As empresas de mineração perderam 4 mil milhões de dólares, mas foram salvas pela IA: finalmente, as mineradoras de Bitcoin encontram um novo trabalho

A TeraWulf registou um prejuízo líquido de 427 milhões de dólares no primeiro trimestre, mas a receita de computação de IA ultrapassou pela primeira vez a mineração de Bitcoin. Parece uma má notícia, mas na verdade muitos mineiros já estão a rir.
Porque o setor de mineração finalmente descobriu: além de minerar, as placas gráficas também podem treinar IA.
O que as empresas de mineração mais temiam no passado? Queda abrupta do preço da moeda, aumento da eletricidade, equipamentos ociosos. Agora, com a onda de IA, toda a indústria de repente encontrou uma segunda profissão.
Antes, os campos de mineração pareciam minas de ouro digitais, agora parecem mais fábricas de energia de IA.
Especialmente após o sucesso explosivo do ChatGPT, a procura global por capacidade de computação de IA disparou. Muitas empresas de mineração perceberam que, em vez de manter a mineração, é melhor alugar a capacidade de computação para empresas de IA. Afinal, os clientes de IA são muito mais estáveis do que o mercado de moedas.
É como uma KTV que de repente descobre que pode também funcionar como um escritório partilhado durante o dia para ganhar dinheiro.
Mais importante ainda, os negócios de IA permitem que as empresas de mineração não dependam totalmente do preço do Bitcoin. No passado, uma pequena queda no BTC fazia o valor das ações das mineradoras despencar; agora, com uma nova fonte de receita, o mercado está mais disposto a valorizar essas empresas.
O cenário mais provável no futuro é que as empresas de mineração deixem de ser apenas mineradoras e se tornem grandes empresas de capacidade de computação. Quem possuir eletricidade barata e muitos GPUs poderá aproveitar os benefícios tanto do setor de IA quanto do setor de criptomoedas.
A maior atração do mercado de moedas está aqui — ontem ainda minerando, hoje já treinando inteligência artificial. A velocidade de mudança na indústria é tão rápida que até os profissionais precisam aprender enquanto trabalham.#Gate广场五月交易分享