Voici la traduction en français :

Les données suivantes proviennent d’un article de 36kr.
Ces mineurs qui utilisent temporairement leur puissance de calcul pour faire tourner l’IA, $BTC , ne diffèrent en rien des petits investisseurs qui coupent leurs pertes en bas de $BTC pour racheter de l’or et de l’argent.
Ils suivent tous la tendance, achètent en hausse et vendent en baisse, sans aucune opinion propre. La pénurie de puissance de calcul aux États-Unis, ce n’est pas un problème de votre machine de minage. Ce sont des questions d’énergie. La nouvelle carte Nvidia va encore faire doubler la puissance de calcul.
Les machines de minage ne sont pas le goulot d’étranglement, ce sont les groupes électrogènes dans les fermes de minage qui attirent l’attention des grands acteurs de l’IA. Comme tout le monde le sait, le token aux États-Unis est cher, dépenser 1 kWh en tokens peut rapporter l’équivalent de 10 kWh en gains. Mais le token ne restera pas cher indéfiniment. Regardez Minimax, qui domine la consommation totale de tokens, n’est-ce pas une source d’envie ? La tarification de ses concurrents de l’autre côté du Pacifique n’est qu’un 1/15 de la leur, OpenAI et d’autres devront tôt ou tard ajuster leurs prix.
Donc, faire un profit de 10 fois la valeur d’un kWh avec un kWh, c’est comme le minage dans la DeFi, c’est une ruse pour piéger les autres. Quand tous les fournisseurs seront en place, qu’ils auront investi massivement dans la construction de groupes électrogènes et de centres de données, ils seront inévitablement submergés par la concurrence.
Le résultat pourrait même être une course à la perte pour miner des tokens. Ce n’est pas une option, laisser tourner des équipements obsolètes ne rapporte rien, et miner à perte pourrait au moins récupérer une partie du capital initial.
Et si on revenait à miner du BTC ? La disponibilité et la latence du réseau nécessaires pour le token ne sont pas les mêmes que pour le BTC, il faut des investissements supplémentaires, comme la segmentation, le parallélisme et le pipeline pour les GPU de plusieurs serveurs, avec une latence ultra-faible et un débit énorme, ainsi qu’un câblage spécial. La déduction pour l’inférence à 2C nécessite aussi un environnement réseau à haute vitesse.
Tout cela peut sembler marginal, mais en réalité, le coût de mise en œuvre n’est pas du tout bon marché.