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En los últimos meses, las cargas de trabajo de IA (inteligencia artificial) han pasado de ser referencias teóricas a una presión económica en tiempo real sobre la infraestructura global.
Desde modelos de lenguaje que atienden millones de consultas por hora hasta modelos de difusión que requieren vastos clústeres de GPU para la inferencia, la presión sobre las redes eléctricas y los recursos de computación está acelerándose.
Sorprendentemente, la infraestructura mejor posicionada para absorber esta carga no se encuentra en Silicon Valley ni en granjas de servidores hiperescalables, sino en centros de datos de minería.
De PoW (prueba de trabajo) a IA generativa
Los centros de minería de criptomonedas se construyeron sobre la premisa de una computación de alta densidad y gran consumo de energía, optimizados para la eficiencia, el tiempo de actividad y el control térmico.
Estos son los mismos fundamentos requeridos para la IA moderna.
Pero hay una diferencia crítica: mientras que los procesos de minería son relativamente intermitentes y pueden ser interrumpidos sin pérdida de negocio, las cargas de trabajo de IA son sostenidas, impulsadas por la precisión y sensibles a los retrasos.
Este contraste presenta una oportunidad.
Al actualizar los sistemas de refrigeración, particularmente a través de tecnologías de inmersión y basadas en líquidos, y optimizando la infraestructura de distribución de energía, los centros de datos de minería pueden convertirse en entornos híbridos.
Pueden ejecutar minería de criptomonedas cuando los costos de energía son bajos y cambiar a trabajos de inferencia de IA cuando la demanda de GPU aumenta.
Las plataformas de orquestación emergentes, combinadas con herramientas de programación específicas de IA, permiten el cambio dinámico entre tareas.
Estas herramientas han demostrado una mejora de hasta el 27 al 33% en los tiempos de finalización de trabajos y reducciones de 1.53x en los retrasos de espera.
La capa económica es igualmente convincente: si la demanda de IA se monetiza a través de mercados de inferencia, las operaciones de minería pueden encontrar más rentable alquilar poder de cómputo que minar ciertos activos.
Algunos centros de minería ya experimentan con configuraciones basadas en FPGA, que son resistentes a ASIC y adecuadas de forma nativa para el entrenamiento de IA.
Esto abre la puerta a la interoperabilidad completa, donde la misma infraestructura procesa tanto bloques PoW como modelos de transformadores, dependiendo de las condiciones del mercado.
Cuando la escala se convierte en una responsabilidad
A pesar de su ventaja inicial en inversión en IA, Estados Unidos enfrenta una inminente pared de infraestructura. En Virginia, los centros de datos consumen más del 25% de la electricidad del estado.
En Santa Clara, más de 50 centros de datos ahora consumen el 60% del total de la energía de la ciudad, lo que obliga a Silicon Valley Power a expandir drásticamente sus sistemas de transmisión, aumentando las tarifas tanto para usuarios industriales como residenciales.
Numerosas investigaciones muestran que la demanda global de electricidad podría más que triplicarse para 2030, en gran parte debido a la IA.
Si estas proyecciones se mantienen, EE. UU. necesitará no solo más energía, sino también estrategias de balanceo de carga más inteligentes, para las cuales las instalaciones tradicionales de IA hiperescalables, vinculadas a SLA de tiempo de actividad rígidos, están mal preparadas.
Para satisfacer esta creciente demanda, EE. UU. debe diversificar rápidamente sus fuentes de energía.
Aumentar las energías renovables, incluyendo la energía solar a gran escala, eólica e hidroeléctrica, jugará un papel crítico.
Sin embargo, estas fuentes son inherentemente intermitentes, creando volatilidad en la red. Aquí es donde los centros de datos de minería ofrecen una sorprendente ventaja estabilizadora.
Diseñados con una arquitectura flexible a la demanda, pueden pausar o reducir operaciones según la carga de la red, absorbiendo la generación excesiva durante los picos de producción renovable y reduciendo la escala durante períodos de baja producción.
En Texas, esta flexibilidad ya ha llevado a acuerdos de reducción de carga colaborativos entre las operaciones de minería y los operadores de la red, posicionando estas instalaciones como extremadamente valiosas en la gestión de energía de próxima generación.
También están surgiendo estrategias alternativas. Las importaciones de electricidad desde Canadá, especialmente a través de líneas de corriente continua de alta tensión ( que aprovechan la energía hidroeléctrica, están bajo una exploración activa.
En el ámbito nacional, los SMRs )reactores modulares pequeños( representan un camino prometedor.
Desarrollados por varias empresas y ya aprobados por los reguladores de EE. UU., los SMR ofrecen energía nuclear segura y descentralizada, ideal para emparejar con centros de IA regionales y instalaciones que requieren mucho cómputo.
La próxima frontera de la IA
La minería de Bitcoin ha actuado como el pionero en esta tendencia. Sin embargo, la verdadera historia no se trata solo de la minería, sino de lo que viene después.
La infraestructura de minería está allanando el camino para que la IA calcule a gran escala.
Estas instalaciones son campos de prueba: donde se capacita al talento local, se refinan los procesos operativos y se exploran las vías regulatorias.
Con modestas actualizaciones de hardware y una conectividad mejorada, muchos centros de minería podrían pivotar para soportar cargas de trabajo de IA, ofreciendo una columna vertebral de bajo tiempo de latencia y costo eficiente para la inferencia de modelos globales.
La puerta a la interoperabilidad completa
Lo que se necesita es un replanteamiento de cómo debería ser la infraestructura de los centros de datos en la era de la IA.
En lugar de depender de los hiperescaladores, el futuro puede ser modular, flexible y geográficamente distribuido, liderado por centros híbridos que saben cómo gestionar las cargas térmicas, optimizar el costo por vatio y cambiar los modelos operativos en tiempo real.
Batyr es el fundador y CEO de Uminers, un proveedor de infraestructura de minería de ciclo completo. Tiene una profunda experiencia en el desarrollo de centros de datos, minería de criptomonedas y tecnologías impulsadas por inteligencia artificial.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Convergencia de AI y Centros de Datos de Minería - The Daily Hodl
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En los últimos meses, las cargas de trabajo de IA (inteligencia artificial) han pasado de ser referencias teóricas a una presión económica en tiempo real sobre la infraestructura global.
Desde modelos de lenguaje que atienden millones de consultas por hora hasta modelos de difusión que requieren vastos clústeres de GPU para la inferencia, la presión sobre las redes eléctricas y los recursos de computación está acelerándose.
Sorprendentemente, la infraestructura mejor posicionada para absorber esta carga no se encuentra en Silicon Valley ni en granjas de servidores hiperescalables, sino en centros de datos de minería.
De PoW (prueba de trabajo) a IA generativa
Los centros de minería de criptomonedas se construyeron sobre la premisa de una computación de alta densidad y gran consumo de energía, optimizados para la eficiencia, el tiempo de actividad y el control térmico.
Estos son los mismos fundamentos requeridos para la IA moderna.
Pero hay una diferencia crítica: mientras que los procesos de minería son relativamente intermitentes y pueden ser interrumpidos sin pérdida de negocio, las cargas de trabajo de IA son sostenidas, impulsadas por la precisión y sensibles a los retrasos.
Este contraste presenta una oportunidad.
Al actualizar los sistemas de refrigeración, particularmente a través de tecnologías de inmersión y basadas en líquidos, y optimizando la infraestructura de distribución de energía, los centros de datos de minería pueden convertirse en entornos híbridos.
Pueden ejecutar minería de criptomonedas cuando los costos de energía son bajos y cambiar a trabajos de inferencia de IA cuando la demanda de GPU aumenta.
Las plataformas de orquestación emergentes, combinadas con herramientas de programación específicas de IA, permiten el cambio dinámico entre tareas.
Estas herramientas han demostrado una mejora de hasta el 27 al 33% en los tiempos de finalización de trabajos y reducciones de 1.53x en los retrasos de espera.
La capa económica es igualmente convincente: si la demanda de IA se monetiza a través de mercados de inferencia, las operaciones de minería pueden encontrar más rentable alquilar poder de cómputo que minar ciertos activos.
Algunos centros de minería ya experimentan con configuraciones basadas en FPGA, que son resistentes a ASIC y adecuadas de forma nativa para el entrenamiento de IA.
Esto abre la puerta a la interoperabilidad completa, donde la misma infraestructura procesa tanto bloques PoW como modelos de transformadores, dependiendo de las condiciones del mercado.
Cuando la escala se convierte en una responsabilidad
A pesar de su ventaja inicial en inversión en IA, Estados Unidos enfrenta una inminente pared de infraestructura. En Virginia, los centros de datos consumen más del 25% de la electricidad del estado.
En Santa Clara, más de 50 centros de datos ahora consumen el 60% del total de la energía de la ciudad, lo que obliga a Silicon Valley Power a expandir drásticamente sus sistemas de transmisión, aumentando las tarifas tanto para usuarios industriales como residenciales.
Numerosas investigaciones muestran que la demanda global de electricidad podría más que triplicarse para 2030, en gran parte debido a la IA.
Si estas proyecciones se mantienen, EE. UU. necesitará no solo más energía, sino también estrategias de balanceo de carga más inteligentes, para las cuales las instalaciones tradicionales de IA hiperescalables, vinculadas a SLA de tiempo de actividad rígidos, están mal preparadas.
Para satisfacer esta creciente demanda, EE. UU. debe diversificar rápidamente sus fuentes de energía.
Aumentar las energías renovables, incluyendo la energía solar a gran escala, eólica e hidroeléctrica, jugará un papel crítico.
Sin embargo, estas fuentes son inherentemente intermitentes, creando volatilidad en la red. Aquí es donde los centros de datos de minería ofrecen una sorprendente ventaja estabilizadora.
Diseñados con una arquitectura flexible a la demanda, pueden pausar o reducir operaciones según la carga de la red, absorbiendo la generación excesiva durante los picos de producción renovable y reduciendo la escala durante períodos de baja producción.
En Texas, esta flexibilidad ya ha llevado a acuerdos de reducción de carga colaborativos entre las operaciones de minería y los operadores de la red, posicionando estas instalaciones como extremadamente valiosas en la gestión de energía de próxima generación.
También están surgiendo estrategias alternativas. Las importaciones de electricidad desde Canadá, especialmente a través de líneas de corriente continua de alta tensión ( que aprovechan la energía hidroeléctrica, están bajo una exploración activa.
En el ámbito nacional, los SMRs )reactores modulares pequeños( representan un camino prometedor.
Desarrollados por varias empresas y ya aprobados por los reguladores de EE. UU., los SMR ofrecen energía nuclear segura y descentralizada, ideal para emparejar con centros de IA regionales y instalaciones que requieren mucho cómputo.
La próxima frontera de la IA
La minería de Bitcoin ha actuado como el pionero en esta tendencia. Sin embargo, la verdadera historia no se trata solo de la minería, sino de lo que viene después.
La infraestructura de minería está allanando el camino para que la IA calcule a gran escala.
Estas instalaciones son campos de prueba: donde se capacita al talento local, se refinan los procesos operativos y se exploran las vías regulatorias.
Con modestas actualizaciones de hardware y una conectividad mejorada, muchos centros de minería podrían pivotar para soportar cargas de trabajo de IA, ofreciendo una columna vertebral de bajo tiempo de latencia y costo eficiente para la inferencia de modelos globales.
La puerta a la interoperabilidad completa
Lo que se necesita es un replanteamiento de cómo debería ser la infraestructura de los centros de datos en la era de la IA.
En lugar de depender de los hiperescaladores, el futuro puede ser modular, flexible y geográficamente distribuido, liderado por centros híbridos que saben cómo gestionar las cargas térmicas, optimizar el costo por vatio y cambiar los modelos operativos en tiempo real.
Batyr es el fundador y CEO de Uminers, un proveedor de infraestructura de minería de ciclo completo. Tiene una profunda experiencia en el desarrollo de centros de datos, minería de criptomonedas y tecnologías impulsadas por inteligencia artificial.