AI un kriptogrāfijas nozares ir gatavas līdz 2030. gadam globālajam IKP pievienot 20 triljonus USD, liecina Bitwise
Saskaņā ar jauno digitālo līdzekļu pārvaldnieka Bitwise ziņojumu mākslīgā intelekta (AI) un kriptovalūtas krustpunkts varētu ievērojami stiprināt pasaules ekonomiku, potenciāli līdz 2030. gadam globālajam IKP pievienojot 20 triljonus USD.
Bitwise vecākais kriptopētniecības analītiķis Huans Leons otrdien publicētajā ziņojumā uzsvēra milzīgo potenciālu, ko sniedz AI un kriptogrāfijas nozares sadarbība. "AI un kriptogrāfijas saskarne būs vēl lielāka, nekā cilvēki iedomājas," rakstīja Leons, uzsverot pieaugošo sinerģiju starp šīm divām transformatīvajām tehnoloģijām.
Viena no ievērojamām sadarbības jomām ir topošā partnerība starp bitcoin kalnračiem un AI, kas varētu mainīt abas jomas. AI turpinot uzplaukumu, pieprasījums pēc datu centriem, AI mikroshēmām un elektrības ir palielinājies, radot unikālas iespējas bitkoinu ieguvējiem.
AI nozares straujā izaugsme ir pacēlusi tādus uzņēmumus kā Nvidia uz nebijušu augstumu. Nvidia nesen sasniedza 3 triljonu dolāru tirgus ierobežojumu, padarot to par trešo lielāko uzņēmumu pasaulē, atpaliekot tikai no Microsoft un Apple. Šī sprādzienbīstamā izaugsme veicina intensīvas sacensības par “AI pārākumu”, izraisot ievērojamu datu centru, AI mikroshēmu un piekļuves elektrībai trūkumu. Tiek prognozēts, ka četri pasaulē lielākie mākoņdatošanas uzņēmumi — Amazon, Google, Meta un Microsoft — nākamgad vien jaunos datu centros vien iztērēs gandrīz 200 miljardus USD, norāda Leon.
Tomēr pieprasījums pārsniedz piedāvājumu, jo vairāk nekā 80% datu centra jaudas būvniecības stadijā jau ir iepriekš iznomāti, kā ziņo komerciālā nekustamā īpašuma uzņēmums CBRE Group. Šis trūkums rada būtisku izaicinājumu AI nozarei.
Bitcoin kalnračiem ir vērtīga infrastruktūra, kas varētu mazināt dažas AI nozares pieaugošās sāpes. Lai gan bitkoinu ieguvē izmantotās lietojumprogrammām specifiskās integrētās shēmas (ASIC) nav piemērotas AI lietojumprogrammām, kalnraču plašās uzglabāšanas, dzesēšanas sistēmas un piekļuve lētai jaudai var tikt izmantota, lai atbalstītu AI skaitļošanas vajadzības. Šī infrastruktūra ir būtiska lielajiem datu centriem, kas nepieciešami, lai uzglabātu un apstrādātu milzīgo informācijas apjomu, ko ģenerē AI sistēmas.