โพสต์แขก HodlX ส่งโพสต์ของคุณ
ในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา งานโหลด (ปัญญาประดิษฐ์) ได้เปลี่ยนจากการทดสอบทางทฤษฎีไปสู่แรงกดดันทางเศรษฐกิจแบบเรียลไทม์ต่อโครงสร้างพื้นฐานทั่วโลก.
จากโมเดลภาษา ที่ให้บริการคำถามนับล้านต่อชั่วโมง ไปจนถึงโมเดลการแพร่กระจาย ที่ต้องการกลุ่ม GPU ขนาดใหญ่สำหรับการอนุมาน ภาระที่เกิดกับกริดพลังงานและทรัพยากรการคอมพิวเตอร์กำลังเร่งตัวขึ้น.
อย่างน่าประหลาดใจ โครงสร้างพื้นฐานที่มีความเหมาะสมที่สุดในการรองรับภาระนี้ไม่ได้ตั้งอยู่ในซิลิคอนวัลเลย์หรือฟาร์มเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ แต่ตั้งอยู่ในศูนย์ข้อมูลการขุด
จาก PoW (การพิสูจน์การทำงาน) ไปสู่ AI ที่สร้างสรรค์
ศูนย์การขุดสกุลเงินดิจิทัลถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของการคำนวณที่มีความหนาแน่นสูงและใช้พลังงานมาก – ปรับให้เหมาะสมสำหรับประสิทธิภาพ การทำงานตลอดเวลา และการควบคุมความร้อน.
นี่คือพื้นฐานเดียวกันที่จำเป็นสำหรับ AI สมัยใหม่.
แต่มีความแตกต่างที่สำคัญ – ในขณะที่กระบวนการขุดเหมืองมีลักษณะการทำงานที่เป็นช่วงๆ และสามารถหยุดชะงักได้โดยไม่มีการสูญเสียทางธุรกิจ แต่อดีตงาน AI ต้องการการทำงานที่ต่อเนื่อง มีความแม่นยำสูง และไวต่อเวลา
ความแตกต่างนี้นำเสนอเป็นโอกาส.
โดยการอัปเกรดระบบทำความเย็น – โดยเฉพาะผ่านเทคโนโลยีการแช่และของเหลว – และการปรับแต่งโครงสร้างพื้นฐานการแจกจ่ายพลังงาน ศูนย์ข้อมูลการขุดสามารถกลายเป็นสภาพแวดล้อมแบบไฮบริดได้
พวกเขาสามารถทำการขุดคริปโตเมื่อค่าใช้จ่ายด้านพลังงานต่ำและเปลี่ยนไปทำงานการอนุมาน AI เมื่อความต้องการ GPU เพิ่มสูงขึ้น.
แพลตฟอร์มการเรียงลำดับที่เกิดขึ้นใหม่ ร่วมกับเครื่องมือการจัดตารางเฉพาะ AI ช่วยให้สามารถเปลี่ยนงานได้อย่างมีพลศาสตร์
เครื่องมือเหล่านี้ได้แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงระยะเวลาในการทำงานเสร็จสิ้นสูงสุดถึง 27 ถึง 33% และลดความล่าช้าในการรอคอยลง 1.53 เท่า
ชั้นเศรษฐกิจมีความน่าสนใจไม่แพ้กัน – หากความต้องการ AI ถูกสร้างรายได้ผ่านตลาดการอนุมาน การขุดอาจพบว่าการเช่าพลังการคอมพิวเตอร์มีความสามารถในการทำกำไรที่ดีกว่าการขุดสินทรัพย์บางอย่าง.
ศูนย์การขุดบางแห่งได้ทดลองใช้การตั้งค่าที่ใช้ FPGA ซึ่งมีความต้านทาน ASIC และเหมาะสมสำหรับการฝึก AI โดยธรรมชาติ
นี่เปิดประตูสู่การทำงานร่วมกันได้อย่างเต็มที่ - ซึ่งโครงสร้างพื้นฐานเดียวกันนั้นประมวลผลทั้งบล็อก PoW และโมเดลทรานส์ฟอร์มเมอร์ ขึ้นอยู่กับสภาพตลาด.
เมื่อขนาดกลายเป็นภาระ
แม้ว่าในช่วงแรกจะมีการลงทุนใน AI มากกว่าก็ตาม สหรัฐฯ กำลังเผชิญกับกำแพงโครงสร้างพื้นฐานที่ใกล้เข้ามา ในรัฐเวอร์จิเนีย ศูนย์ข้อมูลใช้ไฟฟ้ามากกว่าร้อยละ 25 ของไฟฟ้าทั้งหมดในรัฐ
ในซานตาคลารา มีศูนย์ข้อมูลมากกว่า 50 แห่งที่ใช้พลังงานถึง 60% ของการใช้พลังงานทั้งหมดของเมือง ทำให้ Silicon Valley Power ต้องขยายระบบการส่งไฟฟ้าอย่างมาก – ทำให้ค่าไฟฟ้าสำหรับผู้ใช้ทั้งในภาคอุตสาหกรรมและที่อยู่อาศัยเพิ่มขึ้น.
การวิจัยจำนวนมากแสดงให้เห็นว่าความต้องการไฟฟ้าทั่วโลกอาจเพิ่มขึ้นมากกว่าสามเท่าภายในปี 2030 ซึ่งส่วนใหญ่เกิดจาก AI.
หากการคาดการณ์เหล่านี้เป็นจริง สหรัฐอเมริกาจะต้องการไม่เพียงแค่พลังงานเพิ่มเติม แต่ยังต้องการกลยุทธ์การจัดสมดุลโหลดที่ชาญฉลาดกว่าซึ่งสิ่งอำนวยความสะดวก AI ขนาดใหญ่แบบดั้งเดิมที่ผูกติดอยู่กับ SLA เวลาทำงานที่เข้มงวดไม่เหมาะสมอย่างยิ่ง
เพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มสูงขึ้นนี้ สหรัฐอเมริกาจำเป็นต้องกระจายแหล่งพลังงานอย่างรวดเร็ว
การขยายพลังงานหมุนเวียน – รวมถึงพลังงานแสงอาทิตย์ขนาดใหญ่ พลังงานลม และพลังงานน้ำ – จะมีบทบาทสำคัญ
อย่างไรก็ตาม แหล่งพลังงานเหล่านี้มีความไม่เสถียรตามธรรมชาติ ส่งผลให้เกิดความผันผวนในกริด นี่คือจุดที่ศูนย์ข้อมูลการขุดเสนอข้อได้เปรียบในการสร้างเสถียรภาพที่น่าประหลาดใจ
ออกแบบด้วยสถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่นตามความต้องการ พวกเขาสามารถหยุดหรือควบคุมการดำเนินงานตามภาระของกริด ดูดซับการผลิตส่วนเกินในช่วงเวลาที่มีการผลิตพลังงานหมุนเวียนสูงสุดและลดขนาดในช่วงเวลาที่ผลิตต่ำ.
ในเท็กซัส ความยืดหยุ่นนี้ได้ส่งผลให้เกิดข้อตกลงการลดภาระร่วมกันระหว่างการดำเนินงานการขุดและผู้ดำเนินการกริด ทำให้สิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้มีมูลค่ามหาศาลในด้านการจัดการพลังงานรุ่นถัดไป
กลยุทธ์ทางเลือกกำลังเกิดขึ้นเช่นกัน การนำเข้าไฟฟ้าจากแคนาดา โดยเฉพาะผ่านสาย HVDC ( กระแสตรงแรงดันสูง ) ที่ดึงจากพลังงานน้ำ กำลังอยู่ในระหว่างการสำรวจอย่างจริงจัง.
ในด้านภายในประเทศ SMRs (small reactors) แบบแยกส่วนแสดงถึงเส้นทางที่มีแนวโน้ม
พัฒนาโดยหลายบริษัทและได้รับการอนุมัติจากผู้ควบคุมของสหรัฐอเมริกาแล้ว SMRs นำเสนอพลังงานนิวเคลียร์ที่ปลอดภัยและกระจายอำนาจ – เหมาะสำหรับการจับคู่กับศูนย์กลาง AI ในภูมิภาคและสถานที่ที่ต้องการการคอมพิวเตอร์สูง
ขอบเขต AI ถัดไป
การขุด Bitcoin ได้ทำหน้าที่เป็นผู้เล่นเบื้องต้นในแนวโน้มนี้ อย่างไรก็ตาม เรื่องราวที่แท้จริงไม่ได้เกี่ยวกับการขุดเพียงอย่างเดียว – แต่มันเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป.
โครงสร้างพื้นฐานการขุดกำลังเปิดทางให้ AI คำนวณในระดับที่กว้างขึ้น.
สิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้เป็นสนามทดสอบ - ซึ่งเป็นที่ที่มีการฝึกอบรมความสามารถในท้องถิ่น ปรับปรุงกระบวนการดำเนินงาน และสำรวจเส้นทางการกำกับดูแล.
ด้วยการอัปเกรดฮาร์ดแวร์ในระดับปานกลางและการเชื่อมต่อที่ดีขึ้น ศูนย์การขุดหลายแห่งสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อสนับสนุนงาน AI เสนอการเชื่อมต่อที่มีความหน่วงต่ำและประหยัดค่าใช้จ่ายสำหรับการอนุมานโมเดลทั่วโลก.
ประตูสู่การทำงานร่วมกันอย่างเต็มรูปแบบ
สิ่งที่จำเป็นคือการปรับกรอบว่าโครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูลควรมีลักษณะอย่างไรในยุค AI.
แทนที่จะพึ่งพาผู้ให้บริการขนาดใหญ่ อนาคตอาจจะเป็นแบบโมดูลาร์ ยืดหยุ่น และกระจายตามภูมิศาสตร์ โดยมีศูนย์ข้อมูลแบบไฮบริดที่รู้วิธีจัดการกับภาระความร้อน ปรับให้เหมาะสมกับต้นทุนต่อวัตต์ และเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินงานแบบเรียลไทม์
Batyr เป็นผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Uminers ซึ่งเป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานการขุดแบบครบวงจร เขามีประสบการณ์ลึกซึ้งในด้านการพัฒนาศูนย์ข้อมูล การขุดสกุลเงินดิจิทัล และเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI.
