##### HodlX ゲスト投稿あなたの投稿を提出する最近数ヶ月、AI (人工知能)のワークロードは、理論的なベンチマークから世界のインフラに対するリアルタイムの経済的圧力に変わりました。何百万ものクエリに毎時対応する言語モデルから、推論のために広大なGPUクラスターを必要とする拡散モデルまで、電力網と計算リソースへの負担が加速しています。驚くべきことに、この負荷を最も効果的に吸収できるインフラはシリコンバレーやハイパースケールのサーバーファームではなく、マイニングデータセンターにあります。**PoW (プルーフ・オブ・ワーク)から生成AIへ**暗号通貨マイニングセンターは、高密度で電力集約型の計算を前提に構築されており、効率、稼働時間、および熱管理を最適化しています。これらは現代のAIに必要な同じ基盤です。しかし、重要な違いがあります。マイニングプロセスは比較的突発的であり、ビジネスの損失なく中断することができますが、AIのワークロードは持続的で、精度が求められ、遅延に敏感です。この対比は機会を提供します。冷却システムをアップグレードし、特に浸漬および液体ベースの技術を通じて、電力配分インフラを最適化することで、マイニングデータセンターはハイブリッド環境に変わることができます。エネルギーコストが低いときに暗号通貨マイニングを行い、GPUの需要が急増したときにAI推論ジョブに切り替えることができます。新興のオーケストレーションプラットフォームは、AI専用のスケジューリングツールと組み合わせることで、タスク間の動的な切り替えを可能にします。これらのツールは、仕事の完了時間が27%から33%改善され、待機遅延が1.53倍減少することを示しています。経済的な層も同様に魅力的です - AIの需要が推論マーケットプレイスを通じてマネタイズされる場合、マイニングオペレーションは特定の資産をマイニングするよりもコンピュートパワーをレンタルする方がより収益性が高いかもしれません。いくつかのマイニングセンターはすでにFPGAベースのセットアップを試験しています。これはASIC耐性があり、AIトレーニングに本質的に適しています。これにより、完全な相互運用性への扉が開かれ、市場の状況に応じて、同じインフラストラクチャがPoWブロックとトランスモデルの両方を処理します。**スケールが負債になるとき**AI投資における初期のリードにもかかわらず、米国は差し迫ったインフラの壁に直面しています。バージニア州では、データセンターが州の電力の25％以上を消費しています。サンタクララでは、50以上のデータセンターが現在、都市の総電力使用量の60％を消費しており、シリコンバレー電力は送電システムを大幅に拡張せざるを得なくなり、産業用および住宅用の両方のユーザーに対して料金が引き上げられています。多くの研究によると、2030年までに世界の電力需要はAIによる影響で3倍以上になる可能性があります。これらの予測が当たる場合、米国は単に追加の電力を必要とするだけでなく、従来のハイパースケールAI施設が硬直した稼働時間のSLAに縛られているため、よりスマートな負荷分散戦略を必要とします。この急増する需要に応えるために、アメリカはエネルギー源を迅速に多様化する必要があります。再生可能エネルギーの拡大、特にユーティリティ規模の太陽光、風力、水力発電は、重要な役割を果たします。しかし、これらのソースは本質的に不定期であり、グリッド上にボラティリティを生み出します。ここで、マイニングデータセンターは驚くべき安定化の利点を提供します。需要に応じた柔軟なアーキテクチャで設計されており、グリッド負荷に基づいて操作を一時停止または制限することができ、再生可能エネルギーのピーク出力時に過剰な発電を吸収し、低生産期間中にスケールダウンします。テキサスでは、この柔軟性がすでに鉱業運営と電力網運営者との間で協力的な負荷シェディング契約をもたらし、これらの施設を次世代の電力管理において非常に価値のあるものとしています。代替戦略も浮上しています。特に水力発電を利用したHVDC (高圧直流)線を通じてカナダからの電力輸入が積極的に検討されています。国内において、SMRs (小型モジュール炉)は、有望な道を示しています。複数の企業によって開発され、すでに米国の規制当局によって承認されたSMRは、安全で分散型の原子力を提供します。これは、地域のAIハブや計算集約型施設と組み合わせるのに理想的です。**次のAIのフロンティア**ビットコインのマイニングは、このトレンドにおいて早期の先行者として機能してきました。しかし、本当のストーリーは単にマイニングについてではなく、次に何が来るのかについてです。マイニングインフラは、AIがスケールで計算する道を切り開いています。これらの施設は試験場です – 地元の才能が訓練され、運用プロセスが洗練され、規制の道筋が探求されます。控えめなハードウェアのアップグレードと接続性の向上により、多くのマイニングセンターがAIワークロードをサポートするために方向転換することができ、グローバルモデル推論のための低遅延でコスト効率の良いバックボーンを提供することができます。**完全な相互運用性への扉**必要なのは、AI時代におけるデータセンターインフラのあり方を再定義することです。ハイパースケーラーに依存する代わりに、未来はモジュール式で柔軟性があり、地理的に分散したものである可能性が高く、熱負荷を管理し、ワットあたりのコストを最適化し、リアルタイムで運用モデルをシフトできるハイブリッドセンターが主導するでしょう。---バティルは、フルサイクルのマイニングインフラプロバイダーであるUminersの創設者兼CEOです。彼はデータセンターの開発、暗号通貨マイニング、AI駆動技術に関する深いバックグラウンドを持っています。
AIとマイニングデータセンターの融合 - The Daily Hodl
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最近数ヶ月、AI (人工知能)のワークロードは、理論的なベンチマークから世界のインフラに対するリアルタイムの経済的圧力に変わりました。
何百万ものクエリに毎時対応する言語モデルから、推論のために広大なGPUクラスターを必要とする拡散モデルまで、電力網と計算リソースへの負担が加速しています。
驚くべきことに、この負荷を最も効果的に吸収できるインフラはシリコンバレーやハイパースケールのサーバーファームではなく、マイニングデータセンターにあります。
PoW (プルーフ・オブ・ワーク)から生成AIへ
暗号通貨マイニングセンターは、高密度で電力集約型の計算を前提に構築されており、効率、稼働時間、および熱管理を最適化しています。
これらは現代のAIに必要な同じ基盤です。
しかし、重要な違いがあります。マイニングプロセスは比較的突発的であり、ビジネスの損失なく中断することができますが、AIのワークロードは持続的で、精度が求められ、遅延に敏感です。
この対比は機会を提供します。
冷却システムをアップグレードし、特に浸漬および液体ベースの技術を通じて、電力配分インフラを最適化することで、マイニングデータセンターはハイブリッド環境に変わることができます。
エネルギーコストが低いときに暗号通貨マイニングを行い、GPUの需要が急増したときにAI推論ジョブに切り替えることができます。
新興のオーケストレーションプラットフォームは、AI専用のスケジューリングツールと組み合わせることで、タスク間の動的な切り替えを可能にします。
これらのツールは、仕事の完了時間が27%から33%改善され、待機遅延が1.53倍減少することを示しています。
経済的な層も同様に魅力的です - AIの需要が推論マーケットプレイスを通じてマネタイズされる場合、マイニングオペレーションは特定の資産をマイニングするよりもコンピュートパワーをレンタルする方がより収益性が高いかもしれません。
いくつかのマイニングセンターはすでにFPGAベースのセットアップを試験しています。これはASIC耐性があり、AIトレーニングに本質的に適しています。
これにより、完全な相互運用性への扉が開かれ、市場の状況に応じて、同じインフラストラクチャがPoWブロックとトランスモデルの両方を処理します。
スケールが負債になるとき
AI投資における初期のリードにもかかわらず、米国は差し迫ったインフラの壁に直面しています。バージニア州では、データセンターが州の電力の25％以上を消費しています。
サンタクララでは、50以上のデータセンターが現在、都市の総電力使用量の60％を消費しており、シリコンバレー電力は送電システムを大幅に拡張せざるを得なくなり、産業用および住宅用の両方のユーザーに対して料金が引き上げられています。
多くの研究によると、2030年までに世界の電力需要はAIによる影響で3倍以上になる可能性があります。
これらの予測が当たる場合、米国は単に追加の電力を必要とするだけでなく、従来のハイパースケールAI施設が硬直した稼働時間のSLAに縛られているため、よりスマートな負荷分散戦略を必要とします。
この急増する需要に応えるために、アメリカはエネルギー源を迅速に多様化する必要があります。
再生可能エネルギーの拡大、特にユーティリティ規模の太陽光、風力、水力発電は、重要な役割を果たします。
しかし、これらのソースは本質的に不定期であり、グリッド上にボラティリティを生み出します。ここで、マイニングデータセンターは驚くべき安定化の利点を提供します。
需要に応じた柔軟なアーキテクチャで設計されており、グリッド負荷に基づいて操作を一時停止または制限することができ、再生可能エネルギーのピーク出力時に過剰な発電を吸収し、低生産期間中にスケールダウンします。
テキサスでは、この柔軟性がすでに鉱業運営と電力網運営者との間で協力的な負荷シェディング契約をもたらし、これらの施設を次世代の電力管理において非常に価値のあるものとしています。
代替戦略も浮上しています。特に水力発電を利用したHVDC (高圧直流)線を通じてカナダからの電力輸入が積極的に検討されています。
国内において、SMRs (小型モジュール炉)は、有望な道を示しています。
複数の企業によって開発され、すでに米国の規制当局によって承認されたSMRは、安全で分散型の原子力を提供します。これは、地域のAIハブや計算集約型施設と組み合わせるのに理想的です。
次のAIのフロンティア
ビットコインのマイニングは、このトレンドにおいて早期の先行者として機能してきました。しかし、本当のストーリーは単にマイニングについてではなく、次に何が来るのかについてです。
マイニングインフラは、AIがスケールで計算する道を切り開いています。
これらの施設は試験場です – 地元の才能が訓練され、運用プロセスが洗練され、規制の道筋が探求されます。
控えめなハードウェアのアップグレードと接続性の向上により、多くのマイニングセンターがAIワークロードをサポートするために方向転換することができ、グローバルモデル推論のための低遅延でコスト効率の良いバックボーンを提供することができます。
完全な相互運用性への扉
必要なのは、AI時代におけるデータセンターインフラのあり方を再定義することです。
ハイパースケーラーに依存する代わりに、未来はモジュール式で柔軟性があり、地理的に分散したものである可能性が高く、熱負荷を管理し、ワットあたりのコストを最適化し、リアルタイムで運用モデルをシフトできるハイブリッドセンターが主導するでしょう。
バティルは、フルサイクルのマイニングインフラプロバイダーであるUminersの創設者兼CEOです。彼はデータセンターの開発、暗号通貨マイニング、AI駆動技術に関する深いバックグラウンドを持っています。