Джерело: Galaxy; компіляція: Bai Shui, Jinse Finance
Резюме
Біткойн-майнери, які мають великі земельні ділянки, охолоджуючу воду, темні волокна, надійну електрику, кваліфіковану робочу силу, схвалення електрики та ключові компоненти інфраструктури з тривалими термінами поставки, перебувають у вигідному становищі, оскільки можуть підвищити вартість своїх активів, задовольняючи попит на швидко зростаючий ринок центрів обробки даних AI/HPC.
Дослідження Goldman Sachs прогнозує, що до 2030 року попит на центри обробки даних у США досягне 45 ГВт, а попит на електроенергію в період з 2023 по 2030 рік зросте з середньорічним темпом на 15% під впливом AI.
Morgan Stanley прогнозує, що до 2038 року капітальні витрати на AI в суперкомп’ютерних системах досягнуть 370 мільярдів доларів, що на 127% більше, ніж очікувані капітальні витрати на AI у 2024 році.
Запити на підключення для об’єктів потужністю від 300 до 1000 МВт або більше різко зросли, що призвело до тиску на місцеву електромережу, щоб постачати електроенергію так швидко, що це призвело до подовження термінів з'єднання та будівництва на 2-4 роки.
Традиційні центри обробки даних не мають потужності для високої потужності і не можуть підтримувати операції з високою щільністю обчислень. Максимальна потужність серверних стійок колись становила 40 кВт за стійку, тепер потрібно підтримувати понад 132 кВт за стійку, що є необхідним для таких передових систем, як GB200 NVL72.
Прогнозованість грошових потоків, активний ринок фінансування та значний потенціал для підвищення оцінки операцій AI/HPC роблять цю можливість надзвичайно привабливою для майнерів з відповідними активами.
Майнери можуть звільнити величезну вартість, перейшовши на ринок AI/HPC, шляхом арбітражу їх 6-12 разів EV/EBITDA оцінки з типовими 20-25 разами у провідних операторів центрів обробки даних.
Вступ
Виникнення штучного інтелекту (AI) створює небачений попит на об'єкти високої потужності для обчислень (HPC). Цей сплеск призвів до того, що суперкомпанії інвестують величезні кошти в нові потужності центрів обробки даних. Однак через обмежені електричні потужності терміни будівництва нових об'єктів затягуються на 2-4 роки, традиційним центрам обробки даних важко задовольнити ці вимоги.
Біткойн-майнер має унікальні переваги, які дозволяють використовувати цю ринкову можливість, оскільки вони вже отримали ключові компоненти, необхідні для великомасштабної енергетичної інфраструктури та експлуатації центрів обробки даних. Хоча через специфічні вимоги до охолодження, мережі та надмірності не всі майнінгові об'єкти можна перетворити на центри обробки даних AI, ті, хто має відповідні активи та експертизу, отримають вигоду від високої рентабельності грошових потоків та величезного потенціалу підвищення оцінки операцій AI/HPC. Цей звіт досліджує поточний ландшафт традиційних центрів обробки даних і підкреслює конкретні перешкоди для задоволення вимог обчислень AI. Потім звіт аналізує, чому певні типи біткойн-майнерів можуть добре заповнити цю прогалину та досліджує майбутні тенденції на перетині біткойн-майнінгу та AI інфраструктури.
Які можливості для центрів обробки даних AI?
AI у 2024 році процвітатиме завдяки широкому впровадженню технології генеративного AI (GenAI). За даними Pitchbook, з 2016 року було здійснено понад 100 тисяч угод, які інвестували понад 680 мільярдів доларів у стартапи у сфері AI та машинного навчання, лише в 2024 році було інвестовано 120 мільярдів доларів.
Сплеск штучного інтелекту та високопродуктивних обчислень (HPC) створює величезний попит на потужність центрів обробки даних. Центри обробки даних є критично важливими для експлуатації штучного інтелекту/високопродуктивних обчислень, оскільки вони забезпечують необхідну інфраструктуру та електроенергію для обчислень, насичених GPU. Нові застосунки штучного інтелекту, такі як великі мовні моделі (LLM), особливо енергоємні. Міжнародна енергетична агенція стверджує, що один запит ChatGPT вимагає 2.9 ват-години електроенергії, тоді як пошук у Google вимагає лише 0.3 ват-години.
Виникнення енергоємних підприємств AI/HPC у США підштовхує зростання попиту на центри обробки даних. Дослідження Goldman Sachs прогнозує, що до 2024 року попит на центри обробки даних у США досягне 21 ГВт (зростання на 31% в річному обчисленні). Для довідки, прогноз зростання попиту на центри обробки даних у США на 2022-2033 роки становить 15,8% у річному обчисленні. Враховуючи значне зростання попиту на центри обробки даних у 2024 році, Goldman Sachs прогнозує, що до 2030 року попит на центри обробки даних у США зросте до 45 ГВт. До 2030 року американські центри обробки даних споживатимуть 45 ГВт електроенергії, що становитиме 8% від загальної потужності США.
Ринкова можливість центрів обробки даних у США отримає підтримку від зростання інвестицій суперкомпаній в інфраструктуру AI, таких як Google Cloud та AWS, які можуть швидко розширити свої потужності для обслуговування інших корпоративних клієнтів. Ці суперкомпанії зобов'язалися інвестувати понад 100 мільярдів доларів у центри обробки даних AI протягом наступних 10 років, щоб задовольнити зростаючий попит на центри обробки даних. Управління активами JPMorgan прогнозує, що до кінця 2024 року буде інвестовано 163 мільярди доларів для розширення бізнесу суперкомпаній, що на 28% більше в річному обчисленні. Звіт прогнозує, що до 2038 року капітальні витрати суперкомпаній на AI досягнуть 370 мільярдів доларів, що на 127% більше, ніж очікувані капітальні витрати на AI у 2024 році.
Поточне зростання технологій AI та HPC змінює ландшафт центрів обробки даних. Зі зростанням попиту на обчислення суперцентри даних і центри обробки даних поступово переходять від традиційних обчислювальних об'єктів до сучасних центрів інфраструктури AI. Ці об'єкти стають основою для таких проривних технологій, як автономні автомобілі, прогресивні медичні дослідження та нові застосування AI. Майбутнє цифрових інновацій у великій мірі залежатиме від подальшого розвитку та розширення цих ключових обчислювальних об'єктів, що ознаменує нову еру технологічної інфраструктури.
Поточний огляд ринку центрів обробки даних
Поточний ринок центрів обробки даних складається з багатьох публічних та приватних компаній, які спільно керують численними центрами обробки даних. Відомі компанії в цій сфері включають Digital Realty, Equinix, Vantage, EdgeConnex та QTS. За даними CBRE, найбільший регіон центрів обробки даних у США наразі розташований у Північній Вірджинії, але зростання відбувається в усіх регіонах, що призвело до досягнення історично низького рівня вакантності.
Центри обробки даних є опорою для багатьох різних галузей, підтримуючи все від потокових сервісів на кшталт Netflix до хмарних обчислень, штучного інтелекту та багатьох інших застосувань. Однак не всі центри обробки даних однакові. Кожен центр обробки даних може бути налаштований відповідно до специфічних функцій і може бути класифікований за різними категоріями, включаючи суперцентри, крайові, хмарні та корпоративні центри обробки даних. Центри обробки даних стають дедалі більшими, а щільність потужності зростає. Конкуренція за забезпечення інфраструктури для швидко розвиваються галузей, таких як AI, призвела до гонки озброєнь між суперкомпаніями для прискорення розширення потужностей центрів обробки даних.
Перешкоди, з якими стикаються традиційні центри обробки даних у задоволенні потреб штучного інтелекту
Постачальники традиційних центрів обробки даних, які обслуговують не-AI галузі, зазвичай використовують комбінацію більш дрібних, географічно розосереджених центрів обробки даних, багато з яких спочатку були побудовані для низькощільних застосувань. Протягом останнього десятиліття енергетичні витрати традиційних центрів обробки даних залишалися відносно низькими. Хоча Digital Realty (ринкова капіталізація 62 мільярди доларів) та Equinix (ринкова капіталізація 94 мільярди доларів) є найбільшими компаніями у світі в сфері центрів обробки даних, вони в основному управляють меншими центрами обробки даних. Наприклад, центри обробки даних Digital Realty зазвичай мають потужність від 0,5 МВт до 40 МВт на об'єкт. Аналогічно, програма xScale компанії Equinix складається з глобальної мережі центрів обробки даних з загальною експлуатаційною потужністю всього 292 МВт для 20 об'єктів (презентація інвестору Equinix за третій квартал 2024 року, 8 листопада 2024 року). На відміну від цього, деякі бізнеси з видобутку можуть отримати значну енергетичну потужність на одному майданчику.
Історично склалося так, що оператори майже не мали стимулів для швидкого масштабування, оскільки обчислювальна щільність потокового відео, телекомунікацій, зберігання даних та багатьох хмарних застосунків є обмеженою. Однак із прогресом штучного інтелекту та ускладненням цих алгоритмів центри обробки даних тепер повинні використовувати останнє покоління GPU та масово експлуатувати сучасні об'єкти для оптимізації виконання навчання.
Зростання масштабу стало можливим завдяки прогресу в обчислювальних можливостях GPU та перевагам паралельних обчислень, що дозволяє центрам обробки даних створювати більші кластери з більшою обчислювальною потужністю. Паралельні обчислення дозволяють безперебійно розподіляти навантаження на інші GPU, що дозволяє ефективно розширюватися шляхом додавання більшої кількості одиниць. Ключовим моментом є те, що великі кластери на одному майданчику можуть знизити затримки між GPU, що підвищує продуктивність паралельних обчислень. Ця перевага робить один 200 МВт кластер значно ефективнішим у навчанні AI, ніж чотири географічно розподілені кластери по 50 МВт, оскільки низька затримка зв'язку між GPU є критично важливою для досягнення максимальної обчислювальної ефективності. Таким чином, суперкомпанії надають пріоритет здатності отримати великі потужності в одній локації, щоб задовольнити потреби в складних AI навантаженнях.
Наразі ця потужність є дефіцитом, і багато традиційних об'єктів не можуть задовольнити величезні вимоги до енергії, які потрібні для сучасних AI/HPC навантажень. Через різницю в вимогах до мережі, охолодження та щільності стійок між низькими та високими обчислювальними випадками старі об'єкти не можуть бути легко модернізовані.
Сьогодні суперкомпанії потребують центрів обробки даних з більшою енергетичною потужністю для підтримки навчання своїх моделей з високою енерговитратністю (наприклад, великих мовних моделей). Згідно з статтею Uptime Institute за грудень 2020 року, середня щільність стійки в тому році становила 8.4 кВт/стійка, не враховуючи високопродуктивні аномалії понад 30 кВт/стійка. Серверні стійки в цих центрах обробки даних колись мали максимальну потужність 40 кВт за стійку, тепер потрібно підтримувати понад 132 кВт за стійку, що є потужністю, необхідною для таких передових систем, як GB200 NVL72, що зросло більш ніж утричі за кілька років. Експерти галузі прогнозують, що підвищення щільності обчислень і розвиток закону Мура можуть призвести до того, що вимоги до потужності серверних стійок зростуть до небачених рівнів.
Отже, традиційні оператори центрів обробки даних зосередилися на розробці нових територій, щоб відповідати новому поколінню центрів обробки даних, спеціально призначених для AI/HPC, енергетичне схвалення та будівництво яких займе кілька років. Згідно з нещодавнім звітом Міністерства енергетики США, запити на підключення для об'єктів потужністю від 300 до 1000 МВт або більше різко зросли, що призвело до тиску на місцеву електромережу, щоб постачати електроенергію так швидко, що це призвело до подовження термінів з'єднання та будівництва на 2-4 роки.
Оператори суперцентрів обробки даних тепер намагаються побудувати якомога більші кластери GPU для навчання моделей AI/HPC, деякі компанії прагнуть до центру обробки даних потужністю в кілька гігават, щоб вмістити десятки тисяч наступного покоління GPU. Хоча суперцентри обробки даних будують свої власні центри обробки даних, вони все ще сильно залежать від третьосторонніх постачальників з усталеною потужністю електроживлення для прискорення часу постачання електроенергією для GPU. Однак лише кілька існуючих центрів обробки даних можуть впоратися з таким величезним попитом на електроенергію та високою щільністю потужності на стійку. Цей дефіцит у великій мірі є наслідком стрімкого зростання попиту на центри обробки даних, яке не було передбачено.
Чому біткойн-майнери можуть заповнити ключову прогалину
Біткойн-майнери мають великомасштабні, готові до електрики об'єкти, тому можуть задовольнити енергетичні потреби суперкомп'ютерів. Протягом багатьох років майнери шукали місця з достатньою енергією та розумними цінами, забезпечуючи отримання великої потужності в одному місці, а також довгострокові проекти інфраструктури, такі як компоненти підстанцій і середньо-високовольтне обладнання. Деякі майнінгові майданчики вже мають готові енергетичні можливості, що вирішує одну з найбільших проблем, з якими стикаються суперкомп'ютери: отримання надійної великомасштабної електроенергії.
Займаючись цими готовими до енергетики майданчиками для біткойн-майнінгу, суперкомп'ютери можуть обійти тривалий процес забезпечення доступності енергії, зосереджуючи увагу на модернізації та налаштуванні інфраструктури для задоволення своїх специфічних потреб. Багато майнерів контролюють сотні мегават, і лише кілька традиційних операторів центрів обробки даних можуть отримати таку потужність в одному місці. Кілька великих майнінгових компаній вже отримали доступ до інфраструктури електроживлення промислового масштабу, забезпечуючи енергетичні потоки, що перевищують 2 гігавати (ГВт), що дозволяє майнерам вигідно скористатися зростанням потреби в електропостачанні.
Тільки частина майнерів може скористатися перевагами штучного інтелекту.
Не всі майнери можуть скористатися можливостями AI/HPC. Для побудови центрів обробки даних, які підходять для AI/HPC, потрібно виконати кілька ключових факторів, включаючи отримання великих земельних ділянок, охолоджуючої води, темних волокон, надійної електроенергії та кваліфікованої робочої сили. На жаль, навіть якщо ці умови виконані, компанії, які ще не отримали необхідні дозволи (тобто електричні потужності, земельні ділянки та зонування) або ще не мають ключових компонентів довгострокової інфраструктури, зіткнуться з перешкодами та затримками в процесі розробки.
Ще одна ключова причина, чому не всі біткойн-майнери можуть скористатися можливостями AI/HPC, полягає в тому, що наявна інфраструктура майнерів не може бути безпосередньо перенесена або застосована до центрів обробки даних AI через різницю в вимогах до дизайну та експлуатації. Хоча ключова електрична інфраструктура (включаючи компоненти високовольтних підстанцій та розподільчі системи) має певні схожості, центри обробки даних AI мають специфічні вимоги, які потребують детального професійного знання та кваліфікованої робочої сили.
Складність центрів обробки даних AI майже підвищила всі операційні аспекти, включаючи механічні, охолоджувальні та мережеві системи, що робить перетворення біткойн-майнінгових об'єктів на центри обробки даних AI/HPC надзвичайно складним завданням. Нижче ми окреслили деякі основні оновлення, необхідні для майнерів, щоб перетворити існуючі об'єкти на центри обробки даних AI.
1. Мережева інфраструктура:
AI/HPC навантаження потребують високошвидкісних, низькозатратних з'єднань між GPU в центрах обробки даних. Тому внутрішня мережна структура навантаження AI/HPC набагато складніша, ніж у майнінгу, через безперервну комунікацію між GPU. Ключем до успішних операцій AI є розробка оптимальної мережевої інфраструктури для забезпечення швидкого виконання навантажень. Крім того, необхідно встановити з'єднання з темними волокнами з майданчика та задовольнити вимоги до затримок, тоді як майнінгові сайти не потребують таких вимог.
2. Системи охолодження:
Майнери використовують різні дизайни охолодження, включаючи повітряне, водяне та занурене охолодження. Охолодження переважно зосереджено на самих машинах, а не на підтримуючій інфраструктурі. З іншого боку, центри обробки даних AI вимагатимуть більш просунутих рішень для охолодження, таких як рідинне охолодження безпосередньо до чіпів, щоб охолодити найновіші потужні сервери NVIDIA, а також додаткові системи повітряного охолодження для підтримки мережевої та механічної інфраструктури.
3. Надмірність:
Вимоги до надмірності в центрах обробки даних штучного інтелекту є більш суворими, ніж у центрах біткойн-майнінгу. Операції видобутку по своїй суті є гнучкими, тому не потребують потужних резервних електрогенераторів. З іншого боку, центри обробки даних AI зазвичай використовують щонайменше надмірні N+1 протягом всього процесу, тоді як для більшості критичних компонентів, таких як основна мережа та компоненти зберігання, потрібен ще вищий рівень надмірності, щоб забезпечити безперервну роботу або принаймні правильно кешувати та перевіряти дані у разі відмови обладнання. Це означає, що для кожної важливої інфраструктури (наприклад, охолоджувального обладнання) має бути резерв (N+1 надмірність). Наприклад, під час обслуговування одного охолоджувального пристрою має бути ще один пристрій для підтримки безперервної роботи. Цей рівень надмірності рідко зустрічається в майнінгових об'єктах, які не мають таких вимог до безперервної роботи.
4. Переробка розмірів:
Центри обробки даних AI використовують сервери в стійках, що суттєво відрізняється від використання коробкових ASIC у біткойн-майнінгу. Для того, щоб вмістити апаратуру AI, потрібно кардинально перепроектувати внутрішню фізичну інфраструктуру об’єкта, щоб підтримати системи в стійках та їх специфічні вимоги до охолодження, мережі та електрики.
5. Інші відмінності:
В цілому, ці фактори вказують на те, що модернізація майнінгових об'єктів для відповідності вимогам центрів обробки даних AI/HPC є складним дизайнерським та інженерним завданням. Посилені вимоги до інфраструктури також призвели до суттєвого зростання вартості капітальних витрат центрів обробки даних AI/HPC у порівнянні з витратами на будівництво біткойн-майнінгу.
Майнери, здатні скористатися попитом на центри обробки даних AI, мають потенціал для зростання
Хоча у майнерів можуть бути відповідна інфраструктура та місцезнаходження, перехід на операції AI/HPC вимагає не лише фізичних активів — це потребує експертизи, різних технологічних стеків і нових бізнес-моделей. Ті, хто має досвідчену команду управління та може успішно побудувати операції AI/HPC, мають величезну можливість забезпечити своїм компаніям значну додаткову вартість. Нижче наведено кілька ключових переваг, які можуть принести додаткову вартість компаніям, які обирають перенаправити свої енергетичні та ресурси центрів обробки даних з біткойн-майнінгу на AI/HPC.
Висока рентабельність грошових потоків і прогнозованість: операції центрів обробки даних AI/HPC, особливо у моделях хостингу/налаштування, мають довгострокові контракти, які зазвичай узгоджуються до початку будівництва центру обробки даних. Це прогнозовані і високоприбуткові грошові потоки, які зазвичай працюють із надійними контрагентами, і оператори центрів обробки даних можуть перекладати більшість витрат на орендарів, включаючи витрати на електроенергію та експлуатаційні витрати (залежно від структури оренди).
Диверсифікація грошових потоків: доходи не лише більш прогнозовані, ніж у біткойн-майнінгу, а й не пов'язані з криптовалютним ринком, що може збалансувати фінансовий стан компаній з високими ризиками на нестабільному криптовалютному ринку. Це може зміцнити фінансову стабільність під час ведення біткойн-бояр, що дозволяє майнерам продовжувати залучати капітал через акції чи борг, не несять значного розведення або навантаження відсотків.
Глибокі капітальні ринки можуть допомогти розширити операції: хоча інфраструктура коштує набагато дорожче, ніж біткойн-майнінг, підрахунок інвестицій є більш прямим через прогнозованість грошових потоків, що відкриває нові джерела боргового та капітального фінансування для проектів центрів обробки даних. Багато компаній, таких як приватні інвестиційні фонди, інвестиції в інфраструктуру, пенсійні фонди, компанії страхування життя, прагнуть зайнятися сферою центрів обробки даних для отримання доходів. Оператори центрів обробки даних, які уклали угоди з надійними контрагентами, можуть орендувати ці угоди та залучити значне проектне фінансування для будівництва центрів обробки даних.
Згідно з доповіддю Newmark про ринок центрів обробки даних за 2023 рік, обсяги регулярного боргового фінансування досягли рекорду, і темпи не сповільнюються: лише в першому кварталі 2024 року було підписано угоди на суму 18 мільярдів доларів на розвиток. Процентні ставки також досить прийнятні, діапазон ставок Newmark становить близько 2,25% - 4,50% від SOFR, залежно від кредитора.
Величезний потенціал підвищення оцінки: після створення та стабілізації активів існує величезна різниця в оцінці між видобутком і AI/HPC, що робить AI/HPC дуже привабливою можливістю. Історична ціна угод біткойн-майнерів знаходиться в діапазоні 6-12 разів EV/EBITDA, тоді як оцінка деяких найбільших операторів центрів обробки даних у світі становить 20-25 разів EV/EBITDA. З огляду на високу рентабельність, траєкторії зростання, прогнозовані грошові потоки та зниження волатильності ринку в порівнянні з криптовалютою, це виглядає обґрунтовано. Щоб краще зрозуміти масштаби поточної різниці, загальна EV змішаних майнінгових/AI компаній становить 23% від EV Digital Realty, незважаючи на те, що загальний потенційний обсяг MW у 3,5 рази перевищує останній.
Отже, прогнозованість грошових потоків, активний ринок фінансування та значний потенціал підвищення оцінки роблять можливості AI/HPC надзвичайно привабливими для майнерів з відповідними активами. Ці майнери, ймовірно, досягнуть значного прогресу на ринку традиційних центрів обробки даних і стануть одними з найбільших операторів у цій галузі.
Перспективи біткойн-майнінгу
Протягом останніх кількох місяців AI/HPC привертав значну увагу, але ми все ще очікуємо, що хешрейт і зростання біткойн-майнінгу продовжать зростати. Зростання видобутку відбувається паралельно з ростом AI/HPC. Зростання цін на біткойн підвищує прибутковість майнерів, і якщо ціна продовжить зростати і перевищить зростання складності мережі, видобуток може стати ще прибутковішим. Але якою буде майбутня ландшафт видобутку в умовах зростання біткойнів та AI/HPC? Нижче ми окреслили деякі основні тенденції, які можуть виникнути в найближчі роки на перетині AI/HPC і біткойн-майнінгу:
Максимізація вартості електроніки майнерами:
Більшість біткойн-майнерів завжди намагаються максимізувати вартість використання своєї енергії. На даний момент для тих, хто має адаптивні майданчики, центри обробки даних AI є найприбутковішим шляхом. З урахуванням зростання вартості AI/HPC, майнінгові майданчики, які можуть бути перетворені на центри обробки даних AI/HPC, ймовірно, дотримуватимуться цього шляху для максимізації вартості для акціонерів. Однак це не обов'язково означає недолік біткойн-майнерів. Ми все ще очікуємо, що хешрейт зросте, але темп зростання буде повільнішим, ніж якщо б жоден з основних майнерів США не перетворив свої майданчики на центри обробки даних AI/HPC. Ці перетворення вигідні майнерам, які залишаються в мережі, оскільки вони усувають конкуренцію за хешрейт.
Біткойн-майнінг є рушійною силою монетизації невикористаної електричної потужності:
З огляду на зростаючу роль штучного інтелекту/високопродуктивних обчислень (AI/HPC), ми очікуємо, що майнери зосередять більше уваги на розгортанні своїх потужностей у більш віддалених районах, оскільки суперкомпанії мають великі майданчики, доступні для AI/HPC на більш розвинених ринках, тому пропонують вищі ціни, ніж майнери. Біткойн-майнінг не потребує ліцензування, не має обмежень на місцезнаходження та є гнучким, що робить його одним з найкращих способів монетизувати невикористану енергетичну потужність.
Ми очікуємо, що значна частина біткойн-майнінгу буде спрямована на периферію для монетизації невикористаних потужностей, особливо в віддалених районах США, а також в таких міжнародних ринках, як Ефіопія, Парагвай та інші, що мають велику кількість дешевого надлишкового енергії.
Біткойн-майнінг як стратегічний міст для інвестицій в інфраструктуру та AI/HPC варіанти
Крім того, оскільки різні регіони США працюють над будівництвом інфраструктури для передачі електроенергії та оптичних волокон, біткойн-майнінг може виступати в ролі моста, забезпечуючи підстрахування для більших проектів енергетичної інфраструктури, таких як будівництво підстанцій і електростанцій, навіть якщо немає негайних або явних можливостей використання потужностей AI/HPC. Використовуючи біткойн-майнінг для інвестицій у можливісні нерухомості та енергетичні проекти, інвестори можуть отримувати прибуток, чекаючи реалізації інших довгострокових енергетичних випадків, що позиціонує його як привабливу стратегію для зростання інфраструктури та інвестицій.
Для майнерів, які не можуть бути перетворені на центри обробки даних AI/HPC, біткойн-майнінг все ще може бути прибутковим бізнесом. Кілька майнерів придбали потужні об'єкти без наявності орендарів AI/HPC та інвестували в об'єкти, що перебувають на різних етапах розвитку. Як ми вже зазначали, деякі з цих об'єктів можуть не мати найкращих характеристик, необхідних для AI/HPC, але вони все ще корисні для біткойн-майнінгу. Інші майнери не мають команди або внутрішньої експертизи для укладання угод із основними покупцями та здійснення складних інженерних проектів та великих будівельних проектів. Надії майнерів, які прагнуть максимізувати свою вартість, полягають у залученні клієнта AI, але в умовах, коли можливості AI/HPC не можуть бути реалізовані, ці майнери все ще можуть вибрати створення прибуткового бізнесу з видобутку BTC.
Нові синергії між центрами обробки даних AI/HPC і майнінгом
Виробники ASIC, такі як Bitmain, почали розробляти ASIC з розмірами, подібними до GPU, для стійок центрів обробки даних. Подальша координація розмірів ASIC з розмірами наступного покоління GPU дозволить центрам обробки даних монетизувати невикористані стійки, встановлюючи сервери розміру майнінгових машин у вільному просторі. Використання подібних стійок також сприятиме спрощенню процесу перетворення центрів обробки даних для AI/HPC. У майбутньому майнери можуть більше бажати купувати такі машини, оскільки вони зберігають гнучкість у дизайні центрів обробки даних і можуть допомогти майнерам легше перейти на AI/HPC, якщо з'являться можливості з вищою вартістю.
Зі зростанням потужностей центрів обробки даних AI/HPC зростає і їхній вплив на електромережу. Хоча ці центри повинні бути практично завжди в мережі, це не завжди означає, що загальне споживання енергії є постійним. Насправді, навантаження на тренування AI/HPC може бути дуже нестабільним, оскільки вимоги до потужності під час виконання інтенсивних обчислень вищі, а під час контрольних точок нижчі. Частота контрольних точок варіюється, і в залежності від інфраструктури та розміру моделі, цей процес може зайняти від кількох хвилин до десятків хвилин. Зі збільшенням масштабів моделі потрібно зберігати більше даних, що збільшує час, необхідний для збереження всієї інформації.
Те ж саме стосується навантажень для інференції AI/HPC, профілі навантаження, як очікується, будуть тісно пов'язані з попитом клієнтів, оскільки кожен запит моделі обробляється безпосередньо в центрі обробки даних. Спочатку, у міру коливань попиту на моделі, ці профілі можуть демонструвати значну волатильність. Однак з часом, оскільки певні моделі широко використовуються, навантаження можуть стати більш передбачуваними, з піковим попитом вдень і зменшенням попиту вночі. Цей щоденний цикл навантаження створює ідеальні можливості для біткойн-майнінгу, оскільки операції можуть динамічно масштабуватися вгору або вниз, щоб доповнити змінні енергетичні вимоги процесу AI-інференції.
Отже, у майбутньому біткойн-майнінг може використовуватися як механізм балансування навантаження, збільшуючи видобуток в періоди низького навантаження та зменшуючи його, коли навантаження AI відновлюється. Орендарі можуть також не потребувати використання всієї потужності GPU, що дозволяє майнерам прискорити процес.
Переваги для операторів центрів обробки даних очевидні, оскільки вони можуть отримати більше вартості з доступної онлайн-потужності, а для орендарів це забезпечує певний рівень стабільності навантаження для центрів обробки даних і всієї електромережі. Оскільки масштаби кластерів центрів обробки даних розширюються, споживання енергії та вплив на електромережу підлягатимуть дедалі суворішому контролю, що робить забезпечення стабільності навантаження критично важливим.
Переміщення МВт до AI/HPC, мабуть, уповільнить темп зростання хешрейту.
Майнери, які переходять на операції AI/HPC, активно переміщують потужності, які могли б бути використані для видобутку біткойнів, що, ймовірно, уповільнить темп зростання хешрейту. Це є особливо важливим з огляду на потенційний бум біткойнів, оскільки зростання цін на біткойн не призведе до аналогічного та компенсуючого зростання хешрейту, що підвищить хешрейт. Однак ми все ще очікуємо, що з впровадженням більш ефективних майнінгових машин хешрейт мережі зросте, чи то для заміни старих машин, чи для нових чистих вкладень на майданчиках, які не вигідні для AI/HPC.
Резюме
Попит на центри обробки даних у США може зростати небаченими темпами, з прогнозованим зростанням на 31% лише в 2024 році. Ці прогнози також свідчать про те, що потужність центрів обробки даних у США подвоїться протягом наступних п'яти років, з поточних 21 ГВт до прогнозованих 45 ГВт. Цей вибуховий ріст, разом із тисячами мільярдів доларів інвестицій, обіцяних суперкомпаніями протягом наступних 5-10 років, створює надзвичайно привабливі можливості для компаній, які можуть забезпечити два ключові ресурси: багаті дешеві енергії та потужну інфраструктуру, здатну підтримувати операції AI та HPC.
Поточний бум AI та HPC виявив одну ключову слабкість традиційних центрів обробки даних, а саме, що вони не можуть модернізувати існуючі об'єкти, щоб відповідати потужним вимогам сучасних AI навантажень. Ця прогалина на ринку створила значні можливості для бізнесу з видобутку біткойнів, які вже мають те, що терміново потрібно компаніям AI/HPC: великі майданчики з прискореними планами електропостачання. Вибір суперкомпаній обмежений можливостями швидкого розширення їх бізнесу для задоволення вибухового попиту бізнесу AI/HPC. Біткойн-майнери стають розумним і реалістичним вибором для розширення бізнесу суперкомпаній та збереження конкурентоспроможності на зростаючому ринку. Однак це покоління можливостей для біткойн-майнерів все ще є вибірковим. Лише невелика частина бізнесу з видобутку біткойнів має необхідну інфраструктуру та здатність успішно підтримувати жорсткі вимоги сучасних AI/HPC навантажень. Ті, хто має ці дефіцитні активи та прагне максимізувати їх вартість, звернуться до центрів обробки даних AI/HPC.
Хоча деякі критики вважають, що диверсифікація біткойн-майнерів у послуги AI/HPC може послабити безпеку мережі, зменшуючи обчислювальні потужності, спеціально призначені для видобутку блоків, ця трансформація насправді може принести вигоду більш широкій екосистемі видобутку. Майнерам, які не можуть задовольнити потреби AI/HPC, може бути вигідно зростання цін на хешування. Зі збільшенням числа майнерів, які виходять з мережі, зростання цін на біткойн підвищить прибутковість всіх біткойн-майнерів. Зі зростанням ціни біткойна на 143% цього року та обранням нового президента, який підтримує біткойн, біткойн-майнінг у США, ймовірно, вступить у найсильнішу еру.
Перетворення криптовалют і штучного інтелекту можна вважати однією з найгарячіших областей криптовалют у 2024 році. Станом на грудень 2024 року загальна ринкова капіталізація криптовалютних проектів, що використовують ліквідні токени для створення проектів у сфері штучного інтелекту, становитиме близько 33 мільярдів доларів. Крім того, Galaxy Research оцінює, що в 2024 році понад 382 мільйони доларів венчурного капіталу буде виділено раннім крипто-стартапам у сфері штучного інтелекту. Хоча більшість крипто-штучних проектів не мають відповідності ринку продуктів, очевидна перетворена сфера біткойн-майнінгу та зростання AI/HPC. Перехід біткойн-майнінгу в сферу штучного інтелекту виділяється на фоні інших перекриттів між цими двома сферами, оскільки він має потенціал постачання критично важливого компонента для бізнесу AI/HPC в масштабах - енергії. Отже, біткойн-майнери, які володіють конвертованими активами AI/HPC, можуть бути одними з єдиних чистих і масштабованих інвестицій у криптовалюти та штучний інтелект сьогодні.
