Fonte: Galaxy; Compilato da Bai Shui, Jinse Finance.
Sommario
I minatori di bitcoin con ampie terre, acqua di raffreddamento, fibre ottiche scure, elettricità affidabile, forza lavoro qualificata, approvazioni elettriche e componenti infrastrutturali chiave con cicli di consegna a lungo termine sono in una posizione favorevole per aumentare il valore dei loro beni soddisfacendo la crescente domanda del mercato dei centri dati AI/HPC.
Le ricerche di Goldman Sachs prevedono che entro il 2030, la domanda di centri dati negli Stati Uniti raggiungerà 45 GW, con una crescita annuale composta della domanda di elettricità del 15% dal 2023 al 2030, sostenuta dall'AI.
J.P. Morgan prevede che entro il 2038, la spesa in capitale AI su larga scala raggiungerà 370 miliardi di dollari, con un incremento del 127% rispetto alla spesa prevista per l'AI nel 2024.
Le richieste di connessione per strutture da 300 MW a 1.000 MW o più sono aumentate drasticamente, mettendo sotto pressione la capacità della rete locale di fornire elettricità a un ritmo così rapido, causando ritardi nell'interconnessione e nella costruzione di 2-4 anni.
I centri dati tradizionali non dispongono della capacità di potenza necessaria per supportare operazioni di calcolo ad alta densità. Le rack server un tempo avevano una potenza massima di 40 kW per rack, ora è necessario supportare oltre 132 kW per rack, come richiesto da sistemi all'avanguardia come il GB200 NVL72.
La prevedibilità dei flussi di cassa, un mercato di finanziamento attivo e un significativo potenziale di aumento della valutazione delle operazioni AI/HPC rendono questa opportunità estremamente attraente e con potenziale di valorizzazione per i minatori che possiedono i beni giusti.
I minatori possono liberare un enorme valore trasformandosi nel mercato AI/HPC, arbitrando la loro valutazione EV/EBITDA di 6-12 volte rispetto ai tipici multipli di 20-25 volte dei principali operatori di centri dati.
Introduzione
L'ascesa dell'intelligenza artificiale (AI) sta creando una domanda senza precedenti per strutture di calcolo ad alta capacità (HPC). Questo impulso ha portato le aziende su larga scala a investire massicciamente in nuova capacità di centri dati. Tuttavia, a causa della limitata capacità energetica, il tempo di costruzione delle nuove strutture si è allungato a 2-4 anni, rendendo difficile per i centri dati tradizionali soddisfare questa domanda.
I minatori di bitcoin hanno un vantaggio unico nel poter sfruttare questa opportunità di mercato, avendo già acquisito i componenti chiave necessari per un'infrastruttura energetica su larga scala e per le operazioni dei centri dati. Anche se non tutte le strutture minerarie possono essere convertite in centri dati AI a causa di requisiti specifici per raffreddamento, rete e sistemi di ridondanza, coloro che possiedono beni e competenze adeguate trarranno vantaggio dall'elevata redditività e dal grande potenziale di valorizzazione delle operazioni AI/HPC. Questo rapporto esamina l'attuale panorama dei centri dati tradizionali e evidenzia le specifiche barriere per soddisfare la domanda di calcolo AI. Successivamente, il rapporto analizza perché alcuni tipi di minatori di bitcoin sono in grado di colmare bene questo vuoto e indaga sulle tendenze future all'incrocio tra mining di bitcoin e infrastruttura AI.
Qual è l'opportunità dei centri dati AI?
L'AI prospera nel 2024, grazie all'adozione diffusa della tecnologia AI generativa (GenAI). Secondo Pitchbook, oltre 100.000 transazioni hanno investito oltre 680 miliardi di dollari in startup di AI e machine learning dal 2016, con 120 miliardi di dollari investiti solo nel 2024.
L'impennata dell'intelligenza artificiale e del calcolo ad alte prestazioni (HPC) sta generando una domanda enorme per la capacità dei centri dati. I centri dati sono essenziali per le operazioni di intelligenza artificiale/computazione ad alte prestazioni, poiché forniscono l'infrastruttura e l'energia necessarie per il calcolo intensivo GPU. Le nuove applicazioni di intelligenza artificiale, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), sono particolarmente energivore. Secondo l'Agenzia Internazionale dell'Energia, una singola query di ChatGPT richiede 2,9 wattora di energia, mentre una ricerca su Google richiede solo 0,3 wattora di energia.
L'emergere del business AI/HPC energetico negli Stati Uniti sta alimentando la domanda di centri dati. Le ricerche di Goldman Sachs stimano che entro il 2024, la domanda di centri dati negli Stati Uniti raggiungerà 21 gigawatt (crescendo del 31% anno su anno). A titolo di riferimento, si stima che la crescita della domanda di centri dati negli Stati Uniti tra il 2022 e il 2033 sia del 15,8% di crescita annuale composta. Con la notevole crescita della domanda di centri dati nel 2024, Goldman Sachs prevede che la domanda di centri dati negli Stati Uniti aumenterà a 45 gigawatt entro il 2030. Entro il 2030, i centri dati negli Stati Uniti consumeranno 45 gigawatt di elettricità, pari all'8% della capacità elettrica totale degli Stati Uniti.
Le opportunità di mercato per i centri dati negli Stati Uniti saranno supportate dall'aumento degli investimenti delle grandi aziende su larga scala nelle infrastrutture AI, come Google Cloud e AWS, che possono espandere rapidamente la capacità dei centri dati per servire altri clienti aziendali. Queste aziende su larga scala si sono impegnate a investire oltre 100 miliardi di dollari nei centri dati AI nei prossimi dieci anni per affrontare la crescente domanda di centri dati. J.P. Morgan Asset Management stima che entro la fine del 2024 ci saranno 163 miliardi di dollari di investimenti per espandere le attività delle grandi aziende, con un aumento del 28% anno su anno. Il rapporto prevede che entro il 2038, la spesa in capitale AI delle grandi aziende raggiungerà 370 miliardi di dollari, con un incremento del 127% rispetto alla spesa stimata per l'AI nel 2024.
La crescita attuale e prevista delle tecnologie AI e HPC sta cambiando il panorama dei centri dati. Con l'aumento della domanda di elaborazione, i centri dati su larga scala e i centri dati stanno evolvendo dalle tradizionali strutture di calcolo a centri di infrastruttura avanzati per AI. Queste strutture stanno diventando le infrastrutture fondamentali per tecnologie rivoluzionarie come veicoli autonomi, ricerca medica avanzata e applicazioni AI di prossima generazione. Il futuro dell'innovazione digitale dipenderà in gran parte dallo sviluppo e dall'espansione continua di queste strutture computazionali chiave, segnando un nuovo era per l'infrastruttura tecnologica.
Panoramica attuale del mercato dei centri dati.
Il mercato attuale dei centri dati è composto da molte aziende pubbliche e private che gestiscono insieme un gran numero di centri dati. Le aziende di spicco nel settore includono Digital Realty, Equinix, Vantage, EdgeConnex e QTS. Secondo CBRE, la più grande area di centri dati negli Stati Uniti si trova attualmente in Virginia del Nord, ma la crescita in tutte le aree è molto rapida, portando i tassi di occupazione a livelli storicamente bassi.
I centri dati sono fondamentali per molteplici settori, supportando tutto, dai servizi di streaming come Netflix al cloud computing, all'intelligenza artificiale e a molte altre applicazioni. Tuttavia, non tutti i centri dati sono uguali. Ogni centro dati può essere personalizzato in base a funzioni specifiche e classificato in diverse categorie, tra cui centri dati su larga scala, edge, cloud e aziendali. I centri dati stanno diventando sempre più grandi e la densità energetica sta aumentando. La competizione per fornire infrastrutture per settori in rapida espansione come l'AI ha portato a una corsa agli armamenti tra le aziende su larga scala per accelerare l'espansione della capacità dei centri dati.
Le barriere che i centri dati tradizionali devono affrontare nel soddisfare la domanda di intelligenza artificiale.
I fornitori di centri dati tradizionali che servono industrie non AI di solito utilizzano una combinazione di centri dati più piccoli e geograficamente distribuiti, molti dei quali sono stati originariamente costruiti per applicazioni a bassa densità. Negli ultimi dieci anni, il consumo energetico operativo dei centri dati tradizionali è rimasto relativamente basso. Sebbene Digital Realty (con una capitalizzazione di mercato di 62 miliardi di dollari) ed Equinix (con una capitalizzazione di mercato di 94 miliardi di dollari) siano le due più grandi aziende di centri dati al mondo, gestiscono principalmente centri dati più piccoli. Ad esempio, i centri dati di Digital Realty hanno tipicamente potenze che variano da 0,5 megawatt a 40 megawatt per struttura. Allo stesso modo, il programma xScale di Equinix è composto da una rete globale di centri dati, con una capacità operativa totale di soli 292 megawatt per 20 strutture (presentazione agli investitori del terzo trimestre 2024 di Equinix, 8 novembre 2024). In confronto, alcune attività minerarie possono ottenere capacità energetiche significative in un singolo sito.
Storicamente, gli operatori hanno avuto poco incentivo a scalare rapidamente poiché i servizi di streaming, telecomunicazioni, archiviazione dati e molte applicazioni cloud hanno una densità di calcolo limitata. Tuttavia, con i progressi dell'intelligenza artificiale e la crescente complessità di questi algoritmi, i centri dati ora devono utilizzare le ultime generazioni di GPU e gestire su larga scala strutture all'avanguardia per ottimizzare l'esecuzione dell'addestramento.
L'aumento della scala è reso possibile dai progressi nella capacità di calcolo GPU e dai vantaggi del calcolo parallelo, che consente ai centri dati di costruire cluster più grandi con maggiore capacità di calcolo. Il calcolo parallelo consente di distribuire senza soluzione di continuità i carichi di lavoro su altre GPU, consentendo di scalare in modo efficiente aggiungendo più unità. È fondamentale che i grandi cluster in un singolo sito riducano la latenza tra le GPU, migliorando così le prestazioni del calcolo parallelo. Questo vantaggio rende un cluster di 200 MW in un'unica sede molto più efficiente nell'addestramento AI rispetto a quattro cluster di 50 MW distribuiti geograficamente, poiché la comunicazione a bassa latenza tra le GPU è cruciale per massimizzare l'efficienza computazionale. Pertanto, le aziende su larga scala danno priorità a un singolo luogo in grado di ottenere una grande capacità energetica per soddisfare le esigenze dei carichi di lavoro AI avanzati.
Attualmente, questa capacità è insufficiente e molte strutture tradizionali faticano a soddisfare l'enorme domanda di energia richiesta dai moderni carichi di lavoro AI/HPC. Le differenze nei requisiti di rete, raffreddamento e densità dei rack tra casi d'uso a bassa e alta potenza rendono difficile la trasformazione delle vecchie strutture.
Oggi, le aziende su larga scala necessitano di centri dati con maggiore capacità energetica per supportare l'addestramento dei loro modelli ad alta intensità energetica (come i grandi modelli linguistici). Secondo un articolo dell'Uptime Institute di dicembre 2020, la densità media dei rack di quell'anno era di 8,4 kW/rack, escludendo i valori anomali ad alte prestazioni di 30+ kW/rack. I rack dei server di questi centri dati avevano una potenza massima di 40 kW per rack, ora è necessario supportare oltre 132 kW per rack, che è la potenza richiesta da sistemi all'avanguardia come il GB200 NVL72, cresciuta di oltre tre volte in pochi anni. Gli esperti del settore prevedono che l'aumento della densità computazionale e l'evoluzione della legge di Moore potrebbero portare i requisiti energetici dei rack dei server a livelli senza precedenti.
Pertanto, gli operatori di centri dati tradizionali si stanno concentrando sullo sviluppo di nuove aree per adattarsi ai nuovi centri dati dedicati all'AI/HPC, la cui approvazione energetica e costruzione richiederanno anni. Secondo un recente rapporto del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti, le richieste di connessione per strutture da 300 MW a 1.000 MW o più sono aumentate drasticamente, mettendo sotto pressione la capacità della rete locale di fornire elettricità a un ritmo così rapido, causando ritardi nell'interconnessione e nella costruzione di 2-4 anni.
Gli operatori di centri dati su larga scala ora mirano a costruire cluster di GPU il più grandi possibile per addestrare modelli AI/HPC, con l'obiettivo di diverse aziende di avere centri dati di scala gigawatt per ospitare decine di migliaia di GPU di prossima generazione. Sebbene gli operatori di centri dati su larga scala stiano costruendo i propri centri dati, fanno ancora pesantemente affidamento su fornitori terzi con capacità energetiche consolidate per accelerare il tempo di alimentazione delle GPU. Tuttavia, solo pochi centri dati esistenti sono in grado di gestire una domanda di energia così enorme e un'alta densità energetica per rack. Questa carenza è in gran parte dovuta alla mancanza di previsione per la rapida crescita della domanda di centri dati.
Perché i minatori di bitcoin possono colmare un vuoto chiave.
I minatori di bitcoin dispongono di strutture pronte all'energia e su larga scala, e quindi hanno la capacità di soddisfare la domanda energetica dei minatori su larga scala. Negli anni, i minatori hanno cercato siti energetici abbondanti e a prezzi accessibili, assicurandosi grandi capacità energetiche in un unico luogo, oltre a progetti infrastrutturali a lungo termine come componenti di sottostazioni e attrezzature di media e alta tensione. Alcuni siti minerari hanno già la capacità di essere pronti all'energia, risolvendo uno dei principali vincoli che devono affrontare i minatori su larga scala: ottenere elettricità affidabile su larga scala.
Entrando in questi siti di mining di bitcoin pronti per l'energia, i minatori su larga scala possono aggirare il lungo processo di garanzia della disponibilità di energia, concentrandosi sulla trasformazione e personalizzazione delle infrastrutture per soddisfare le loro esigenze specifiche. Molti minatori controllano siti con centinaia di megawatt, cosa che pochi operatori di centri dati tradizionali possono ottenere in un unico luogo. Diverse grandi aziende minerarie hanno già accesso a infrastrutture energetiche di scala industriale, garantendo pipeline energetiche con capacità superiori a 2 gigawatt (GW), consentendo ai minatori di beneficiare della crescente domanda di capacità energetica. Sebbene ci siano differenze significative tra i siti di mining bitcoin tradizionali e i centri dati AI, i minatori hanno un'esperienza preziosa nella gestione di grandi edifici e centri dati, spesso con team consolidati di elettricità, meccanica, strutture e sicurezza. Queste competenze possono ulteriormente semplificare la transizione per le aziende su larga scala che cercano di espandersi rapidamente.
Solo alcuni minatori possono beneficiare dell'intelligenza artificiale.
Non tutti i minatori possono sfruttare le opportunità AI/HPC. Per costruire centri dati adatti per AI/HPC, devono essere soddisfatti diversi fattori chiave, tra cui l'acquisizione di terreni su larga scala, acqua di raffreddamento, fibre scure, elettricità affidabile e forza lavoro qualificata. Sfortunatamente, anche soddisfacendo queste condizioni, le aziende che non hanno ottenuto le necessarie approvazioni (cioè capacità elettrica, terreni e zonizzazione) o che non possiedono ancora componenti infrastrutturali chiave a lungo termine si troveranno ad affrontare ostacoli e ritardi nello sviluppo.
Un altro motivo chiave per cui non tutti i minatori di bitcoin possono sfruttare le opportunità AI/HPC è che l'infrastruttura esistente dei minatori non può essere trasferita direttamente o applicata ai centri dati AI a causa delle differenze nei requisiti di design e operativi. Sebbene ci siano alcune somiglianze nelle infrastrutture elettriche chiave (compresi i componenti delle sottostazioni ad alta tensione e i sistemi di distribuzione), i centri dati AI hanno requisiti specifici che richiedono competenze specialistiche dettagliate e una forza lavoro qualificata.
La complessità dei centri dati AI aumenta praticamente tutti gli aspetti operativi, inclusi i sistemi meccanici, di raffreddamento e di rete, rendendo la trasformazione delle strutture di mining di bitcoin in centri dati AI/HPC un compito arduo. Di seguito, delineiamo alcuni dei principali aggiornamenti necessari affinché i minatori trasformino le loro strutture esistenti in centri dati AI.
1. Infrastruttura di rete:
I carichi di lavoro AI/HPC richiedono connessioni ad alta velocità e bassa latenza tra le GPU nei centri dati. Pertanto, la rete interna dei carichi di lavoro AI/HPC è molto più complessa rispetto al mining poiché le GPU comunicano costantemente tra loro. La chiave per il successo delle operazioni AI è sviluppare l'infrastruttura di rete ottimale per garantire un'esecuzione rapida dei carichi di lavoro. Inoltre, deve essere stabilita una connessione con fibre scure dal sito e soddisfatti i requisiti di latenza, mentre i siti di mining non hanno bisogno di tali requisiti.
2. Sistemi di raffreddamento:
I minatori utilizzano vari design di raffreddamento, tra cui raffreddamento ad aria, raffreddamento ad acqua e sistemi di raffreddamento a immersione. Il raffreddamento è principalmente focalizzato sulle macchine stesse, con minore attenzione alle infrastrutture di supporto. D'altra parte, i centri dati AI richiederanno soluzioni di raffreddamento più avanzate, come il raffreddamento a liquido diretto ai chip, per raffreddare i server NVIDIA di ultima generazione ad alta potenza, combinato con sistemi di raffreddamento ad aria aggiuntivi per supportare le infrastrutture di rete e meccaniche.
3. Redondanza:
Rispetto ai centri dati di mining di bitcoin, i centri dati di intelligenza artificiale hanno requisiti di ridondanza più rigorosi. Le operazioni di mining sono intrinsecamente flessibili e quindi non richiedono installazioni di alimentazione di riserva robuste. D'altro canto, i centri dati di intelligenza artificiale di solito utilizzano una ridondanza di almeno N+1 durante l'intero processo operativo, mentre componenti critici come la rete centrale e i componenti di archiviazione richiedono un livello di ridondanza ancora maggiore per garantire un funzionamento ininterrotto o almeno per memorizzare e controllare correttamente i dati in caso di guasto dell'apparecchiatura. Ciò significa che per ogni infrastruttura critica (come le attrezzature di raffreddamento) deve esserci un backup (ridondanza N+1). Ad esempio, durante la manutenzione di un'unità di raffreddamento, deve esserci un'unità aggiuntiva per mantenere il funzionamento continuo. Questo livello di ridondanza è raro nei siti minerari che non hanno queste esigenze di uptime.
4. Ridisegno delle dimensioni:
I centri dati AI utilizzano server a rack, il che è molto diverso dagli ASIC a scatola utilizzati nel mining di bitcoin. Per ospitare l'hardware AI, è necessaria una riprogettazione completa dell'infrastruttura fisica interna della struttura per supportare sistemi a rack e le loro specifiche esigenze di raffreddamento, rete ed elettricità.
5. Altre distinzioni:
In generale, questi fattori indicano che trasformare le strutture di mining per soddisfare i requisiti dei centri dati AI/HPC è una sfida di design e ingegneria. Le crescenti esigenze infrastrutturali hanno anche portato a un significativo aumento dei costi di capitale per i centri dati AI/HPC rispetto ai costi di costruzione per il mining di bitcoin.
I minatori in grado di sfruttare la domanda di centri dati AI hanno un potenziale di crescita.
Anche se i minatori possono avere l'infrastruttura e le posizioni giuste, la transizione verso le operazioni AI/HPC richiede più degli asset fisici: richiede competenze, stack tecnologici diversi e nuovi modelli di business. Coloro che hanno team di gestione esperti e sono in grado di costruire con successo operazioni AI/HPC hanno grandi opportunità di portare valore incrementale alle loro aziende. Di seguito sono riportati alcuni vantaggi chiave che possono portare valore aggiunto alle aziende che scelgono di allocare le proprie risorse energetiche e di centri dati dal mining di bitcoin all'AI/HPC.
Alti margini di profitto e prevedibilità dei flussi di cassa: Le operazioni dei centri dati AI/HPC, in particolare i modelli di hosting e personalizzazione, comportano contratti a lungo termine, spesso concordati prima dell'inizio della costruzione del centro dati, garantendo flussi di cassa fissi e ricorrenti. Questi sono flussi di cassa prevedibili e ad alto margine, spesso in collaborazione con controparti rispettabili, consentendo agli operatori di centri dati di trasferire gran parte dei costi agli inquilini, comprese le spese energetiche e operative (a seconda della struttura di locazione).
Diversificazione dei flussi di cassa: i ricavi non solo sono più prevedibili rispetto al mining di bitcoin, ma sono anche indipendenti dal mercato delle criptovalute, il che può bilanciare la situazione dei ricavi delle aziende ad alto rischio in un mercato delle criptovalute turbolento. Durante i mercati orsi del bitcoin, questo può migliorare la stabilità finanziaria, consentendo ai minatori di continuare a raccogliere fondi tramite equity o debito senza subire eccessive diluizioni o oneri di interesse.
I mercati del capitale profondi possono aiutare a espandere le operazioni: sebbene le infrastrutture siano molto più costose rispetto al mining di bitcoin, la prevedibilità dei flussi di cassa rende l'underwriting degli investimenti più diretto, aprendo così nuove fonti di capitale di debito e equity per i progetti di centri dati. Molte società, tra cui fondi di private equity, investimenti in infrastrutture, fondi pensione e compagnie di assicurazione sulla vita, desiderano entrare nel settore dei centri dati per ottenere rendimenti. Gli operatori di centri dati che hanno firmato contratti con controparti rispettabili possono affittare tali contratti e raccogliere significativi finanziamenti per il progetto per costruire centri dati.
Secondo il rapporto annuale di Newmark (2023) sul mercato dei centri dati, il volume di finanziamento del debito regolare nel 2023 ha raggiunto un massimo storico e non mostra segni di rallentamento, con 18 miliardi di dollari di finanziamenti per lo sviluppo sottoscritti solo nel primo trimestre del 2024. I tassi di interesse sono anche ragionevoli, con Newmark che riporta tassi compresi tra il 2,25% e il 4,50% di SOFR, a seconda del prestatore.
Enorme potenziale di valorizzazione: una volta che gli asset sono stabiliti e consolidati, esiste anche una grande divergenza di valutazione tra mining e AI/HPC, rendendo l'AI/HPC un'opportunità molto attraente. I prezzi storici delle transazioni dei minatori di bitcoin si collocano nella fascia di 6-12 volte EV/EBITDA, mentre alcune delle più grandi aziende di centri dati al mondo valutano a 20-25 volte EV/EBITDA. Considerando l'alta redditività del settore, la traiettoria di crescita, i flussi di cassa prevedibili e la minore volatilità del mercato rispetto alle criptovalute, ciò è ragionevole. Per comprendere meglio l'entità delle attuali discrepanze, il totale EV delle aziende di mining/AI miste è il 23% dell'EV di Digital Realty, sebbene la capacità totale potenziale in MW sia 3,5 volte quella dell'azienda.
Pertanto, la prevedibilità dei flussi di cassa, un mercato di finanziamento attivo e un significativo potenziale di aumento della valutazione rendono le opportunità AI/HPC estremamente attraenti e con potenziale di valorizzazione per i minatori che possiedono i beni giusti. Questi minatori si aspettano di fare significativi progressi nel mercato tradizionale dei centri dati e diventare uno dei più grandi operatori del settore.
Prospettive sul mining di bitcoin.
Negli ultimi mesi, l'AI/HPC ha ricevuto grande attenzione, ma ci aspettiamo ancora che l'hash rate e la crescita della rete di mining di bitcoin continuino a salire. La crescita del mining avviene in parallelo con la crescita dell'AI/HPC. L'aumento del prezzo del bitcoin migliora la redditività dei minatori e, se il prezzo continua a salire oltre l'aumento della difficoltà della rete, il mining potrebbe diventare ancora più redditizio. Ma come sarà il panorama del mining in futuro con l'emergere di bitcoin e AI/HPC? Di seguito, delineiamo alcune delle principali tendenze che potrebbero emergere dall'integrazione tra AI/HPC e mining di bitcoin nel prossimo futuro.
Massimizzare il valore degli asset:
La maggior parte dei minatori di bitcoin dà sempre priorità a massimizzare il valore del proprio utilizzo energetico. Attualmente, per coloro che possiedono siti adattabili, i centri dati AI sono il percorso più redditizio. Considerando l'aumento del valore dei siti AI/HPC, i siti minerari che possono essere convertiti in centri dati AI/HPC probabilmente seguiranno questo percorso per massimizzare il valore per gli azionisti. Tuttavia, ciò non significa necessariamente che ci siano svantaggi per i minatori di bitcoin. Ci aspettiamo comunque che l'hash rate della rete cresca, ma a un ritmo più lento rispetto a quando nessun minatore principale negli Stati Uniti convertirà i propri siti in centri dati AI/HPC. Queste conversioni beneficiano i minatori rimasti nella rete eliminando la concorrenza per l'hash rate.
Il mining di bitcoin è il motore per monetizzare l'energia inutilizzata:
Con l'emergere dell'intelligenza artificiale/computazione ad alte prestazioni (AI/HPC), ci aspettiamo che i minatori si concentrino ulteriormente sul dispiegamento della loro capacità in aree più remote, poiché le grandi aziende su larga scala hanno grandi siti disponibili per AI/HPC in mercati più sviluppati, pertanto offrono offerte più alte rispetto ai minatori. Il mining di bitcoin non richiede autorizzazioni, non è limitato dalla posizione ed è flessibile, rendendolo uno dei migliori modi per sfruttare la capacità di generazione di energia inutilizzata.
Ci aspettiamo che una parte maggiore del mining di bitcoin venga spostata verso i confini per monetizzare la capacità energetica inutilizzata, in particolare in aree remote degli Stati Uniti e in mercati emergenti internazionali come Etiopia e Paraguay, che dispongono di abbondante energia a basso costo.
Il mining di bitcoin come investimento infrastrutturale e ponte per le opzioni AI/HPC.
Inoltre, mentre diverse regioni degli Stati Uniti si sforzano di costruire infrastrutture di trasmissione e connessione in fibra, il mining di bitcoin può fungere da ponte, assicurando progetti infrastrutturali energetici di maggiore capacità, come la costruzione di sottostazioni e centrali elettriche, anche in assenza di opportunità immediatamente o chiaramente sfruttabili per la capacità AI/HPC. Utilizzando il mining di bitcoin per investimenti immobiliari opportunistici e relativi alla generazione di energia, gli investitori possono guadagnare rendimenti mentre aspettano il raggiungimento di altri casi d'uso energetici a lungo termine, ponendosi come una strategia attraente per la crescita e l'investimento nelle infrastrutture.
Per i minatori che non possono essere convertiti in centri dati AI/HPC, i siti di mining di bitcoin possono comunque essere gestiti come attività redditizia a lungo termine. Diversi minatori hanno acquistato strutture ad alta potenza senza inquilini AI/HPC esistenti e hanno anche investito in siti in diverse fasi di sviluppo. Come abbiamo descritto in precedenza, alcuni di questi siti potrebbero non avere le migliori caratteristiche richieste per l'AI/HPC, ma potrebbero comunque essere utili per il mining di bitcoin. Altri minatori non hanno team o competenze interne per contrattare con importanti acquirenti e affrontare progetti ingegneristici e di costruzione su larga scala. I minatori che cercano di massimizzare il valore sperano di bloccare un cliente AI, ma nel caso in cui le opportunità AI/HPC non possano essere realizzate, questi minatori possono comunque scegliere di stabilire un'attività di mining BTC redditizia.
Emergenti sinergie tra centri dati AI/HPC e mining.
Produttori di ASIC come Bitmain hanno iniziato a sviluppare ASIC con dimensioni simili a quelle delle GPU per i rack dei centri dati. Un ulteriore coordinamento delle dimensioni degli ASIC con quelle delle prossime generazioni di GPU consentirà ai centri dati di monetizzare il loro spazio rack inutilizzato installando macchine minerarie delle dimensioni di server, il che contribuirà a semplificare il processo di trasformazione dei centri dati per AI/HPC. In futuro, i minatori potrebbero essere più inclini ad acquistare queste macchine, poiché mantengono la flessibilità nel design dei centri dati e possono aiutare i minatori a passare più facilmente all'AI/HPC se si presentano opportunità di maggiore valore.
Con l'aumento della capacità dei centri dati AI/HPC, sta aumentando anche il loro impatto sulla rete. Sebbene questi centri dati debbano essere quasi sempre online, ciò non significa necessariamente che il consumo energetico totale sia costante. Infatti, la curva di carico per l'addestramento AI/HPC può essere molto instabile, poiché durante l'esecuzione di calcoli intensivi viene consumata più energia, mentre durante i checkpoint si consuma meno energia. La frequenza dei checkpoint varia, e a seconda dell'infrastruttura implementata e delle dimensioni del modello, il processo può richiedere da pochi minuti a decine di minuti. Con l'aumentare delle dimensioni del modello, è necessario memorizzare più dati, aumentando così il tempo necessario per mantenere tutti i dati.
Allo stesso modo, per i carichi di lavoro di inferenza AI/HPC, si prevede che i profili di carico siano strettamente allineati con la domanda dei clienti, poiché ogni richiesta di modello viene elaborata direttamente all'interno del centro dati. Inizialmente, con le fluttuazioni nella domanda di modelli, questi profili potrebbero mostrare una notevole volatilità. Tuttavia, nel tempo, con l'adozione diffusa di modelli specifici, il carico potrebbe diventare più prevedibile, con picchi di domanda durante il giorno e una diminuzione della domanda durante la notte. Questo ciclo di carico giornaliero offre un'opportunità ideale per il mining di bitcoin, poiché le operazioni minerarie possono espandersi o ridursi dinamicamente per integrare le fluttuazioni nella domanda energetica del processo di inferenza AI.
Pertanto, in futuro il mining di bitcoin può fungere da meccanismo di bilanciamento del carico, aumentando il mining quando il carico è basso e riducendolo quando il carico AI recupera.
I vantaggi per gli operatori di centri dati sono evidenti, poiché possono ottenere un maggiore valore dalla capacità disponibile online, mentre per gli inquilini ciò fornisce un certo grado di stabilità del carico per i centri dati e l'intera rete. Con l'espansione delle dimensioni dei cluster di centri dati, il consumo energetico e l'impatto sulla rete saranno sottoposti a controlli sempre più rigorosi, rendendo fondamentale garantire la stabilità del carico.
Trasferire MW all'AI/HPC dovrebbe rallentare il tasso di crescita dell'hash rate.
I minatori che entrano nelle operazioni AI/HPC stanno attivamente trasferendo capacità che altrimenti sarebbe stata utilizzata per il mining di bitcoin, il che dovrebbe rallentare il tasso di crescita dell'hash rate. Questo è particolarmente importante considerando il potenziale mercato rialzista del bitcoin, poiché l'aumento del prezzo del bitcoin non porterà a un corrispondente e bilanciato aumento dell'hash rate, portando così a un aumento dell'hash rate. Detto ciò, ci aspettiamo comunque che l'hash rate della rete aumenti con l'introduzione di macchine minerarie più efficienti, sia per sostituire macchine di generazione precedente che per nuovi investimenti netti in siti sfavorevoli per le attività AI/HPC.
Riflessioni finali.
La domanda di centri dati negli Stati Uniti potrebbe esplodere a un ritmo senza precedenti, con una crescita del 31% anno su anno prevista solo per il 2024. Queste previsioni indicano anche che la capacità dei centri dati negli Stati Uniti raddoppierà nei prossimi cinque anni, passando dagli attuali 21 GW a una prevista di 45 GW. Questa esplosione, insieme a centinaia di miliardi di dollari di investimenti promessi da fornitori su larga scala nei prossimi 5-10 anni, crea opportunità estremamente attraenti per le aziende in grado di fornire due risorse chiave: energia abbondante e a basso costo e infrastrutture robuste in grado di supportare operazioni AI e HPC.
L'attuale ondata di AI e HPC mette in luce una debolezza chiave dei centri dati tradizionali: non possono trasformare le strutture esistenti per soddisfare le elevate esigenze energetiche dei carichi di lavoro AI moderni. Questo vuoto nel mercato crea opportunità significative per le attività di mining di bitcoin che hanno già ciò di cui le aziende AI/HPC hanno urgente bisogno: grandi siti con programmi di alimentazione accelerati. Le opzioni per i fornitori su larga scala sono limitate e non possono espandere le loro attività in tempo per soddisfare l'esplosiva domanda di AI/HPC. I minatori di bitcoin stanno diventando una scelta ragionevole e praticabile per le aziende su larga scala che cercano di espandere le loro attività e rimanere competitive in un mercato in crescita. Tuttavia, questa opportunità di generazione di minatori di bitcoin rimane selettiva. Solo una piccola parte delle attività di mining di bitcoin ha l'infrastruttura e le capacità necessarie per supportare con successo i requisiti rigorosi dei carichi di lavoro AI/HPC moderni. Coloro che possiedono questi beni scarsi e cercano di massimizzare il loro valore si rivolgeranno ai centri dati AI/HPC.
Sebbene alcuni critici affermino che la diversificazione dei minatori di bitcoin verso i servizi AI/HPC potrebbe indebolire la sicurezza della rete riducendo la potenza di calcolo dedicata al mining di blocchi, questo cambiamento potrebbe effettivamente beneficiare l'ecosistema di mining più ampio. I minatori che non possono soddisfare la domanda dei siti AI/HPC possono ottenere maggiore redditività dall'aumento dei prezzi degli hash. Con un numero crescente di minatori disconnessi, l'aumento del prezzo del bitcoin e l'aumento dei prezzi degli hash aumenteranno significativamente i margini di profitto di tutti i minatori di bitcoin. Con il prezzo del bitcoin che è aumentato fino al 143% quest'anno e l'entrata in carica di un nuovo presidente favorevole al bitcoin, il mining di bitcoin negli Stati Uniti è pronto ad entrare nella sua era più forte fino ad oggi.
L'intersezione tra criptovalute e intelligenza artificiale può essere considerata uno dei settori in criptovaluta più caldi nel 2024. Entro dicembre 2024, il valore di mercato totale dei progetti di criptovaluta che costruiscono progetti di intelligenza artificiale utilizzando token liquidi è di circa 33 miliardi di dollari. Inoltre, Galaxy Research stima che nel 2024 oltre 382 milioni di dollari di venture capital siano stati allocati a startup precoci di criptovaluta AI. Sebbene la maggior parte dei progetti di criptovaluta AI manchi di una corrispondenza di mercato del prodotto, l'intersezione della crescita del mining di bitcoin con le operazioni di intelligenza artificiale/computazione ad alte prestazioni è evidente. L'ingresso del mining di bitcoin nel campo dell'intelligenza artificiale si distingue rispetto ad altre aree di sovrapposizione tra questi due settori poiché ha il potenziale di fornire in larga scala il componente più importante per le operazioni di intelligenza artificiale/computazione ad alte prestazioni: l'energia. Pertanto, i minatori di bitcoin che possiedono asset convertibili in intelligenza artificiale/computazione ad alte prestazioni potrebbero essere uno dei pochi investimenti puri e scalabili nel settore della criptovaluta x intelligenza artificiale.
