Останніми місяцями навантаження на штучний інтелект (штучний інтелект) перейшли від теоретичних стандартів до реального економічного тиску на глобальну інфраструктуру.
Від мовних моделей, що обробляють мільйони запитів на годину, до дифузійних моделей, які потребують величезних кластерів GPU для інференції, навантаження на електромережі та обчислювальні ресурси зростає.
Дивно, але інфраструктура, яка найкраще підходить для поглинання цього навантаження, не знаходиться в Силіконовій долині чи гіпермасштабних серверних фермах – а в центрах обробки даних для видобутку.
Від PoW (доказ роботи) до генеративного ШІ
Центри майнінгу криптовалют були створені на основі високої щільності, енергоємних обчислень – оптимізовані для ефективності, безперервності роботи та термічного контролю.
Це ті ж самі основи, які потрібні для сучасного ШІ.
Але є критична різниця – хоча процеси видобутку є відносно епізодичними і можуть бути перервані без втрат для бізнесу, навантаження штучного інтелекту є постійними, орієнтованими на точність і чутливими до затримок.
Цей контраст надає можливість.
Підвищуючи системи охолодження – особливо за допомогою технологій занурення та рідинного охолодження – та оптимізуючи інфраструктуру розподілу електроенергії, майнінгові дата-центри можуть стати гібридними середовищами.
Вони можуть займатися криптомайнінгом, коли вартість енергії низька, і переходити до завдань інференції ШІ, коли попит на GPU зростає.
Нові оркестраційні платформи в поєднанні з інструментами планування, специфічними для ШІ, дозволяють динамічно перемикатися між завданнями.
Ці інструменти продемонстрували покращення часу виконання завдань до 27-33% та зменшення затримок у чергах у 1,53 рази.
Економічний рівень також є переконливим – якщо попит на ШІ монетизується через ринки виведення, майнінгові операції можуть виявити, що оренда обчислювальної потужності є більш прибутковою, ніж видобуток певних активів.
Деякі майнінгові центри вже експериментують з установками на базі FPGA, які є стійкими до ASIC і нативно підходять для навчання ШІ.
Це відкриває двері до повної взаємодії – коли одна й та ж інфраструктура обробляє як блоки PoW, так і трансформерні моделі, залежно від ринкових умов.
Коли масштаб стає зобов'язанням
Незважаючи на раннє лідерство в інвестиціях у ШІ, США стикаються з загрозою інфраструктурної стіни. У Вірджинії дата-центри споживають більше 25% електрики штату.
У Санта-Кларі понад 50 центрів обробки даних тепер споживають 60% від загального споживання електроенергії містом, що змушує Silicon Valley Power різко розширити свої системи передачі, підвищуючи тарифи як для промислових, так і для побутових користувачів.
Численні дослідження показують, що глобальний попит на електроенергію може більш ніж утричі зрости до 2030 року, здебільшого через штучний інтелект.
Якщо ці прогнози справдяться, США знадобиться не лише додаткова потужність, але й розумніші стратегії балансування навантаження – з чим традиційні гіпермасштабні AI-об'єкти, пов'язані з жорсткими SLA на час роботи, погано впораються.
Щоб задовольнити цей зростаючий попит, США повинні швидко диверсифікувати свої джерела енергії.
Масштабування відновлювальних джерел енергії – включаючи сонячну, вітрову та гідроенергетику великого масштабу – відіграватиме критично важливу роль.
Проте ці джерела за своєю природою є непостійними, що створює волатильність в енергетичній мережі. Саме тут дата-центри для майнінгу пропонують несподівану стабілізуючу перевагу.
Спроектовані з архітектурою, що гнучко реагує на попит, вони можуть призупиняти або знижувати свою діяльність залежно від навантаження в мережі, поглинаючи надлишкове виробництво під час пікових викидів від відновлювальних джерел енергії та зменшуючи обсяги під час періодів низького виробництва.
У Техасі ця гнучкість вже призвела до укладення угод про спільне зменшення навантаження між гірничими операціями та операторами мереж, що позиціонує ці об'єкти як надзвичайно цінні в управлінні енергетичними ресурсами наступного покоління.
Також з'являються альтернативні стратегії. Імпорт електрики з Канади, зокрема через лінії високовольтного прямого струму HVDC (, що використовують гідроелектричну енергію, активно досліджується.
На внутрішньому фронті, SMRs )малі модульні реактори( представляють перспективний шлях.
Розроблені кількома компаніями та вже схвалені регуляторами США, SMR забезпечують безпечну, децентралізовану ядерну енергію – ідеально підходять для поєднання з регіональними центрами штучного інтелекту та потужними обчислювальними установами.
Наступний фронт штучного інтелекту
Майнинг біткоїнів став першим у цьому тренді. Однак справжня історія полягає не лише в майнінгу – йдеться про те, що буде далі.
Інфраструктура майнінгу прокладає шлях для масштабних обчислень ШІ.
Ці заклади є випробувальними майданчиками – тут навчають місцеві таланти, вдосконалюють операційні процеси та досліджують регуляторні шляхи.
Завдяки скромним оновленням апаратного забезпечення та покращеному підключенню багато майнінгових центрів можуть переорієнтуватися на підтримку робочих навантажень штучного інтелекту, пропонуючи економічно ефективну основу з низькою затримкою для висновування глобальної моделі.
Двері до повної взаємодії
Необхідно переосмислити, як має виглядати інфраструктура дата-центрів в епоху ШІ.
Замість того, щоб покладатися на гіпермасштабні компанії, майбутнє може бути модульним, гнучким і географічно розподіленим, очолюваним гібридними центрами, які вміють управляти тепловими навантаженнями, оптимізувати витрати за ват і змінювати операційні моделі в реальному часі.
Батир є засновником і генеральним директором Uminers, постачальника інфраструктури для повного циклу видобутку. Він має глибокий досвід у розвитку дата-центрів, видобутку криптовалют та технологіях, що базуються на штучному інтелекті.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Конвергенція AI та Майнінгових дата-центрів - The Daily Hodl
HodlX Гостьовий постПодати свій пост
Останніми місяцями навантаження на штучний інтелект (штучний інтелект) перейшли від теоретичних стандартів до реального економічного тиску на глобальну інфраструктуру.
Від мовних моделей, що обробляють мільйони запитів на годину, до дифузійних моделей, які потребують величезних кластерів GPU для інференції, навантаження на електромережі та обчислювальні ресурси зростає.
Дивно, але інфраструктура, яка найкраще підходить для поглинання цього навантаження, не знаходиться в Силіконовій долині чи гіпермасштабних серверних фермах – а в центрах обробки даних для видобутку.
Від PoW (доказ роботи) до генеративного ШІ
Центри майнінгу криптовалют були створені на основі високої щільності, енергоємних обчислень – оптимізовані для ефективності, безперервності роботи та термічного контролю.
Це ті ж самі основи, які потрібні для сучасного ШІ.
Але є критична різниця – хоча процеси видобутку є відносно епізодичними і можуть бути перервані без втрат для бізнесу, навантаження штучного інтелекту є постійними, орієнтованими на точність і чутливими до затримок.
Цей контраст надає можливість.
Підвищуючи системи охолодження – особливо за допомогою технологій занурення та рідинного охолодження – та оптимізуючи інфраструктуру розподілу електроенергії, майнінгові дата-центри можуть стати гібридними середовищами.
Вони можуть займатися криптомайнінгом, коли вартість енергії низька, і переходити до завдань інференції ШІ, коли попит на GPU зростає.
Нові оркестраційні платформи в поєднанні з інструментами планування, специфічними для ШІ, дозволяють динамічно перемикатися між завданнями.
Ці інструменти продемонстрували покращення часу виконання завдань до 27-33% та зменшення затримок у чергах у 1,53 рази.
Економічний рівень також є переконливим – якщо попит на ШІ монетизується через ринки виведення, майнінгові операції можуть виявити, що оренда обчислювальної потужності є більш прибутковою, ніж видобуток певних активів.
Деякі майнінгові центри вже експериментують з установками на базі FPGA, які є стійкими до ASIC і нативно підходять для навчання ШІ.
Це відкриває двері до повної взаємодії – коли одна й та ж інфраструктура обробляє як блоки PoW, так і трансформерні моделі, залежно від ринкових умов.
Коли масштаб стає зобов'язанням
Незважаючи на раннє лідерство в інвестиціях у ШІ, США стикаються з загрозою інфраструктурної стіни. У Вірджинії дата-центри споживають більше 25% електрики штату.
У Санта-Кларі понад 50 центрів обробки даних тепер споживають 60% від загального споживання електроенергії містом, що змушує Silicon Valley Power різко розширити свої системи передачі, підвищуючи тарифи як для промислових, так і для побутових користувачів.
Численні дослідження показують, що глобальний попит на електроенергію може більш ніж утричі зрости до 2030 року, здебільшого через штучний інтелект.
Якщо ці прогнози справдяться, США знадобиться не лише додаткова потужність, але й розумніші стратегії балансування навантаження – з чим традиційні гіпермасштабні AI-об'єкти, пов'язані з жорсткими SLA на час роботи, погано впораються.
Щоб задовольнити цей зростаючий попит, США повинні швидко диверсифікувати свої джерела енергії.
Масштабування відновлювальних джерел енергії – включаючи сонячну, вітрову та гідроенергетику великого масштабу – відіграватиме критично важливу роль.
Проте ці джерела за своєю природою є непостійними, що створює волатильність в енергетичній мережі. Саме тут дата-центри для майнінгу пропонують несподівану стабілізуючу перевагу.
Спроектовані з архітектурою, що гнучко реагує на попит, вони можуть призупиняти або знижувати свою діяльність залежно від навантаження в мережі, поглинаючи надлишкове виробництво під час пікових викидів від відновлювальних джерел енергії та зменшуючи обсяги під час періодів низького виробництва.
У Техасі ця гнучкість вже призвела до укладення угод про спільне зменшення навантаження між гірничими операціями та операторами мереж, що позиціонує ці об'єкти як надзвичайно цінні в управлінні енергетичними ресурсами наступного покоління.
Також з'являються альтернативні стратегії. Імпорт електрики з Канади, зокрема через лінії високовольтного прямого струму HVDC (, що використовують гідроелектричну енергію, активно досліджується.
На внутрішньому фронті, SMRs )малі модульні реактори( представляють перспективний шлях.
Розроблені кількома компаніями та вже схвалені регуляторами США, SMR забезпечують безпечну, децентралізовану ядерну енергію – ідеально підходять для поєднання з регіональними центрами штучного інтелекту та потужними обчислювальними установами.
Наступний фронт штучного інтелекту
Майнинг біткоїнів став першим у цьому тренді. Однак справжня історія полягає не лише в майнінгу – йдеться про те, що буде далі.
Інфраструктура майнінгу прокладає шлях для масштабних обчислень ШІ.
Ці заклади є випробувальними майданчиками – тут навчають місцеві таланти, вдосконалюють операційні процеси та досліджують регуляторні шляхи.
Завдяки скромним оновленням апаратного забезпечення та покращеному підключенню багато майнінгових центрів можуть переорієнтуватися на підтримку робочих навантажень штучного інтелекту, пропонуючи економічно ефективну основу з низькою затримкою для висновування глобальної моделі.
Двері до повної взаємодії
Необхідно переосмислити, як має виглядати інфраструктура дата-центрів в епоху ШІ.
Замість того, щоб покладатися на гіпермасштабні компанії, майбутнє може бути модульним, гнучким і географічно розподіленим, очолюваним гібридними центрами, які вміють управляти тепловими навантаженнями, оптимізувати витрати за ват і змінювати операційні моделі в реальному часі.
Батир є засновником і генеральним директором Uminers, постачальника інфраструктури для повного циклу видобутку. Він має глибокий досвід у розвитку дата-центрів, видобутку криптовалют та технологіях, що базуються на штучному інтелекті.