Trong những tháng gần đây, khối lượng công việc AI (trí tuệ nhân tạo) đã chuyển từ các tiêu chuẩn lý thuyết sang áp lực kinh tế thời gian thực lên cơ sở hạ tầng toàn cầu.
Từ các mô hình ngôn ngữ phục vụ hàng triệu truy vấn mỗi giờ đến các mô hình khuếch tán yêu cầu các cụm GPU lớn cho suy diễn, gánh nặng lên lưới điện và tài nguyên tính toán đang gia tăng.
Ngạc nhiên thay, cơ sở hạ tầng được định vị tốt nhất để tiếp nhận khối lượng này không nằm ở Silicon Valley hay các trang trại máy chủ quy mô lớn - mà ở các trung tâm dữ liệu khai thác.
Từ PoW (proof-of-work) đến AI sinh tạo
Các trung tâm khai thác tiền điện tử được xây dựng trên cơ sở tính toán tiêu thụ điện năng cao, mật độ lớn – tối ưu hóa cho hiệu quả, thời gian hoạt động và kiểm soát nhiệt.
Đây là những nền tảng giống nhau cần thiết cho AI hiện đại.
Nhưng có một sự khác biệt quan trọng - trong khi quy trình khai thác tương đối bùng nổ và có thể bị gián đoạn mà không gây thiệt hại cho doanh nghiệp, thì khối lượng công việc AI là liên tục, dựa trên độ chính xác và nhạy cảm với độ trễ.
Sự tương phản này mang lại một cơ hội.
Bằng cách nâng cấp hệ thống làm mát – đặc biệt thông qua các công nghệ ngâm và dựa trên chất lỏng – và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng phân phối điện, các trung tâm dữ liệu khai thác có thể trở thành những môi trường lai.
Họ có thể chạy khai thác tiền điện tử khi chi phí năng lượng thấp và chuyển sang công việc suy diễn AI khi nhu cầu GPU tăng vọt.
Các nền tảng điều phối mới nổi, kết hợp với các công cụ lập lịch chuyên biệt cho AI, cho phép chuyển đổi động giữa các nhiệm vụ.
Những công cụ này đã chứng minh cải thiện từ 27 đến 33% thời gian hoàn thành công việc và giảm 1.53x thời gian chờ.
Lớp kinh tế cũng hấp dẫn không kém – nếu nhu cầu AI được kiếm tiền thông qua các thị trường suy luận, các hoạt động khai thác có thể thấy việc thuê sức mạnh tính toán có lợi hơn là khai thác một số tài sản nhất định.
Một số trung tâm khai thác đã thử nghiệm với các thiết lập dựa trên FPGA, vốn kháng ASIC và phù hợp một cách tự nhiên cho việc đào tạo AI.
Điều này mở ra cánh cửa cho khả năng tương tác hoàn toàn - nơi hạ tầng giống nhau xử lý cả khối PoW và mô hình biến hình, tùy thuộc vào điều kiện thị trường.
Khi quy mô trở thành gánh nặng
Mặc dù dẫn đầu về đầu tư AI, Mỹ đang đối mặt với một bức tường hạ tầng đang đến gần. Tại Virginia, các trung tâm dữ liệu tiêu thụ hơn 25% điện năng của bang.
Tại Santa Clara, hơn 50 trung tâm dữ liệu hiện đang tiêu thụ 60% tổng mức sử dụng điện của thành phố, buộc Silicon Valley Power phải mở rộng hệ thống truyền tải một cách đáng kể - làm tăng giá cho cả người dùng công nghiệp và hộ gia đình.
Nhiều nghiên cứu cho thấy nhu cầu điện toàn cầu có thể tăng hơn gấp ba lần vào năm 2030, chủ yếu là do AI.
Nếu những dự đoán này chính xác, Mỹ sẽ không chỉ cần thêm năng lượng mà còn cần các chiến lược cân bằng tải thông minh hơn – mà các cơ sở AI quy mô lớn truyền thống, gắn liền với các SLA thời gian hoạt động cứng nhắc, không phù hợp.
Để đáp ứng nhu cầu tăng vọt này, Mỹ phải nhanh chóng đa dạng hóa các nguồn năng lượng của mình.
Mở rộng năng lượng tái tạo – bao gồm năng lượng mặt trời quy mô tiện ích, gió và thủy điện – sẽ đóng vai trò quan trọng.
Tuy nhiên, những nguồn này vốn dĩ không ổn định, tạo ra sự biến động trên lưới điện. Đây là nơi mà các trung tâm dữ liệu khai thác cung cấp một lợi thế ổn định bất ngờ.
Được thiết kế với kiến trúc linh hoạt theo nhu cầu, chúng có thể tạm dừng hoặc giảm tốc độ hoạt động dựa trên tải lưới, hấp thụ sản xuất dư thừa trong thời gian sản xuất năng lượng tái tạo cao điểm và giảm quy mô trong các thời kỳ sản xuất thấp.
Tại Texas, sự linh hoạt này đã dẫn đến các thỏa thuận chia sẻ tải hợp tác giữa các hoạt động khai thác và các nhà điều hành lưới điện, định vị các cơ sở này là vô cùng giá trị trong quản lý năng lượng thế hệ tiếp theo.
Các chiến lược thay thế cũng đang nổi lên. Việc nhập khẩu điện từ Canada, đặc biệt qua các đường dây dòng điện một chiều áp lực cao (, kết nối với năng lượng thủy điện, đang được khám phá tích cực.
Trên mặt trận trong nước, các lò phản ứng mô-đun nhỏ SMRs ) đại diện cho một con đường hứa hẹn.
Được phát triển bởi nhiều công ty và đã được các cơ quan quản lý của Mỹ phê duyệt, SMR cung cấp năng lượng hạt nhân an toàn, phi tập trung – lý tưởng để kết hợp với các trung tâm AI khu vực và các cơ sở đòi hỏi tính toán cao.
Biên giới AI tiếp theo
Việc khai thác Bitcoin đã đóng vai trò là người tiên phong trong xu hướng này. Tuy nhiên, câu chuyện thực sự không chỉ nằm ở việc khai thác - mà còn là những gì sẽ đến tiếp theo.
Cơ sở hạ tầng khai thác đang mở đường cho AI tính toán quy mô lớn.
Các cơ sở này là nơi thử nghiệm – nơi tài năng địa phương được đào tạo, quy trình hoạt động được tinh chỉnh và các con đường quy định được khám phá.
Với những nâng cấp phần cứng khiêm tốn và kết nối được cải thiện, nhiều trung tâm khai thác có thể chuyển hướng để hỗ trợ các khối lượng công việc AI, cung cấp một nền tảng chi phí hiệu quả và độ trễ thấp cho việc suy diễn mô hình toàn cầu.
Cánh cửa đến khả năng tương tác hoàn toàn
Điều cần thiết là một sự định hình lại về những gì cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu nên trông như thế nào trong kỷ nguyên AI.
Thay vì mặc định vào các nhà cung cấp dịch vụ lớn, tương lai có thể sẽ là mô-đun, linh hoạt và phân phối theo địa lý, được dẫn dắt bởi các trung tâm lai biết cách quản lý tải nhiệt, tối ưu hóa chi phí trên mỗi watt và thay đổi mô hình hoạt động theo thời gian thực.
Batyr là người sáng lập và Giám đốc điều hành của Uminers, nhà cung cấp hạ tầng khai thác mỏ toàn diện. Ông có nền tảng sâu sắc trong phát triển trung tâm dữ liệu, khai thác tiền điện tử và công nghệ AI.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Sự hội tụ giữa AI và các trung tâm dữ liệu Khai thác - The Daily Hodl
Bài viết của khách mời HodlXGửi bài viết của bạn
Trong những tháng gần đây, khối lượng công việc AI (trí tuệ nhân tạo) đã chuyển từ các tiêu chuẩn lý thuyết sang áp lực kinh tế thời gian thực lên cơ sở hạ tầng toàn cầu.
Từ các mô hình ngôn ngữ phục vụ hàng triệu truy vấn mỗi giờ đến các mô hình khuếch tán yêu cầu các cụm GPU lớn cho suy diễn, gánh nặng lên lưới điện và tài nguyên tính toán đang gia tăng.
Ngạc nhiên thay, cơ sở hạ tầng được định vị tốt nhất để tiếp nhận khối lượng này không nằm ở Silicon Valley hay các trang trại máy chủ quy mô lớn - mà ở các trung tâm dữ liệu khai thác.
Từ PoW (proof-of-work) đến AI sinh tạo
Các trung tâm khai thác tiền điện tử được xây dựng trên cơ sở tính toán tiêu thụ điện năng cao, mật độ lớn – tối ưu hóa cho hiệu quả, thời gian hoạt động và kiểm soát nhiệt.
Đây là những nền tảng giống nhau cần thiết cho AI hiện đại.
Nhưng có một sự khác biệt quan trọng - trong khi quy trình khai thác tương đối bùng nổ và có thể bị gián đoạn mà không gây thiệt hại cho doanh nghiệp, thì khối lượng công việc AI là liên tục, dựa trên độ chính xác và nhạy cảm với độ trễ.
Sự tương phản này mang lại một cơ hội.
Bằng cách nâng cấp hệ thống làm mát – đặc biệt thông qua các công nghệ ngâm và dựa trên chất lỏng – và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng phân phối điện, các trung tâm dữ liệu khai thác có thể trở thành những môi trường lai.
Họ có thể chạy khai thác tiền điện tử khi chi phí năng lượng thấp và chuyển sang công việc suy diễn AI khi nhu cầu GPU tăng vọt.
Các nền tảng điều phối mới nổi, kết hợp với các công cụ lập lịch chuyên biệt cho AI, cho phép chuyển đổi động giữa các nhiệm vụ.
Những công cụ này đã chứng minh cải thiện từ 27 đến 33% thời gian hoàn thành công việc và giảm 1.53x thời gian chờ.
Lớp kinh tế cũng hấp dẫn không kém – nếu nhu cầu AI được kiếm tiền thông qua các thị trường suy luận, các hoạt động khai thác có thể thấy việc thuê sức mạnh tính toán có lợi hơn là khai thác một số tài sản nhất định.
Một số trung tâm khai thác đã thử nghiệm với các thiết lập dựa trên FPGA, vốn kháng ASIC và phù hợp một cách tự nhiên cho việc đào tạo AI.
Điều này mở ra cánh cửa cho khả năng tương tác hoàn toàn - nơi hạ tầng giống nhau xử lý cả khối PoW và mô hình biến hình, tùy thuộc vào điều kiện thị trường.
Khi quy mô trở thành gánh nặng
Mặc dù dẫn đầu về đầu tư AI, Mỹ đang đối mặt với một bức tường hạ tầng đang đến gần. Tại Virginia, các trung tâm dữ liệu tiêu thụ hơn 25% điện năng của bang.
Tại Santa Clara, hơn 50 trung tâm dữ liệu hiện đang tiêu thụ 60% tổng mức sử dụng điện của thành phố, buộc Silicon Valley Power phải mở rộng hệ thống truyền tải một cách đáng kể - làm tăng giá cho cả người dùng công nghiệp và hộ gia đình.
Nhiều nghiên cứu cho thấy nhu cầu điện toàn cầu có thể tăng hơn gấp ba lần vào năm 2030, chủ yếu là do AI.
Nếu những dự đoán này chính xác, Mỹ sẽ không chỉ cần thêm năng lượng mà còn cần các chiến lược cân bằng tải thông minh hơn – mà các cơ sở AI quy mô lớn truyền thống, gắn liền với các SLA thời gian hoạt động cứng nhắc, không phù hợp.
Để đáp ứng nhu cầu tăng vọt này, Mỹ phải nhanh chóng đa dạng hóa các nguồn năng lượng của mình.
Mở rộng năng lượng tái tạo – bao gồm năng lượng mặt trời quy mô tiện ích, gió và thủy điện – sẽ đóng vai trò quan trọng.
Tuy nhiên, những nguồn này vốn dĩ không ổn định, tạo ra sự biến động trên lưới điện. Đây là nơi mà các trung tâm dữ liệu khai thác cung cấp một lợi thế ổn định bất ngờ.
Được thiết kế với kiến trúc linh hoạt theo nhu cầu, chúng có thể tạm dừng hoặc giảm tốc độ hoạt động dựa trên tải lưới, hấp thụ sản xuất dư thừa trong thời gian sản xuất năng lượng tái tạo cao điểm và giảm quy mô trong các thời kỳ sản xuất thấp.
Tại Texas, sự linh hoạt này đã dẫn đến các thỏa thuận chia sẻ tải hợp tác giữa các hoạt động khai thác và các nhà điều hành lưới điện, định vị các cơ sở này là vô cùng giá trị trong quản lý năng lượng thế hệ tiếp theo.
Các chiến lược thay thế cũng đang nổi lên. Việc nhập khẩu điện từ Canada, đặc biệt qua các đường dây dòng điện một chiều áp lực cao (, kết nối với năng lượng thủy điện, đang được khám phá tích cực.
Trên mặt trận trong nước, các lò phản ứng mô-đun nhỏ SMRs ) đại diện cho một con đường hứa hẹn.
Được phát triển bởi nhiều công ty và đã được các cơ quan quản lý của Mỹ phê duyệt, SMR cung cấp năng lượng hạt nhân an toàn, phi tập trung – lý tưởng để kết hợp với các trung tâm AI khu vực và các cơ sở đòi hỏi tính toán cao.
Biên giới AI tiếp theo
Việc khai thác Bitcoin đã đóng vai trò là người tiên phong trong xu hướng này. Tuy nhiên, câu chuyện thực sự không chỉ nằm ở việc khai thác - mà còn là những gì sẽ đến tiếp theo.
Cơ sở hạ tầng khai thác đang mở đường cho AI tính toán quy mô lớn.
Các cơ sở này là nơi thử nghiệm – nơi tài năng địa phương được đào tạo, quy trình hoạt động được tinh chỉnh và các con đường quy định được khám phá.
Với những nâng cấp phần cứng khiêm tốn và kết nối được cải thiện, nhiều trung tâm khai thác có thể chuyển hướng để hỗ trợ các khối lượng công việc AI, cung cấp một nền tảng chi phí hiệu quả và độ trễ thấp cho việc suy diễn mô hình toàn cầu.
Cánh cửa đến khả năng tương tác hoàn toàn
Điều cần thiết là một sự định hình lại về những gì cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu nên trông như thế nào trong kỷ nguyên AI.
Thay vì mặc định vào các nhà cung cấp dịch vụ lớn, tương lai có thể sẽ là mô-đun, linh hoạt và phân phối theo địa lý, được dẫn dắt bởi các trung tâm lai biết cách quản lý tải nhiệt, tối ưu hóa chi phí trên mỗi watt và thay đổi mô hình hoạt động theo thời gian thực.
Batyr là người sáng lập và Giám đốc điều hành của Uminers, nhà cung cấp hạ tầng khai thác mỏ toàn diện. Ông có nền tảng sâu sắc trong phát triển trung tâm dữ liệu, khai thác tiền điện tử và công nghệ AI.