної великомасштабної енергії.

Зайшовши на ці потужні майданчики для майнінгу біткойнів, гіперскейлери можуть обійти тривалий процес забезпечення доступності енергії та зосередитися на модернізації та налаштуванні інфраструктури відповідно до своїх конкретних потреб. Багато майнерів контролюють кілька сотень МВт-майданчиків, масштаб, який дуже небагатьом традиційним операторам центрів обробки даних вдалося забезпечити в одному місці. Кілька великих гірничодобувних підприємств встановили доступ до енергетичної інфраструктури промислового масштабу, забезпечивши безпеку енергетичних трубопроводів потужністю понад 2 гігавати (ГВт), що робить майнерів унікальними для отримання вигоди від підвищеного попиту на енергетичні потужності. Незважаючи на ключові відмінності між традиційними шахтами біткойнів і центрами обробки даних зі штучним інтелектом, майнери приносять цінний досвід у великомасштабному будівництві та управлінні центрами обробки даних, часто зі створеними командами електриків, механіків, об'єктів та безпеки. Цей досвід може ще більше спростити перехід для гіперскейлерів, які прагнуть швидко масштабуватися.

Тільки деякі шахтарі можуть скористатися штучним інтелектом

Не всі шахтарі можуть скористатися можливістю AI/HPC. Для створення центрів обробки даних, які підходять для AI/HPC, потрібно виконати кілька критичних факторів, включаючи доступ до великомасштабної земельної ділянки, води для охолодження, темної оптики, надійної електроенергії та кваліфікованої робочої сили. На жаль, навіть якщо ці вимоги виконано, компанії, які ще не мають необхідних дозволів (тобто на потужність, землю та зонування) або вже мають критичні складові інфраструктури з довгим строком налагодження, зіткнуться з перешкодами та затримками в розробці.

Ще одна важлива причина, чому не всі шахтарі Bitcoin можуть скористатися можливістю у сфері штучного інтелекту (AI)/високопродуктивних обчислень (HPC), полягає в тому, що існуюча інфраструктура для шахтарів не є безпосередньо переносною або придатною для AI-центрів обробки даних через різницю в проектуванні та експлуатаційних вимогах. Хоча є деякі схожості у ключовій електричній інфраструктурі, включаючи компоненти підстанцій високої напруги та розподільні системи, для AI-центрів обробки даних існують конкретні вимоги, які потребують витонченої експертизи та кваліфікованої робочої сили.

Центри обробки даних штучного інтелекту є на рівень складнішими практично в усіх аспектах роботи, включаючи системи механічної обробки, охолодження та мережеві системи, що ускладнює перетворення приміщення для видобутку біткойнів у центр обробки даних штучного інтелекту/високопродуктивного обчислення. Нижче ми наводимо деякі основні модернізації, необхідні для переобладнання існуючих приміщень видобувачів у центри обробки даних штучного інтелекту:

1. Інфраструктура мережі:
Робочі навантаження штучного інтелекту (AI) та високопродуктивних обчислень (HPC) вимагають високошвидкісних та низьколатентних з'єднань між графічними прискорювачами в центрі обробки даних. Таким чином, внутрішні мережеві тканини для робочих навантажень AI/HPC є значно більш заплутаними, ніж для майнінгу, оскільки графічні прискорювачі постійно взаємодіють один з одним. Ключовим для успішної роботи штучного інтелекту є розробка оптимального мережевого хребта для забезпечення швидкого виконання робочих навантажень. Крім того, потрібно встановити зв'язок з темним волокном з майдану та відповідати вимогам щодо латентності, які не потрібні для майдану майнінгу.

2. Системи охолодження:
Майнери використовують різноманітні системи охолодження, включаючи повітряні, водяні та занурені системи охолодження. Охолодження в основному спрямоване на самі машини, з меншою увагою до підтримуючої інфраструктури. З іншого боку, центри обробки даних штучного інтелекту будуть потребувати більш продуманих рішень щодо охолодження, таких як пряме рідинне охолодження чіпів, для охолодження останнього покоління потужних серверів NVIDIA, поєднаних з додатковими повітряними системами охолодження для підтримки мережевої та механічної інфраструктури.

3. Резервування:
Центри обробки даних штучного інтелекту мають суворіші вимоги до резервування, ніж центри обробки даних для майнінгу біткоїнів. Операції майнінгу є гнучкими за своєю природою, тому немає потреби в потужному резервному джерелі енергії. Центри обробки даних для штучного інтелекту, з іншого боку, як правило, використовують принаймні N+1 резервування в усіх операціях, при цьому більш критичні компоненти, такі як основні компоненти мережі та сховища, вимагають ще більшого рівня резервування для забезпечення безперервної роботи або принаймні належного кешування та чекпоінтингу даних в разі відмови обладнання. Це означає, що для кожної важливої частини інфраструктури, такої як обладнання охолодження, повинен бути резервний (N+1 резервування). Наприклад, під час проведення технічного обслуговування одиниці охолодження, повинна бути доступна додаткова одиниця для забезпечення безперервної роботи. Такий рівень резервування рідко зустрічається в майнінгових об'єктах, які не мають таких вимог до часу роботи.

4. Переробка форм-фактору:
Центри обробки даних з штучним інтелектом використовують сервери, встановлені в стійки, які значно відрізняються від форм-фактору коробки, використовуваних у майнінгу біткоїну. Для пристосування апаратного забезпечення штучного інтелекту було б необхідно здійснити повний переклад щодо внутрішньої фізичної інфраструктури об'єкта, щоб підтримувати системи, встановлені в стійки, та їх конкретні потреби щодо охолодження, мережі та електромережі.

5. Інші різниці:

Узагальнено, ці фактори свідчать про те, що модернізація гірничого об'єкту для відповідності вимогам центру обробки даних AI/HPC - це завдання з проектування та інженерії. Покращені вимоги до інфраструктури також призводять до суттєвого зростання капітальних витрат на центри обробки даних AI/HPC порівняно з витратами на будівництво для майнінгу біткоїнів.

Потенціал зростання існує для майнерів, які можуть отримати вигоду з попиту на центри обробки даних зі штучним інтелектом

Хоча майнери можуть мати відповідну інфраструктуру та місцезнаходження, перехід до операцій зі штучним інтелектом / високопродуктивним обчисленням вимагає не лише фізичних активів - він вимагає спеціалізованого досвіду, використання різних технологічних стеків та нових бізнес-моделей. Ті, у кого є досвідчені керівні команди, які успішно розширюють операції зі штучним інтелектом / високопродуктивним обчисленням, мають велику можливість принести значну додаткову вартість своїм компаніям. Нижче наведено деякі основні переваги, які можуть стати додатковою вартістю для компаній, які вирішують виділяти свої ресурси енергопостачання та центру обробки даних від майнінгу біткоїну до штучного інтелекту / високопродуктивного обчислення.

• Високий маржа готівкового потоку і передбачуваність: операції центрів обробки даних AI / HPC, зокрема моделі спільного розміщення / побудови на замовлення, мають довгострокові контракти з фіксованими і постійними готівковими потоками, як правило, узгодженими навіть до початку будівництва центру обробки даних. Це передбачувані та високомаржі готівкові потоки, як правило, з кредитоспроможними контрагентами, де оператор центру обробки даних може перекласти більшу частину витрат на орендаря, включаючи енергію та операційні витрати в залежності від умов оренди.
• Диверсифікація потоків готівки: Дохід не лише прогнозований, ніж майнінг біткойнів, але він не корелюється з ринками криптовалют, що згладжує доходність компаній з високою експозицією до волатильних ринків криптовалют. У спадному ринку біткойнів це може підвищити фінансову стійкість, дозволяючи майнерам продовжувати залучати кошти через акції або борг без надмірної розбавленості або фінансового тягаря відсотків
• Глибокі ринки капіталу, які можуть допомогти в розширенні операцій: Хоча інфраструктура набагато дорожча, ніж видобуток біткойнів, але легше здійснювати фінансування інвестицій через передбачуваність грошових потоків, що відкриває проекти центрів обробки даних для нових джерел боргового та власного капіталу. Фонди приватного капіталу, інфраструктурні інвестиції, пенсійні фонди, страхові компанії на життя та багато інших готові отримати можливість отримати доступ до простору центрів обробки даних через доходи, які вони пропонують. Оператори центрів обробки даних, які мають укладений договір оренди з кредитоспроможною контрагентом, можуть взяти цю оренду та залучити значні суми проектного фінансування для будівництва центру обробки даних.
  • Згідно з Ньютмарком Огляд ринку центрів обробки даних за 2023 рік, 2023 рік став рекордним за обсягом боргового фінансування, з темпом, який не сповільнюється, і підписані фінансування розвитку на суму 18 млрд доларів США тільки за перше квартал 2024 року. Процентні ставки також є прийнятними, з Newmark показують діапазон приблизно від 2,25% до 4,50% над SOFR, залежно від кредитора.
• Значний потенціал накопичення оцінки: Після того, як актив будується і стабілізується, також існує значний розрив у оцінці між майнінгом та штучним інтелектом/ВБВ, що робить штучний інтелект/ВБВ дуже привабливою можливістю. Біткойн-майнери історично торгувалися в діапазоні множників EV/EBITDA від 6 до 12, тоді як деякі найбільші оператори дата-центрів у світі оцінюються відповідно в діапазоні 20-25 множників EV/EBITDA. Це виправдовується високими маржами, траєкторією зростання галузі, передбачуваними грошовими потоками та зменшеною волатильністю на ринку порівняно з криптовалютою. Щоб ще більше зрозуміти масштаб поточного розриву, комбінований EV для компаній Hybrid Mining/AI становить 23% від EV компанії Digital Realty, незважаючи на 3,5-кратну потенційну мощність в МВ.

Отже, передбачуваність потоку готівки, активні фінансові ринки та значний потенціал оцінки роблять можливість штучного інтелекту / високопродуктивних обчислень дуже привабливою та акретивною для гірників з правильними активами. Ці гірники на шляху до здійснення значних успіхів на традиційному ринку центрів обробки даних і стають одними з найбільших операторів у цій галузі.

Прогноз для майнінгу Біткойн

AI/HPC взяло верх протягом останніх кількох місяців, але ми все ще очікуємо подальшого зростання хешрейту та збільшення мережі для майнінгу Bitcoin. Зростання майнінгу продовжується паралельно з ростом AI/HPC. Підвищення ціни Bitcoin збільшило прибутковість майнерів, і майнінг може стати ще більш прибутковим, якщо ціна продовжить зростати і випередить зростання складності мережі. Але з підйомом як Bitcoin, так і AI/HPC, яким буде виглядати майнінгова ландшафт в майбутньому? Нижче ми наводимо деякі основні тенденції в перетині AI/HPC та майнінгу Bitcoin, які можуть розкритися у найближчому майбутньому:

Майнери максимізують вартість електрона:

Більшість шахтарів біткойнів завжди намагалася максимізувати значення свого доступу до енергії. Наразі, центри обробки даних штучного інтелекту є найбільш прибутковим шляхом для тих, хто має пристосовані майданчики. З урахуванням збільшення вартості майданчика штучного інтелекту/HPC, ймовірно, шахтарський майданчик, здатний бути перетвореним у центр обробки даних штучного інтелекту/ HPC, буде йти по цьому шляху для максимізації вартості акціонерів. Однак це не обов'язково означає недолік для шахтарів біткойнів. Ми все ще очікуємо зростання мережевого хешрейту, але з меншою швидкістю, ніж якби жоден з основних американських шахтарів не перетворив майданчики на центри обробки даних штучного інтелекту/ HPC. Ці перетворення корисні для шахтарів, що залишаються в мережі, шляхом видалення конкуруючого хешрейту.

Видобування біткойнів як рушійна сила монетизації від'єднаної електроенергії:

З ростом значущості штучного інтелекту/високопродуктивних обчислень ми передбачаємо, що шахтарі подальше зосередження уваги на розгортанні своєї потужності у віддалених районах, оскільки гіпермасштаби будуть перегравати їх на більш розвинених ринках з великими майданчиками, які можна використовувати для штучного інтелекту/високопродуктивних обчислень. Бездозвільний, без визначення місця та гнучкий характер добування біткоїну робить його одним із найкращих способів капіталізації на відірвані потужності виробництва.

Ми очікуємо, що більша частина майнінгу біткойну буде перенесена на межу для монетизації потужності, що заблокована - особливо в віддалених регіонах США та міжнародно в країнах, таких як Ефіопія, Парагвай та інші ринки зростаючих економік, де дешева, надмірна енергія є в достатній кількості.

Біткойн-майнінг як стратегічний міст для інвестицій у інфраструктуру та опції штучного інтелекту/ВЧП

Крім того, якщо різні регіони США працюють над створенням інфраструктури передачі та волоконного зв'язку, майнінг біткойнів може виступати мостом для підтримки більших проектів енергетичної інфраструктури, таких як будівництво підстанцій та генерацій, навіть в тих випадках, коли немає безпосередньої чи ясної можливості використовувати ємність для AI/HPC. Використовуючи майнінг біткойнів для можливих інвестицій у нерухомість та генерацію енергії, інвестори можуть генерувати прибуток, чекаючи на появу інших випадків використання довгострокової енергії, позиціонуючи його як привабливу стратегію для зростання та інвестування в інфраструктуру.

Біткойн-шахти все ще можуть працювати як довгострокові прибуткові підприємства для шахтарів, які не можуть перейти на центри обробки даних AI/HPC. Декілька шахтарів придбали великі об'єкти з великим навантаженням без наявного орендаря AI/HPC і також інвестували в площі на різних стадіях розробки. Як ми вже зазначили раніше, деякі з цих площ, ймовірно, не мають необхідних характеристик, які є оптимальними для AI/HPC, але все ж корисні для майнінгу біткойну. Інші шахтарі не мають команд або власних знань, щоб укласти угоду з основним замовником і взятися за складну інженерну та будівельну проектування. Сподіванням шахтарів, які прагнуть максимізувати вартість, буде закріпити клієнта AI, але у випадках, коли можливості AI/HPC не матеріалізуються, у цих шахтарів все ще є можливість розвивати прибутковий біткойн-шахтарський бізнес.

Взаємодія між центрами обробки даних з штучного інтелекту/високопродуктивними обчисленнями та видобуванням

Виробники ASIC, такі як Bitmain, почали розробляти ASIC з форм-факторами, схожими на GPU для стелажів центрів обробки даних. Подальше вирівнювання форм-фактора ASIC з форм-факторами наступного покоління GPU дозволить центрам обробки даних монетизувати їх невикористані серверні стелажі, встановлюючи майнери розміром з серверні блоки в порожніх місцях стелажів, що допоможе оптимізувати модернізацію центру обробки даних для штучного інтелекту/високопродуктивних обчислень, якщо використовуються подібні стелажі. У майбутньому майнери можуть віддавати перевагу придбанню цих машин, оскільки вони зберігають гнучкість в дизайні центру обробки даних і можуть допомогти майнерам легше переорієнтуватися на штучний інтелект/високопродуктивні обчислення, якщо з'являться більш вигідні можливості.

При збільшенні потужності AI/HPC-центрів обробки даних зростає їх вплив на сітку. Хоча ці центри майже все час вимагають бути в мережі, це не означає, що загальне споживання енергії є постійним. Насправді, профілі навантаження для навчання AI/HPC можуть бути досить нестабільними, оскільки періоди інтенсивного обчислювального виконання споживають більше енергії, а періоди створення контрольних точок - менше. Частота створення контрольних точок різниться, і залежно від інфраструктури та розміру моделі цей процес може займати від декількох хвилин до десятків хвилин. Зі збільшенням розміру моделей збільшується обсяг збереження даних, що збільшує час, необхідний для збереження всіх даних.

Аналогічно, для навантажень AI/HPC інференції, очікується, що профілі навантаження будуть відповідати попиту клієнтів, оскільки кожний запит моделі обробляється безпосередньо в мережевому центрі. Спочатку ці профілі можуть проявляти значну волатильність, оскільки попит на моделі коливається. Однак з часом, коли певні моделі отримують широке поширення, навантаження може стати більш передбачуваним, з піковим попитом протягом денних годин, за яким слідує спад вночі. Цикл щоденного навантаження створює ідеальну можливість для майнінгу біткоїнів, оскільки операції з майнінгу можуть динамічно масштабуватися вгору або вниз, щоб доповнювати коливаючі енергетичні вимоги процесів інференції AI.

В результаті, у майбутньому майнінг біткойну може використовуватися як механізм балансування навантаження, де майнінг збільшується під час періодів низького навантаження і зменшується, коли навантаження штучного інтелекту відновлюється. Можуть бути і періоди, коли орендарі не потребують використовувати всю потужність GPU, що дозволяє майнерам збільшувати майнінг.

Користь очевидна для оператора центру обробки даних, оскільки вони можуть отримати додаткову вартість від можливості бути онлайн, а для орендаря це надає стабільність навантаження на центр обробки даних та загальну мережу. З ростом кластерів центрів обробки даних, споживання електроенергії та вплив на мережу будуть все більше аналізуватися, і забезпечення стабільності навантаження буде критичним.

Перенаправлення МВ до ШШП/ВВВП повинно сповільнити темп зростання хешрейту

Майнери, які займаються операціями зі штучним інтелектом / високопродуктивним обчисленням, активно відводять потужність, яка може бути використана для майнінгу біткоїну, що повинно сповільнити темп росту хешрейту мережі. Це особливо важливо при розгляді можливого бикового ринку біткоїну, де зростання ціни біткоїну не призводить до рівномірного та компенсуючого збільшення хешрейту мережі, що збільшує ціну хешу. Незважаючи на це, ми все ж очікуємо, що хешрейт мережі зростатиме, оскільки будуть використовуватися більш ефективні майнінгові машини, незалежно від того, чи це заміна старіших поколінь машин, чи нові енергетизації на сайтах, які не сприятливі для бізнесу зі штучним інтелектом / високопродуктивним обчисленням.

Висновок

Попит на центри обробки даних у Сполучених Штатах може зростати з неймовірною швидкістю, з прогнозами, що вказують на 31% річного зростання лише у 2024 році. Ці ж самі прогнози передбачають, що потужність американських центрів обробки даних більш ніж подвоїться протягом наступних п'яти років, збільшившись з поточних 21 ГВт до приблизно 45 ГВт. Цей вибуховий ріст, разом зі стотнями мільярдів зобов'язаних інвестицій від постачальників гіпермасштабної інфраструктури на протязі наступних 5-10 років, створює перспективи для підприємств, які можуть надавати два важливі ресурси: велику кількість доступної енергії та надійну інфраструктуру, яка здатна підтримувати операції з ШІ та ВВЧ.

Нинішній бум штучного інтелекту та HPC виявив критичну слабкість застарілих центрів обробки даних, їхню нездатність модернізувати існуючі об'єкти для задоволення високих потреб у потужності сучасних робочих навантажень штучного інтелекту. Ця порожнеча на ринку створює значні можливості для операцій з майнінгу біткойнів, які вже мають те, що відчайдушно потрібно компаніям AI/HPC: великомасштабні сайти з прискореними графіками живлення. Гіперскейлери мають обмежені можливості для своєчасного розширення своєї діяльності, щоб не відставати від вибухового попиту з боку підприємств штучного інтелекту/HPC. Майнери біткойнів стають логічним життєздатним варіантом для гіперскейлерів, щоб розширити свій бізнес і залишатися конкурентоспроможними на зростаючому ринку. Однак ця можливість покоління для майнерів біткойнів залишається вибірковою. Лише невелика підмножина операцій з майнінгу біткойнів володіє необхідною інфраструктурою та можливостями для успішної підтримки вимогливих вимог сучасних робочих навантажень AI/HPC. Ті майнери, які володіють цими дефіцитними активами та прагнуть максимізувати їхню вартість, перетворяться на центри обробки даних AI/HPC.

Хоча деякі критики стверджують, що біткойн-майнери, які диверсифікуються в сервіси штучного інтелекту/HPC, можуть послабити безпеку мережі, зменшивши обчислювальну потужність, призначену для майнінгу блоків, цей зсув насправді може принести користь ширшій екосистемі майнінгу. Майнери, які не можуть задовольнити попит на сайти AI/HPC, можуть отримати підвищену прибутковість завдяки покращенню хеш-ціни. Оскільки все більше майнерів виходять з мережі, а ціна біткойна зростає, збільшення хеш-ціни значно покращить прибуток для всіх майнерів біткойнів. З огляду на те, що ціна біткойна зросла до 143% з початку року, а також новий пробіткойн-президент в Овальному кабінеті, майнінг біткойнів у США має намір вступити у свою найсильнішу еру.

Перетин криптовалют та штучного інтелекту, мабуть, є одним із найгарячіших криптосекторів у 2024 році. Станом на грудень 2024 року загальна ринкова капіталізація для криптопроєктів із ліквідними токенами, які створюють проєкти штучного інтелекту, становить приблизно 33 мільярди доларів. Крім того, за оцінками Galaxy Research, у 2024 році понад 382 мільйони доларів венчурних інвестицій було виділено криптостартапам на ранніх стадіях розвитку штучного інтелекту. У той час як більшості криптопроєктів штучного інтелекту не вистачає відповідності продукту ринку, взаємозв'язок майнінгу біткойнів зі зростанням бізнесу AI/HPC очевидний. Входження майнінгу біткойнів у сферу штучного інтелекту вирізняється з-поміж інших збігів між двома просторами через потенціал постачання у великих масштабах найважливішого компонента для бізнесу зі штучним інтелектом/високопродуктивних обчислень – енергії. Як наслідок, майнери біткойнів, які володіють конвертованими активами AI/HPC, можуть бути одними з небагатьох чистих і масштабованих інвестицій у криптовалюту x штучний інтелект у галузі сьогодні.

Відмова від відповідальності:

1. Ця стаття передрукована з [галактика)]. Forward the Original Title: Біткойн Майнери Забезпечують Революцію ШІ. Усі авторські права належать оригінальному авторові [Сімріт Дхінса, Себастьян Орехас і Гейб Паркер]. Якщо є зауваження до цього перевидання, будь ласка, зв'яжіться з Ворота Навчитисякоманда, і вони оперативно з цим впораються.
2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені в цій статті, є виключно тими автора і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Команда Gate Learn займається перекладом статей на інші мови. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіат перекладених статей заборонено.