ビットコインマイナーはAIデータセンターの完璧なパートナーです

コグニティブ オートメーションの期待に後押しされて、世界経済はデジタルの上に別のレイヤーであるハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) レイヤーを受け入れています。

連邦準備制度による 2020 年のマネーサプライ改ざんは、最大 40% の増加をもたらし、インフレという普遍的な影響を及ぼしました。これにより、貯蓄が目減りし、人々の生命エネルギーが吸い取られます。より多くのお金でより少ないお金を買うと、同じペースを維持するために余分なエネルギーを発揮する必要があります。

この問題の解決策は明白です: 分散化と固定供給を通じてお金を不正改ざんから守ることです。誰もそれを支配しないでください。これがビットコインの背後にある最初の原動力ですが、機能するには重要なコンポーネント、つまり物理的な基盤が必要です。

ビットコインが単なるデジタル資産であれば、ブロックチェーンとして知られるネットワークの台帳を変更するのは簡単でしょう。これに対する優れた解決策は、ビットコインのデジタルコードを現実世界のリソースに結び付けるエネルギー障壁として機能するプルーフ・オブ・ワーク・マイニングです。攻撃者志望者が台帳の記録を改ざんしようとすると、計算能力を利用するために膨大な量のエネルギーが必要になります。

733.41 EH/s (ハッシュレート) では、このようなエネルギー障壁は事実上突破できません。しかし、それは、ビットコインが必要とするエネルギーは、改ざん防止された通貨を保有するためのコストであることを意味します。同様に、エネルギーは、人々が AI エージェントに指示するたびにデータセンターがテキスト/画像/ビデオ/コードを大量に生成するコストです。

どちらの場合でも、人間の生産性は向上します。しかし、彼らのエネルギー需要を共生的な方法で最適化できるでしょうか?

ビットコインマイニングとAIのエネルギーダイナミクス

先進国であることは、エネルギー使用量の多さと強い相関があると言っても過言ではありません。これは、国の国内総生産 (GDP) に対する一人当たりの発電量をキロワット時 (kWh) でグラフ化すると、はっきりとわかります。

言い換えれば、余剰エネルギーへのアクセスは、文明の進歩が現れるための要件です。結局のところ、農業などの基本的な生存レベルに複数の層が追加されると、製造、交通、公共サービス、都市化、コンピューティングの新しい層に栄養を与える必要があります。

インターネットの閲覧やオンライン バンキングのための単なるデータ センターを超えて、生成 AI とビットコイン マイニングはハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) として最新の文明層を表しています。 HPC のエネルギー需要は非常に高くなります。

エネルギー省 (DoE) によると、データ サーバーはすでに商用オフィス ビルの 10 倍から 50 倍のエネルギー (床面積あたり) を使用しており、米国の総電力使用量の 2% を占めています。データセンターの需要増加傾向を考慮して、国際エネルギー機関 (IEA) は、データセンターの総電力消費量が 2026 年に 1,000 テラワット時 (TWh) 以上増加する可能性があると予測しています。

ちなみに、このような需要の急増は、現在の日本の電力消費量に相当します。 EIA は、ビットコインのマイニングと比較して、130 TWh の電力需要があったと指摘しています。

Goldman Sachs Research は、単純な Google 検索クエリには 0.3 ワット時が必要であるのに対し、単一の ChatGPT クエリには 2.9 ワット時の電力が必要であることを考慮すると、AI データセンターの消費量は 2023 年から 2030 年の間に年間 200 TWh になると推定しています。

これらの傾向には、大幅な最適化の取り組みが必要です。ビットコインマイニング業界は、主に Bitmain、MicroBT、Canaan、Bitfury、Ebang などが製造する、より効率的な ASIC マシンにアップグレードすることで、そのような取り組みを続けてきました。

同様に、ASIC リグはより低い動作温度を長時間維持できるため、優れた冷却ソリューションはエネルギー消費を大幅に削減し、プロセスでの冷却電力消費の必要性を削減します。液体および浸漬冷却により、ビットコイン マイニングの運用コストが最大 33% 削減されると推定されています。

AI エネルギーの面では、Nvidia の GPU が推定 65% の市場シェアを誇り、シーンを支配しています。 Nvidia の最新の Blackwell GPU マイクロアーキテクチャは、以前の Hopper に比べてエネルギーコストを 25 分の 1 に削減したと言われています。ミストラル、メタ、アップルなどビッグテックへの主要サプライヤーとして、ローカルでホストされる大規模言語モデル (LLM) に関して先頭に立っている当社は、GPU サーバーのホスティングと隣接するアーキテクチャに関しても増加傾向にあると考えています。

ただし、エネルギー消費の最適化には、より優れたチップに更新し、冷却を調整するだけではありません。そして、ここで特にビットコインマイニングが輝ける可能性があります。

エネルギー管理におけるビットコインマイニングの役割

発電所が電気を生成し、その出力が消費者によって受け取られると考えるのは単純な考えです。その経路では、長距離の高電圧伝送からエンドユーザー向けの低電圧への変換が行われます。

즉, 전력망은 높은 출력과 낮은 입력 사이에서 균형을 이루어야 하기 때문에 EIA에 따르면 송배전(T&D) 손실이 평균 5%에 달하는 것으로 나타났습니다.

이 균형 조정을 처리하는 한 가지 방법은 에너지 저장에 의존하는 것입니다. 이는 전력 수요와 공급 간의 급격한 변동에 따른 격차를 해소할 수 있습니다. 하지만 배터리 저장용량은 초기 지출 비용이 높을 뿐만 아니라, 리튬이온 배터리가 대세입니다

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