Publicação de Convidado HodlXSubmeta a Sua Publicação
Nos últimos meses, as cargas de trabalho de IA (inteligência artificial) passaram de referências teóricas para pressão econômica em tempo real sobre a infraestrutura global.
Desde modelos de linguagem que atendem milhões de consultas por hora até modelos de difusão que requerem vastos clusters de GPU para inferência, a pressão sobre as redes elétricas e os recursos computacionais está a acelerar.
Surpreendentemente, a infraestrutura melhor posicionada para absorver essa carga não está alojada no Vale do Silício ou em fazendas de servidores de hiperescalabilidade – mas em centros de dados de mineração.
De PoW (prova de trabalho) a AI generativa
Os centros de mineração de criptomoedas foram construídos com base na premissa de computação de alta densidade e intensiva em energia – otimizados para eficiência, tempo de atividade e controle térmico.
Estas são as mesmas fundações necessárias para a IA moderna.
Mas há uma diferença crítica – enquanto os processos de mineração são relativamente intermitentes e podem ser interrompidos sem perda de negócios, as cargas de trabalho de IA são sustentadas, orientadas pela precisão e sensíveis a atrasos.
Este contraste apresenta uma oportunidade.
Ao atualizar os sistemas de refrigeração – particularmente através de tecnologias de imersão e baseadas em líquidos – e otimizar a infraestrutura de distribuição de energia, os centros de dados de mineração podem tornar-se ambientes híbridos.
Eles podem realizar mineração de criptomoedas quando os custos de energia são baixos e mudar para trabalhos de inferência de IA quando a demanda por GPU aumenta.
As plataformas de orquestração emergentes, combinadas com ferramentas de agendamento específicas de IA, permitem a mudança dinâmica entre tarefas.
Essas ferramentas demonstraram uma melhoria de até 27 a 33% nos tempos de conclusão de trabalho e reduções de 1,53x nos atrasos de fila.
A camada econômica é igualmente atraente – se a demanda por IA for monetizada através de mercados de inferência, as operações de mineração podem achar mais lucrativo alugar poder computacional do que minerar certos ativos.
Alguns centros de mineração já experimentam configurações baseadas em FPGA, que são resistentes a ASIC e nativamente adequadas para treinamento de IA.
Isto abre a porta à interoperabilidade total – onde a mesma infraestrutura processa tanto blocos PoW como modelos de transformadores, dependendo das condições de mercado.
Quando a escala se torna uma responsabilidade
Apesar da sua liderança inicial em investimento em IA, os EUA enfrentam uma iminente barreira de infraestrutura. Na Virgínia, os centros de dados consomem mais de 25% da eletricidade do estado.
Em Santa Clara, mais de 50 centros de dados consomem agora 60% do total de consumo de energia da cidade, forçando a Silicon Valley Power a expandir drasticamente os seus sistemas de transmissão - aumentando as tarifas tanto para usuários industriais como residenciais.
Numerosas pesquisas mostram que a demanda global por eletricidade pode mais do que triplicar até 2030, principalmente devido à IA.
Se estas projeções se concretizarem, os EUA precisarão não apenas de mais energia, mas também de estratégias de balanceamento de carga mais inteligentes – para as quais as instalações tradicionais de IA hyperscale, ligadas a SLAs rígidos de tempo de atividade, são mal adaptadas.
Para atender a esta crescente demanda, os EUA devem diversificar rapidamente suas fontes de energia.
Aumentar as energias renováveis – incluindo solar, eólica e hidroeletricidade em grande escala – desempenhará um papel crítico.
No entanto, essas fontes são inerentemente intermitentes, criando volatilidade na rede. É aqui que os centros de dados de mineração oferecem uma surpreendente vantagem estabilizadora.
Projetados com uma arquitetura flexível em relação à demanda, podem pausar ou reduzir operações com base na carga da rede, absorvendo a geração excessiva durante picos de produção renovável e diminuindo durante períodos de baixa produção.
No Texas, essa flexibilidade já levou a acordos colaborativos de redução de carga entre operações de mineração e operadores de rede, posicionando essas instalações como extremamente valiosas na gestão de energia de próxima geração.
Estratégias alternativas também estão a emergir. As importações de eletricidade do Canadá, especialmente através de linhas de corrente contínua de alta tensão HVDC ( que aproveitam a energia hidroelétrica, estão sob exploração ativa.
No âmbito doméstico, os SMRs )reatores modulares pequenos( representam um caminho promissor.
Desenvolvidos por várias empresas e já aprovados pelos reguladores dos EUA, os SMRs oferecem energia nuclear segura e descentralizada - ideal para combinar com centros de IA regionais e instalações que exigem grande capacidade computacional.
A próxima fronteira da IA
A mineração de Bitcoin atuou como o pioneiro nesta tendência. No entanto, a verdadeira história não é apenas sobre mineração – é sobre o que vem a seguir.
A infraestrutura de mineração está abrindo caminho para a IA computar em larga escala.
Estas instalações são campos de teste – onde o talento local é treinado, os processos operacionais são refinados e os caminhos regulatórios são explorados.
Com pequenas melhorias de hardware e conectividade aprimorada, muitos centros de mineração poderiam mudar para suportar cargas de trabalho de IA, oferecendo uma infraestrutura de baixo atraso e custo eficiente para a inferência de modelos globais.
A porta para a interoperabilidade total
O que é necessário é uma reformulação de como deve ser a infraestrutura dos centros de dados na era da IA.
Em vez de recorrer a hyperscalers, o futuro pode ser modular, flexível e geograficamente distribuído, liderado por centros híbridos que sabem como gerir cargas térmicas, otimizar o custo por watt e mudar modelos operacionais em tempo real.
Batyr é o fundador e CEO da Uminers, um fornecedor de infraestrutura de mineração de ciclo completo. Ele tem um profundo conhecimento no desenvolvimento de centros de dados, mineração de criptomoedas e tecnologias impulsionadas por IA.
O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
Convergência de IA e Centros de Dados de Mineração - The Daily Hodl
Publicação de Convidado HodlXSubmeta a Sua Publicação
Nos últimos meses, as cargas de trabalho de IA (inteligência artificial) passaram de referências teóricas para pressão econômica em tempo real sobre a infraestrutura global.
Desde modelos de linguagem que atendem milhões de consultas por hora até modelos de difusão que requerem vastos clusters de GPU para inferência, a pressão sobre as redes elétricas e os recursos computacionais está a acelerar.
Surpreendentemente, a infraestrutura melhor posicionada para absorver essa carga não está alojada no Vale do Silício ou em fazendas de servidores de hiperescalabilidade – mas em centros de dados de mineração.
De PoW (prova de trabalho) a AI generativa
Os centros de mineração de criptomoedas foram construídos com base na premissa de computação de alta densidade e intensiva em energia – otimizados para eficiência, tempo de atividade e controle térmico.
Estas são as mesmas fundações necessárias para a IA moderna.
Mas há uma diferença crítica – enquanto os processos de mineração são relativamente intermitentes e podem ser interrompidos sem perda de negócios, as cargas de trabalho de IA são sustentadas, orientadas pela precisão e sensíveis a atrasos.
Este contraste apresenta uma oportunidade.
Ao atualizar os sistemas de refrigeração – particularmente através de tecnologias de imersão e baseadas em líquidos – e otimizar a infraestrutura de distribuição de energia, os centros de dados de mineração podem tornar-se ambientes híbridos.
Eles podem realizar mineração de criptomoedas quando os custos de energia são baixos e mudar para trabalhos de inferência de IA quando a demanda por GPU aumenta.
As plataformas de orquestração emergentes, combinadas com ferramentas de agendamento específicas de IA, permitem a mudança dinâmica entre tarefas.
Essas ferramentas demonstraram uma melhoria de até 27 a 33% nos tempos de conclusão de trabalho e reduções de 1,53x nos atrasos de fila.
A camada econômica é igualmente atraente – se a demanda por IA for monetizada através de mercados de inferência, as operações de mineração podem achar mais lucrativo alugar poder computacional do que minerar certos ativos.
Alguns centros de mineração já experimentam configurações baseadas em FPGA, que são resistentes a ASIC e nativamente adequadas para treinamento de IA.
Isto abre a porta à interoperabilidade total – onde a mesma infraestrutura processa tanto blocos PoW como modelos de transformadores, dependendo das condições de mercado.
Quando a escala se torna uma responsabilidade
Apesar da sua liderança inicial em investimento em IA, os EUA enfrentam uma iminente barreira de infraestrutura. Na Virgínia, os centros de dados consomem mais de 25% da eletricidade do estado.
Em Santa Clara, mais de 50 centros de dados consomem agora 60% do total de consumo de energia da cidade, forçando a Silicon Valley Power a expandir drasticamente os seus sistemas de transmissão - aumentando as tarifas tanto para usuários industriais como residenciais.
Numerosas pesquisas mostram que a demanda global por eletricidade pode mais do que triplicar até 2030, principalmente devido à IA.
Se estas projeções se concretizarem, os EUA precisarão não apenas de mais energia, mas também de estratégias de balanceamento de carga mais inteligentes – para as quais as instalações tradicionais de IA hyperscale, ligadas a SLAs rígidos de tempo de atividade, são mal adaptadas.
Para atender a esta crescente demanda, os EUA devem diversificar rapidamente suas fontes de energia.
Aumentar as energias renováveis – incluindo solar, eólica e hidroeletricidade em grande escala – desempenhará um papel crítico.
No entanto, essas fontes são inerentemente intermitentes, criando volatilidade na rede. É aqui que os centros de dados de mineração oferecem uma surpreendente vantagem estabilizadora.
Projetados com uma arquitetura flexível em relação à demanda, podem pausar ou reduzir operações com base na carga da rede, absorvendo a geração excessiva durante picos de produção renovável e diminuindo durante períodos de baixa produção.
No Texas, essa flexibilidade já levou a acordos colaborativos de redução de carga entre operações de mineração e operadores de rede, posicionando essas instalações como extremamente valiosas na gestão de energia de próxima geração.
Estratégias alternativas também estão a emergir. As importações de eletricidade do Canadá, especialmente através de linhas de corrente contínua de alta tensão HVDC ( que aproveitam a energia hidroelétrica, estão sob exploração ativa.
No âmbito doméstico, os SMRs )reatores modulares pequenos( representam um caminho promissor.
Desenvolvidos por várias empresas e já aprovados pelos reguladores dos EUA, os SMRs oferecem energia nuclear segura e descentralizada - ideal para combinar com centros de IA regionais e instalações que exigem grande capacidade computacional.
A próxima fronteira da IA
A mineração de Bitcoin atuou como o pioneiro nesta tendência. No entanto, a verdadeira história não é apenas sobre mineração – é sobre o que vem a seguir.
A infraestrutura de mineração está abrindo caminho para a IA computar em larga escala.
Estas instalações são campos de teste – onde o talento local é treinado, os processos operacionais são refinados e os caminhos regulatórios são explorados.
Com pequenas melhorias de hardware e conectividade aprimorada, muitos centros de mineração poderiam mudar para suportar cargas de trabalho de IA, oferecendo uma infraestrutura de baixo atraso e custo eficiente para a inferência de modelos globais.
A porta para a interoperabilidade total
O que é necessário é uma reformulação de como deve ser a infraestrutura dos centros de dados na era da IA.
Em vez de recorrer a hyperscalers, o futuro pode ser modular, flexível e geograficamente distribuído, liderado por centros híbridos que sabem como gerir cargas térmicas, otimizar o custo por watt e mudar modelos operacionais em tempo real.
Batyr é o fundador e CEO da Uminers, um fornecedor de infraestrutura de mineração de ciclo completo. Ele tem um profundo conhecimento no desenvolvimento de centros de dados, mineração de criptomoedas e tecnologias impulsionadas por IA.