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Quelle: Galaxy;
Zusammenfassung
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Bitcoin-Bergleute mit großem Maßstab, Kühlwasser, dunkler Faser, zuverlässiger Strom, Facharbeit, Stromzusatz und kritischen Langzeitkreislaufinfrastrukturkomponenten sind gut positioniert, um die Anforderungen des schnell wachsenden KI/HPC-Rechenzentrums zu entsprechen, um zu erhöhen, um zu erhöhen, um zu erhöhen, um zu erhöhen, um zu erhöhen, um zu erhöhen, um zu erhöhen, um zu erhöhen der Wert seines Vermögens.
Goldman Sachs Research prognostiziert, dass die Nachfrage der US -Rechenzentrums bis 2030 45 GW erreichen wird, wobei der Strombedarf zwischen 2023 und 2030 auf einer CAGR von 15% wächst, die von KI angetrieben werden.
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JPMorgan Chase erwartet, dass die Ausgaben für die Hyperscale -KI -Investitionen bis 2038 370 Milliarden US -Dollar erreichen, was einem Anstieg von 127% gegenüber den erwarteten KI -Kapitalausgaben im Jahr 2024 ist.
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Verbindungsanfragen für Einrichtungen von 300 MW bis 1.000 MW oder mehr haben dramatisch zugenommen, was den Druck auf die Fähigkeit des lokalen Netzes ausübt, mit einer so schnellen Geschwindigkeit die Stromversorgung zu transportieren, was zu einer Verlängerung der Verbindungs- und Bauzeit von 2 bis 4 Jahren führt.
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Traditionelle Rechenzentren haben keine hohe Leistung und können keine hochdichte Computervorgänge unterstützen.Sobald das Server-Rack eine maximale Leistung von 40 kW pro Rack hatte, muss er nun über 132 kW pro Rack unterstützen, was für hochmoderne Systeme wie den GB200 NVL72 erforderlich ist.
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Die Vorhersehbarkeit des Cashflows, die aktiven Finanzierungsmärkte und die erhebliche Bewertung in AI/HPC-Operationen machen diese Gelegenheit für Bergarbeiter mit den richtigen Vermögenswerten attraktiv und wertschöpfend.
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Bergleute können einen enormen Wert ermöglichen, indem sie in den KI/HPC-Markt übergehen und ihre 6-12-fache EV/EBITDA-Bewertung mit dem typischen 20-25-fachen Multiples der aktuellen führenden Rechenzentrumsbetreiber darstellen.
Vorwort
Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) schafft eine beispiellose Nachfrage nach Einrichtungen für Computing (Capacity Computing).Dieser Anstieg hat zu massiven Investitionen in neue Rechenzentrumskapazitäten durch Hyperscale -Unternehmen geführt.Aufgrund der begrenzten Leistungskapazität wurde die Bauzeit neuer Einrichtungen jedoch auf 2-4 Jahre verlängert, und traditionelle Rechenzentren haben Schwierigkeiten, diese Bedürfnisse zu erfüllen.
Bitcoin-Bergleute haben einen einzigartigen Vorteil, um diese Marktchance zu nutzen, und sie haben die wichtigsten Komponenten erworben, die für eine groß angelegte Energieinfrastruktur und den Vorgänger des Rechenzentrums erforderlich sind.Während nicht alle Bergbauanlagen aufgrund spezifischer Anforderungen an Kühl-, Netzwerk- und redundante Systeme in KI -Rechenzentren umgewandelt werden können das Wertpotential.Der Bericht untersucht die aktuelle Landschaft traditioneller Rechenzentren und zeigt spezifische Hindernisse für die Erfüllung der AI -Computerbedürfnisse.Der Bericht analysiert dann, warum bestimmte Arten von Bitcoin -Bergleuten diese Lücke gut schließen können, und untersucht zukünftige Trends an der Schnittstelle des Bitcoin -Bergbaus und der KI -Infrastruktur.
Was sind die Möglichkeiten für KI -Rechenzentren?
Dank der weit verbreiteten Einführung der generativen AI (Genai) -Technologie blühte AI im Jahr 2024 auf.Laut Pitchbook,Mehr als 100.000 Transaktionen haben seit 2016 mehr als 680 Milliarden US -Dollar in KI und Startups für maschinelles Lernen investiert und allein im Jahr 2024 120 Milliarden US -Dollar.
Der Anstieg der künstlichen Intelligenz und des Hochleistungs-Computing (HPC) sorgt für eine enorme Nachfrage nach Rechenzentrumskapazität.Rechenzentren sind entscheidend für den Betrieb von AI/HP Computing, das die für GPU-intensive Computing benötigte Infrastruktur und Leistung liefert.Neue AI-Anwendungen wie Großsprachmodelle (LLMs) sind besonders eng-konsumierend.Die IEA sagte, eine einzige Chatgpt -Abfrage erfordert 2,9 Wattstunden Strom, während die Google -Suche nur 0,3 Wattstunden Strom benötigt.
Die Entstehung von aufstrebenden energieintensiven KI/HPC-Unternehmen in den USA hat das Wachstum der Nachfrage nach Rechenzentren getrieben.Goldman Sachs Research schätzt, dass die Nachfrage der US-amerikanischen Rechenzentrumsdurchfrage bis 2024 21 GW erreichen wird (ein Anstieg von 31% gegenüber dem Vorjahr).Als Referenz wird das Nachfragewachstum des US-Rechenzentrums im Jahr 2022-2033 auf eine CAGR von 15,8% geschätzt.Basierend auf einem erheblichen Anstieg der Nachfrage des Rechenzentrums im Jahr 2024 erwartet Goldman Sachs Research erwartet, dass der US-amerikanische Rechenzentrumsprogramm bis 2030 auf 45 GW steigt.Bis 2030 werden die US -Rechenzentren 45 GW Strom verbrauchen, was 8% der gesamten US -Stromkapazität ausmacht.
Marktchancen in den US -Rechenzentren werden durch verstärkte Investitionen in die AI -Infrastruktur durch Hyperscale -Unternehmen wie Google Cloud und AWS unterstützt, die die Kapazität der Rechenzentrumsrunde schnell skalieren können, um anderen Unternehmenskunden zu dienen.Diese Hyperscale -Unternehmen sind bestrebt, in den nächsten 10 Jahren mehr als 100 Milliarden US -Dollar in AI -Rechenzentren zu investieren, um mit der wachsenden Nachfrage des Rechenzentrums fertig zu werden.JPMorgan Asset Management schätzt dasBis Ende 2024 werden 163 Milliarden US-Dollar in die Erweiterung des hyperscale Enterprise-Betriebs investiert, ein Anstieg von 28%gegenüber dem Vorjahr.Prognose Bericht,Im Jahr 2038 werden die KI -Investitionen für hyperscale -Unternehmen 370 Milliarden US -Dollar erreichen, was einem Anstieg von 127% gegenüber den geschätzten KI -Investitionen im Jahr 2024.
Das aktuelle und erwartete Wachstum der KI- und HPC -Technologien verändert die Landschaft des Rechenzentrums.Mit dem steigenden Verarbeitungsbedarf entwickeln sich Hyperscale -Rechenzentren und Rechenzentren allmählich von herkömmlichen Computereinrichtungen zu fortschrittlichen KI -Infrastrukturzentren.Diese Einrichtungen werden zur Infrastruktur, um bahnbrechende Technologien wie autonome Fahrzeuge, fortschrittliche medizinische Forschung und AI-Anwendungen der nächsten Generation voranzutreiben.Die Zukunft der digitalen Innovation wird weitgehend von der fortgesetzten Entwicklung und Expansion dieser kritischen Computereinrichtungen abhängen und eine neue Ära der technologischen Infrastruktur markieren.
Aktueller Markt für Rechenzentren Marktübersicht
Der aktuelle Markt für Rechenzentren besteht aus mehreren öffentlichen und privaten Unternehmen, die gemeinsam eine große Anzahl von Rechenzentren verwalten.Bekannte Unternehmen in diesem Bereich sind unter anderem Digital Realty, Equinix, Vantage, Edgeconnex und QTS.Laut CBRE befindet sich die größte Rechenzentrumsregion in den USA derzeit in Nord-Virginia, aber das Wachstum ist in allen Regionen sehr schnell, was zu Leerstandsraten auf einem allerzeit niedrigsten Niveau führt.
Rechenzentren sind das Rückgrat vieler verschiedener Branchen und unterstützen alles von Streaming -Diensten wie Netflix bis hin zu Cloud Computing, künstlicher Intelligenz und zahlreichen anderen Anwendungen.Allerdings sind nicht alle Rechenzentren gleich.Jedes Rechenzentrum kann an bestimmte Funktionen angepasst werden und in verschiedene Kategorien eingeteilt werden, einschließlich der Rechenzentren von Hyperscale, Edge, Cloud und Enterprise.Rechenzentren werden immer größer und größer und Stromdichte werden immer höher.Der Wettbewerb zur Bereitstellung der Infrastruktur für schnell expandierende Branchen wie KI hat zu einem Wettrüsten unter Hyperscale -Unternehmen geführt, um die Expansion der Kapazität des Rechenzentrums zu beschleunigen.
Hindernisse für traditionelle Rechenzentren bei der Erfüllung der KI -Bedürfnisse
Traditionelle Rechenzentrumsanbieter, die der Nicht-AI-Branche bedienen, verwenden häufig kleinere, geografisch verteilte Kombinationen von Rechenzentren, von denen viele ursprünglich für Anwendungen mit niedriger Dichte gebaut wurden.In den letzten zehn Jahren haben traditionelle Rechenzentren relativ geringe Energie verbraucht.Obwohl Digital Realty (Marktkapitalisierung von 62 Milliarden US -Dollar) und Equinix (94 Milliarden US -Dollar an Marktkapitalisierung) die zwei größten Rechenzentrumsunternehmen der Welt sind, betreiben sie hauptsächlich kleinere Rechenzentren.Zum Beispiel reichen die Rechenzentren von Digital Realty in der Regel zwischen 0,5 MW und 40 MW pro Einrichtung.In ähnlicher Weise besteht das XScale -Programm von Equinix aus einem globalen Netzwerk von Rechenzentren mit einer Gesamtbetriebskapazität von nur 292 MW von 20 Einrichtungen (Equinix Investors ‚dritte Quartal 2024, 8. November 2024).Im Gegensatz dazu können einige Bergbauunternehmen an einem einzelnen Standort erhebliche Energiekapazität erhalten.
In der Vergangenheit haben die Betreiber nur wenig Anreiz, schnell zu skalieren, da Streaming -Dienste, Telekommunikation, Datenspeicherung und viele Cloud -Anwendungen eine begrenzte Rechendichte aufweisen.Mit Fortschritten in der künstlichen Intelligenz und der zunehmenden Komplexität dieser Algorithmen müssen Rechenzentren nun die neueste Generation von GPUs verwenden und hochmoderne Einrichtungen in der Skala ausführen, um die Schulungsausführung zu optimieren.
Die Skalierungszunahme ist auf Fortschritte bei der GPU -Rechenleistung und den Vorteilen des parallelen Computers zurückzuführen, sodass Rechenzentren größere Cluster mit größerer Rechenleistung erstellen können.Durch das Parallelcomputer können Workloads nahtlos über andere GPUs verteilt werden, wodurch durch das Hinzufügen weiterer Einheiten effizient skaliert wird.Entscheidend ist, dass große Cluster eines einzelnen Standorts die Latenz zwischen GPUs verringern und damit die Leistung im parallelen Computer verbessern.Dieser Vorteil macht einen einzigen 200 -MW -Cluster im KI -Training viel effizienter als vier geografisch verteilte 50 -MW -Cluster, da die Kommunikation mit geringer Latenz zwischen GPUs entscheidend für die Maximierung der Computereffizienz ist.Daher priorisieren Hyperscale Enterprises einen einzelnen Standort, an dem eine hohe Leistungserbringung erhalten werden kann, um die Bedürfnisse fortschrittlicher KI -Workloads zu erfüllen.
Derzeit ist diese Kapazität knapp und viele traditionelle Einrichtungen haben Schwierigkeiten, den großen Energiebedarf für moderne KI/HPC -Arbeitsbelastungen zu erfüllen.Alte Einrichtungen können aufgrund von Faktoren wie Netzwerk-, Kühl- und Rack -Dichte -Anforderungen zwischen Niedrig- und hohen Computer -Anwendungsfällen nicht leicht umgebaut werden.
Heute benötigen Hyperscale Enterprises Rechenzentren mit einer höheren Energiekapazität, um die Schulung ihrer energiegeladenen Modelle wie Großsprachenmodelle zu unterstützen.Laut einem Artikel im Dezember 2020 des Uptime Institute betrug die durchschnittliche Rack-Dichte für dieses Jahr 8,4 kW/Rack, ausgenommen Hochleistungsausreißer von mehr als 30 kW/Rack.Sobald die Server-Racks dieser Rechenzentren eine maximale Leistung von 40 kW pro Rack hatten Nur ein paar Jahre.Branchenexperten gehen davon aus, dass eine erhöhte Rechendichte und das Gesetz von Moore von Moore den Server -Rack -Strombedarf auf beispiellose Ebenen bringen können.
Infolgedessen haben traditionelle Rechenzentrumsbetreiber ihren Fokus auf Greenfield Development verlagert, um die nächste Generation von AI/HPC -dedizierten Rechenzentren gerecht zu werden, deren Überprüfung und Aufbau von Energie Jahre dauern wird.Laut einem aktuellen Bericht des US -Energieministeriums haben Verbindungsanfragen für Einrichtungen von 300 MW und 1.000 MW oder mehr dramatisch zugenommen, was den Druck auf die Fähigkeit des lokalen Netzes ausübt, mit einer solchen schnellen Geschwindigkeit Strom zu liefern, was zu Verbindungen und Konstruktionen führt. Die Zeit wird um 2-4 Jahre verlängert.
Die Betreiber von Hyperscale-Rechenzentrumspersonal wollen nun die größten GPU-Cluster aufbauen, mit denen AI/HPC-Modelle geschult werden können, und mehrere Unternehmen richten sich an Gigaw-Rechenzentren, um Hunderttausende von GPUs der nächsten Generation aufzunehmen.Während die Betreiber von Hyperscale-Rechenzentrum ihre eigenen Rechenzentren bauen, verlassen sie sich immer noch stark auf Anbieter von Drittanbietern mit ausgereiften Leistungsfunktionen, um die Zeit zu beschleunigen, um die GPUs zu betreiben.Es sind jedoch nur wenige vorhandene Rechenzentren in der Lage, so enorme Stromanforderungen und hohe Rack -Energiedichte zu bewältigen.Dieser Mangel ist größtenteils auf die mangelnden Erwartungen für das rasche Nachfragewachstum nach Rechenzentren zurückzuführen.
Warum Bitcoin -Bergleute wichtige Hohlräume füllen können
Bitcoin-Bergleute haben großflächige, leistungsstarke Einrichtungen, sodass sie den Energiebedarf von super großen Bergleuten gerecht werden können.Seit Jahren suchen Bergleute nach Orten mit ausreichender Energie und erschwinglichen Preisen und sicherstellen, dass an einem einzigen Standort eine große Menge an Stromkapazität sowie langfristige Infrastrukturprojekte wie Umspannkomponenten sowie mittel- und Hochspannungsausrüstung erhältlich ist.Einige Bergbaustellen verfügen bereits über eine Strombereitschaft, die eine der größten Einschränkungen für super große Bergleute löst: Zugang zu zuverlässigen großen Strom.
Durch die Eingabe dieser leistungsfähigen Bitcoin-Bergbaustellen können Hyperscale-Bergleute den langen Prozess der Sicherstellung der Energieverfügbarkeit umgehen und sich auf den Umbau und die Anpassung der Infrastruktur konzentrieren, um ihre spezifischen Bedürfnisse zu erfüllen.Viele Bergleute kontrollieren Hunderte von Megawatt von Websites, und nur wenige herkömmliche Rechenzentrumsbetreiber können diese Skala an einem einzigen Ort erhalten.Mehrere große Bergbauunternehmen haben Zugang zu einer Strominfrastruktur in der industriellen Maßnahme festgelegt, um Energiepipelines mit einer Kapazität von mehr als 2 Gigawatt (GW) zu gewährleisten, sodass Bergleute vom Wachstum der Stromkapazitätsnachfrage profitieren können.Trotz signifikanter Unterschiede zwischen traditionellen Bitcoin-Minen und KI-Rechenzentren verfügen Bergleute im großflächigen Konstruktions- und Rechenzentrenmanagement, häufig mit etablierten elektrischen, mechanischen, Einrichtungs- und Sicherheitsteams.Diese Fachkenntnisse können den Übergang zu Hyperscale -Unternehmen weiter vereinfachen, um schnell zu expandieren.
Nur einige Bergleute können von künstlicher Intelligenz profitieren
Nicht alle Bergleute können die KI/HPC -Möglichkeiten nutzen.Um ein Rechenzentrum zu erstellen, das für KI/HPC geeignet ist, müssen mehrere Schlüsselfaktoren erfüllt sein, einschließlich Zugang zu großem Maßstab, Kühlwasser, dunkle Faser, zuverlässiger Strom und qualifizierten Arbeitskräfte.Selbst wenn diese Bedingungen erfüllt sind, werden Unternehmen, die noch nicht die erforderliche Genehmigung (d. H. Stromkapazität, Land und Zonierung) erhalten haben, noch keine kritischen langfristigen Infrastrukturkomponenten besitzen, die Hindernisse und Verzögerungen im Entwicklungsprozess erleben.
Ein weiterer wichtiger Grund, warum nicht alle Bitcoin -Bergleute die KI/HPC -Möglichkeiten nutzen können, ist, dass die vorhandene Infrastruktur der Bergleute aufgrund von Unterschieden in den Entwurfs- und Betriebsanforderungen nicht direkt übertragen oder auf AI -Rechenzentren angewendet werden können.Zwar gibt es einige Ähnlichkeiten zwischen kritischer elektrischer Infrastruktur, einschließlich Hochspannungs-Umspannwerkskomponenten und Verteilungssystemen, aber KI-Rechenzentren haben spezifische Anforderungen, die sorgfältiges Fachwissen und eine qualifizierte Arbeitskräfte erfordern.
Die Komplexität der AI -Rechenzentren erhöht fast alle Vorgänge, einschließlich Maschinen-, Kühl- und Netzwerksysteme, was es zu einer entmutigenden Aufgabe macht, Bitcoin -Bergbauanlagen in AI/HPC -Rechenzentren umzuwandeln.Im Folgenden skizzieren wir einige der wichtigsten Upgrades, die Miner benötigen, um ihre vorhandenen Einrichtungen in ein AI -Rechenzentrum umzuwandeln:
1. Netzwerkinfrastruktur:
AI/HPC-Workloads erfordern Hochgeschwindigkeits-Verbindungen mit geringer Latenz zwischen GPUs von Rechenzentren.Daher ist die interne Netzwerkstruktur von AI/HPC -Workloads viel komplexer als der Mining, da GPUs ständig miteinander kommunizieren.Der Schlüssel zu erfolgreichen KI -Vorgängen liegt darin, das beste Netzwerk -Rückgrat zu entwickeln, um sicherzustellen, dass die Workloads schnell ausgeführt werden.Darüber hinaus müssen Verbindungen zu dunklen Fasern aus der Website hergestellt und die Verzögerungsanforderungen erfüllt werden, die für Bergbaustellen nicht erforderlich sind.
2. Kühlsystem:
Bergleute verwenden eine Vielzahl von Kühlungsdesigns, darunter luftgekühlte, wassergekühlte und immersive Kühlsysteme.Die Kühlung konzentriert sich hauptsächlich auf die tatsächliche Maschine selbst, wobei die unterstützende Infrastruktur weniger beachtet wird.AI-Rechenzentren dagegen erfordern fortschrittlichere Kühllösungen, z.
3. Redundanz:
Im Vergleich zu Bitcoin -Mining -Rechenzentren haben die Rechenzentren für künstliche Intelligenz strengere Anforderungen an Redundanz.Bergbauvorgänge sind von Natur aus flexibel und erfordern daher keine leistungsstarken Einrichtungen für die Erzeugung von Sicherungsstücken.Andererseits verwenden KI-Rechenzentren in der Regel mindestens N+1-Redundanz während ihrer gesamten Operation, während mehr missionskritische Komponenten wie Kernnetzwerke und Speicherkomponenten ein höheres Redundanzgrad erfordern, um einen ununterbrochenen Betrieb zu gewährleisten. und überprüfen Sie die Daten im Falle eines Gerätefehlers.Dies bedeutet, dass für jede wichtige Infrastruktur (z. B. Kühlausrüstung) eine Sicherung (N+1 Redundanz) vorhanden sein muss.Bei der Wartung eines Kühlgeräts muss beispielsweise ein zusätzliches Gerät bereitgestellt werden, um den kontinuierlichen Betrieb aufrechtzuerhalten.Diese Redundanz wird in Bergbaueinrichtungen ohne solche Anforderungen selten beobachtet.
4. Dimension Redesign:
KI -Rechenzentren verwenden Rack -Server, was sich stark von den im Bitcoin -Bergbau verwendeten Schuhkartons unterscheidet.Um der KI-Hardware gerecht zu werden, muss die interne physikalische Infrastruktur der Einrichtung vollständig neu gestaltet werden, um mit Rack montierte Systeme und deren spezifische Kühl-, Networking- und elektrische Anforderungen zu unterstützen.
5. Andere Unterschiede:
Insgesamt deuten diese Faktoren darauf hinDie Renovierung von Bergbauanlagen zur Erfüllung der Anforderungen der AI/HPC -Rechenzentren ist eine Design- und technische Herausforderung.Verbesserte Anforderungen an die Infrastruktur führen auch zu einer erheblichen Erhöhung der Investitionsausgabenkosten für AI/HPC -Rechenzentren im Vergleich zu den Kosten für den Bitcoin -Bergbaubau.
Bergbauwerkzeuge, die die Bedürfnisse von AI -Rechenzentren nutzen können, haben Aufwärtspotential
Während die Bergleute möglicherweise über die richtige Infrastruktur und den richtigen Standort verfügen, erfordert der Übergang zu KI/HPC -Operationen mehr als physische Vermögenswerte – es erfordert Fachwissen, verschiedene Technologiestapel und neue Geschäftsmodelle.Diejenigen mit erfahrenen Managementteams und in der Lage, KI/HPC -Operationen erfolgreich aufzubauen, haben eine große Chance, ihrem Unternehmen einen enormen Inkrementwert zu erzielen.Hier sind einige wichtige Vorteile, die Unternehmen, die ihre Strom- und Rechenzentrumsressourcen von Bitcoin -Mining zu KI/HPC zuweisen, einen Mehrwert vermitteln können:
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Hohe Cashflow -Margen und Vorhersehbarkeit:AI/HPC-Rechenzentrumsvorgänge, insbesondere Hosting-/Anpassungsmodelle, haben langfristige Verträge und haben sich häufig auf feste und wiederkehrende Cashflows einig, bevor der Konstruktion des Rechenzentrums beginnt.Dies sind vorhersehbare und profitable Cashflows, häufig in Zusammenarbeit mit seriösen Gegenparteien, bei denen die Betreiber des Rechenzentrums die meisten Kosten an Mieter weitergeben können, einschließlich Energie- und Betriebskosten (abhängig von der Leasingstruktur).
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Diversifizierung des Cashflows:Der Umsatz ist nicht nur vorhersehbarer als Bitcoin -Bergbau, sondern auch nicht mit dem Kryptowährungsmarkt zusammen, der das Umsatzprofil von Unternehmen auf risikoreicherem Niveau auf dem turbulenten Kryptowährungsmarkt ausgleichen.In einem Bitcoin -Bärenmarkt kann dies die finanzielle Stabilität verbessern und es Bergarbeitern ermöglichen, weiterhin Geld durch Eigenkapital oder Schulden ohne Überdoden oder Zinsbelastung zu sammeln.
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Tiefe Kapitalmärkte können dazu beitragen, den Betrieb zu erweitern:Obwohl die Infrastruktur viel teurer ist als der Bitcoin -Mining, ist die Investition in Zeichnungen aufgrund der Vorhersagbarkeit des Cashflows direkter und eröffnet neue Quellen für Schulden und Eigenkapital für Rechenzentrumsprojekte.Viele Unternehmen, darunter Private -Equity -Unternehmen, Infrastrukturinvestitionen, Pensionsfonds, Lebensversicherungsunternehmen usw., sind bestrebt, sich am Bereich des Rechenzentrums zu engagieren, um Gewinne zu erzielen.Rechenzentrenbetreiber, die mit seriösen Gegenparteien vermietet haben, können den Mietvertrag mieten und eine Menge Projektfinanzierung für den Bau des Rechenzentrums erhöhen.
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Laut dem jährlichen Überblick über die Rechenzentrumsmärkte 2023 von Newmark erreichte der Betrag der Fremd-Fremd-Finanzierung ein Allzeithoch und verlangsamte sich nicht. Allein im ersten Quartal von 2024 wurden 18 Milliarden US-Dollar in der Entwicklungsfinanzierung versichert.Die Zinssätze sind ebenfalls angemessen, wobei der Zinssatz von Newmark je nach Kreditgeber zwischen 2,25% und 4,50% des SoFR liegt.
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RIESIGER PRANCTION -Wertschätzungspotential:Sobald die Vermögenswerte festgelegt und stabilisiert sind, besteht auch ein großer Bewertungsunterschied zwischen Bergbau und KI/HPC, was KI/HPC zu einer sehr attraktiven Gelegenheit macht.Bitcoin-Bergleute haben historische Transaktionspreise im Bereich von 6-12-mal EV/EBITDA-Multiplikatoren, während einige der weltweit größten Rechenzentrumsbetreiber mit dem 20-25-fachen EV/EBITDA bewertet werden.Dies ist angesichts der hohen Gewinnmargen der Branche, der Wachstumskrajektorie, der vorhersehbaren Cashflow und einer verringerten Marktvolatilität im Vergleich zu Kryptowährungen angemessen.Um die Skala der aktuellen Unterschiede weiter zu verstehen, beträgt der Gesamt -EV von Hybrid -Mining/KI -Unternehmen 23% des Digital Realty EV, obwohl die Gesamtpotential -MW -Kapazität das 3,5 -fache des letzteren beträgt.
Daher machen die Vorhersehbarkeit des Cashflows, die aktiven Finanzierungsmärkte und die erhebliche Bewertung das Aufwärtspotenzial AI/HPC-Chancen äußerst attraktiv und wertschöpfend für Bergbauwerkzeuge mit den richtigen Vermögenswerten.Von diesen Bergleuten wird erwartet, dass sie erhebliche Fortschritte auf dem traditionellen Markt für Rechenzentrumsmarkt machen und einer der größten Betreiber der Branche werden.
Die Aussichten auf Bitcoin -Bergbau
AI/HPC hat in den letzten Monaten viel Aufmerksamkeit erregt, aber wir erwarten immer noch, dass die Hash -Rate und das Wachstum des Bitcoin -Mining -Netzwerks weiter steigen werden.Das Wachstum des Bergbaus wird mit dem Wachstum von AI/HPC synchronisiert.Steigende Bitcoin -Preise haben die Rentabilität der Bergarbeiter gesteigert und der Bergbau kann profitabler werden, wenn die Preise weiter steigen und die Netzwerkschwierigkeiten übertreffen.AberWie wird die zukünftige Bergbaulandschaft mit dem Aufstieg von Bitcoin und KI/HPC aussehen?Im Folgenden skizzieren wir einige der Haupttrends bei der Integration von AI/HPC mit Bitcoin -Mining, die in absehbarer Zeit auftreten können:
Bergleute maximieren den Wert der Elektronik:
Die meisten Bitcoin -Bergleute priorisieren immer die Maximierung des Energieverbrauchs.Derzeit sind AI -Rechenzentren die profitabelste Möglichkeit für Personen mit anpassungsfähigen Websites.Angesichts des Werteswachstums von AI/HPC -Standorten dürften Bergbaustellen, die in AI/HPC -Rechenzentren umgewandelt werden können, diesen Pfad folgen, um den Aktionärswert zu maximieren.Dies bedeutet jedoch nicht unbedingt die Mängel von Bitcoin -Bergleuten.Wir erwarten immer noch, dass die Netzwerk -Hash -Raten wachsen werden, aber es wird langsamer sein, als wenn keine großen US -amerikanischen Bergleute Standorte in AI/HPC -Rechenzentren umwandeln.Diese Transformationen kommen Bergleuten zugute, die im Netzwerk bleiben, indem sie die konkurrierende Hash -Rate beseitigen.
Der Bitcoin -Bergbau ist die treibende Kraft zur Monetarisierung der Leerlaufleistung:
Mit der zunehmenden Bedeutung von AI/High Performance Computing (AI/HPC) erwarten wir, dass Bergleute sich weiter auf die Bereitstellung ihrer Kapazität in entfernteren Bereichen konzentrieren, da Hyperscale -Unternehmen für AI/High Performance Computing in mehr entwickelten Märkten großer Standort zur Verfügung stehen. Angebote sind höher als Bergleute.Der Bitcoin -Mining erfordert keine Erlaubnis, ist nicht durch den Standort eingeschränkt und ist flexibel, was es zu einer der besten Möglichkeiten macht, die Funktionen für die Erzeugung von Leerlaufwerken zu nutzen.
Wir gehen davon aus, dass ein größerer Teil des Bitcoin -Bergbaus an die Grenze gedrängt wird, um die Leerlaufleistung zu monetarisieren – insbesondere in abgelegenen Gebieten der Vereinigten Staaten und internationalen Schwellenländer wie Äthiopien und Paraguay, die eine reichhaltige billige überschüssige Energie haben.
Bitcoin -Bergbau als strategische Brücke für Infrastrukturinvestitionen und KI/HPC -Optionen
Da verschiedene Regionen der Vereinigten Staaten für den Aufbau von Übertragungsinfrastruktur und Glasfaserverbindungen arbeiten, kann der Bitcoin -Bergbau als Brücke zur Unerhebung von Energieinfrastrukturprojekten mit größerer Kapazität von Kapazitäten dienen, auch wenn keine unmittelbare oder klare Chancen besteht Das Gleiche gilt für die KI/HPC -Kapazität.Durch den Einsatz von Bitcoin-Mining für opportunistische Immobilien- und Stromerzeugungsinvestitionen können Anleger Renditen erzielen und auf andere langfristige Energieversorgungsfälle warten und sie als attraktive Strategie für das Wachstum und die Investition in Infrastruktur positionieren.
Für Bergleute, die nicht in AI/HPC-Rechenzentren konvertieren können, können Bitcoin-Minen weiterhin als langfristige profitable Unternehmen tätig sein.Mehrere Bergleute kauften schwere Lastanlagen ohne bestehende KI/HPC -Mieter und investierten auch in Standorte in verschiedenen Entwicklungsstadien.Wie wir bereits beschrieben haben, haben einige dieser Websites möglicherweise nicht die besten Funktionen, die von AI/HPC erforderlich sind, sind aber immer noch für den Bitcoin -Mining nützlich.Andere Bergleute verfügen nicht über Teams oder interne Fachkenntnisse, um sich bei großen Straftätern anzumelden und anspruchsvolle Ingenieur- und großflächige Bauprojekte durchzuführen.Die Hoffnung von Bergleuten, die den Wert maximieren möchten, besteht darin, einen KI -Kunden einzuschließen. Diese Bergleute haben jedoch immer noch die Möglichkeit, ein profitables BTC -Bergbaugeschäft aufzubauen, wenn KI/HPC -Möglichkeiten nicht möglich sind.
Aufkommende Synergien zwischen AI/HPC -Rechenzentren und Bergbau
ASIC -Hersteller wie Bitmain haben damit begonnen, ASICs mit ähnlichen Formen wie GPUs für Rechenzentrumsregale zu entwickeln.Eine weitere Koordination des ASIC-Formfaktors mit dem GPU-Formfaktor der nächsten Generation ermöglicht Rechenzentren, ihre nicht genutzten Server-Racks durch Installieren von Bergarbeitern in Servergröße im freien Rack-Bereich zu monetarisieren, wodurch der Prozess der Transformation von Datenzentren für AI/HPC vereinfacht wird.In Zukunft sind Bergleute möglicherweise eher bereit, diese Maschinen zu kaufen, da sie im Design des Rechenzentrums flexibel bleiben und Bergarbeitern helfen können, auf KI/HPC zu wechseln, wenn es eine Chance höherer Wert gibt.
Mit zunehmender KI/HPC -Kapazität des Rechenzentrums wächst auch ihre Auswirkungen auf das Stromnetz.Während diese Rechenzentren fast immer online sein müssen, bedeutet dies nicht unbedingt, dass der gesamte Energieverbrauch konstant ist.Tatsächlich kann die von AI/HPC geschultes Lastkurven sehr instabil sein, da während der intensiven Computerausführung mehr Strom verbraucht wird und bei Kontrollpunkten weniger Strom verbraucht wird.Die Checkpoint -Frequenzen variieren, und der Vorgang kann je nach implementierter Infrastruktur und der Größe des Modells mehrere Minuten bis mehrere Dutzend Minuten dauern.Während des Modells müssen mehr Daten gespeichert werden, wodurch die Zeit zum Speichern aller Daten erhöht wird.
In ähnlicher Weise wird für AI/HPC -Inferenz -Workloads erwartet, dass das Lastprofil eng in die Kundenanforderungen integriert ist, da jede Modellabfrage direkt innerhalb des Rechenzentrums verarbeitet wird.Zunächst können diese Profile viel Volatilität zeigen, wenn die Modellnachfrage schwankt.Mit der Zeit können jedoch mit der weit verbreiteten Einführung spezifischer Modelle Lasten vorhersehbarer werden, wobei die Nachfrage tagsüber einen Höhepunkt des Tages und die Nachfrage nachts sinkt.Dieser tägliche Lastzyklus bietet ideale Möglichkeiten für den Bitcoin -Bergbau, da die Bergbauvorgänge dynamisch erweitert oder eingegrenzt werden können, um die Energieanforderungen schwankender KI -Argumentationsprozesse zu ergänzen.
daher,In Zukunft kann der Bitcoin -Mining als Lastausgleichsmechanismus verwendet werden, der zunimmt, wenn die Last niedrig ist und abnimmt, wenn die KI -Last wiederhergestellt wird.Mieter müssen möglicherweise noch nicht alle GPU -Kapazitäten verwenden, sodass Bergleute beschleunigen können.
Die Vorteile sind für Rechenzentrumsbetreiber offensichtlich, da sie in der Lage sind, mehr Wert aus der Online -Kapazität zu erhalten, was für Mieter eine Laststabilität für das Rechenzentrum und das gesamte Netz bietet.Wenn die Größe des Rechenzentrums an Größe wächst, werden der Stromverbrauch und die Auswirkungen auf das Stromnetz zunehmend geprüft, sodass die Laststabilität von entscheidender Bedeutung ist.
将 MW 转移到 AI/HPC 应该会减缓哈希率的增长率
Bergarbeiter, die in die AI/HPC -Operationen eintreten, verändern sich aktiv um die Kapazität, die für den Bitcoin -Mining hätte verwendet werden können, was die Wachstumsrate von Netzwerk -Hash -Theat -Rate verlangsamen sollte.Dies ist besonders wichtig, wenn man den potenziellen Bullenmarkt für Bitcoin bezieht, da der Anstieg des Bitcoin -Preises nicht zu einem gleichen Wachstum der Netzwerk -Hash -Rate und zu einem gleichen Wachstum der Netzwerk -Hash -Rate führt, was die Hash -Rate erhöht.Trotzdem erwarten wir immer noch, dass die Network -Hash -Raten steigen werden, wenn effizientere Bergbaumaschinen verwendet werden, unabhängig davon, ob sie ältere Generationsmaschinen ersetzen oder neue Nettoinvestitionen an Standorten tätigen, die dem KI/HPC -Geschäfts nicht förderlich sind.
Zusammenfassen
美国的数据中心需求可能会以前所未有的速度激增，预计仅 2024 年就将同比增长 31%。Diese Prognosen legen auch nahe, dass die Kapazität der US -Rechenzentrum in den nächsten fünf Jahren mehr als verdoppeln wird und von der aktuellen 21 GW -Rechenzentrumskapazität auf geschätzte 45 GW steigt.Dieses explosive Wachstum in Verbindung mit den Hunderten von Milliarden von Dollar, die von Hyperscale-Anbietern in den nächsten 5 bis 10 Jahren begangen wurden, schafft attraktive Möglichkeiten für Unternehmen, die zwei Schlüsselressourcen bereitstellen können: reichlich billige Energie und die Fähigkeit einer starken Infrastruktur, die KI und HPC unterstützt operations.
Der aktuelle KI- und HPC -Boom hat eine wichtige Schwäche in traditionellen Rechenzentren aufgedeckt, dass sie nicht vorhandene Einrichtungen auf die starken Strombedürfnisse moderner KI -Arbeitsbelastungen umgehen können.Diese Marktlücke schafft erhebliche Möglichkeiten für Bitcoin-Bergbauunternehmen, die bereits über etwas AI/HPC-Unternehmen verfügen: große Standorte mit beschleunigten Stromversorgungsplänen.Die Auswahl von Hyperscale -Anbietern ist begrenzt und kann ihr Geschäft nicht rechtzeitig erweitern, um die explosiven Bedürfnisse ihres KI/HPC -Geschäfts zu erfüllen.Bitcoin -Bergleute werden zu einer vernünftigen und praktikablen Option für Hyperscale -Unternehmen, um ihr Geschäft zu erweitern und in einem wachsenden Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.Diese Generationsmöglichkeit für Bitcoin -Bergleute ist jedoch immer noch selektiv.Nur ein kleiner Prozentsatz der Bitcoin -Bergbauvorgänge verfügt über die erforderliche Infrastruktur und Fähigkeiten, um die anspruchsvollen Anforderungen moderner KI/HPC -Arbeitsbelastungen erfolgreich zu unterstützen.Bergleute, die diese knappen Vermögenswerte besitzen und versuchen, ihren Wert zu maximieren, wenden sich an AI/HPC -Rechenzentren.
Während einige Kritiker argumentieren, dass die Diversifizierung von Bitcoin -Bergleuten in AI/HPC -Dienste die Cybersicherheit untergraben kann, indem die Rechenleistung für Bergbaublöcke reduziert wird, kann diese Verschiebung dem breiteren Mining -Ökosystem tatsächlich zugute kommen.Bergleute, die den Bedürfnissen von KI/HPC -Websites nicht erfüllen können, können eine höhere Rentabilität durch den Anstieg der Hash -Preise gewinnen.Wenn immer mehr Bergleute offline und die Bitcoin -Preise steigen, wird der Anstieg der Hash -Preise die Gewinnmargen aller Bitcoin -Bergleute erheblich erhöhen.Da die Bitcoin-Preise in diesem Jahr bisher um 143% stiegen und der neue Pro-Bitcoin-Präsident das Weiße Haus übernimmt, wird der Bitcoin-Bergbau in den USA voraussichtlich seine bisher stärkste Ära eingeben.
Der Schnittpunkt der Kryptowährung und der künstlichen Intelligenz ist wohl einer der heißesten Kryptowährungssektoren von 2024.Ab Dezember 2024 betrug die Gesamtmarktkapitalisierung von Kryptowährungsprojekten, bei denen Liquid -Token zum Bau von KI -Projekten verwendet werden, ungefähr 33 Milliarden US -Dollar.Darüber hinaus schätzt Galaxy ForschungIm Jahr 2024 wurden mehr als 382 Millionen US-Dollar an Risikokapital für Krypto-KI-Startups im Frühstadium zugewiesen.Während die meisten Krypto -KI -Projekten den Produktmarkt fehlen, ist die Schnittstelle zwischen Bitcoin -Mining und KI/Hochleistungs -Computing -Geschäftswachstum offensichtlich.Der Bitcoin -Mining tritt in das KI -Feld ein, um sich von anderen überlappenden Bereichen in diesen beiden Feldern abzuheben, da es das Potenzial hat, Energie zu liefern, die wichtigste Komponente des KI/HP -Geschäfts im Maßstab.Daher können Bitcoin -Bergleute, die KI/HP -Cabrio -Vermögenswerte halten, eine der wenigen reinen und skalierbaren Kryptowährungs -X -AI -Investitionen in der Branche sein.
