Mara: energia dla AI daje większe zyski niż kopalnie bitcoinów

CEO firmy Mara ocenił, że wykorzystanie energii elektrycznej do obsługi obciążeń sztucznej inteligencji przynosi wyższy zwrot z inwestycji niż przeznaczanie tej samej mocy na wydobycie bitcoinów. Wypowiedź dotyczy kierunku alokacji mocy i zasobów infrastrukturalnych firmy.

Wyjaśnił, że obciążenia AI obejmują zarówno trening dużych modeli, jak i usługi inferencyjne. Usługi te mogą być rozliczane godzinowo lub według liczby zapytań, co daje możliwość podpisywania umów z klientami i uzyskiwania przewidywalnych przychodów w modelu usługowym lub długoterminowych kontraktów.

Wskazał techniczne różnice między dwoma zastosowaniami energii. Wydobycie bitcoinów korzysta z wyspecjalizowanych układów ASIC pracujących ciągle, a przychody zależą od nagród za blok, opłat transakcyjnych i kursu waluty. Centra AI opierają się na elastycznych, wysokowydajnych GPU lub TPU, które można sprzedawać klientom jako usługę lub wynajmować w modelu kolokacyjnym.

Dodał, że modele sprzedaży mocy obliczeniowej dla AI pozwalają ustalać stawki, które pokrywają koszty energii i infrastruktury oraz pozostawiają wyższy margines niż przychody z kopalni kryptowalut, które są podatne na zmienność rynku.

Firma posiada część infrastruktury energetycznej i przestrzeni przemysłowej wykorzystywanej wcześniej do wydobycia kryptowalut. Przedstawiciel spółki wskazał możliwość przekształcenia tej infrastruktury na potrzeby instalacji serwerów dla obciążeń AI lub oferowania jej jako przestrzeni kolokacyjnej dla klientów technologicznych.

Jak podkreślił CEO: „Przeznaczenie mocy na centra AI daje bardziej przewidywalne przychody i wyższe marże niż zasilanie koparek bitcoinowych”. Zaznaczył, że dostęp do taniej i stabilnej energii pozostaje istotny przy obu zastosowaniach, ale w przypadku AI istnieje większa elastyczność w planowaniu wykorzystania mocy i negocjowaniu stawek z klientami.

W ramach strategii firma będzie monitorować wskaźniki ekonomiczne obu działalności i dostosowywać alokację mocy w oparciu o cenę energii, dostępność sprzętu oraz popyt na usługi obliczeniowe. W wypowiedzi wskazano także, że optymalizacja chłodzenia, lokalizacja przy źródłach energii odnawialnej i możliwość bilansowania zużycia wpływają na rentowność zarówno kopalni, jak i centrów AI.

W szerszym kontekście CEO zaznaczył, że rosnące zapotrzebowanie na przetwarzanie danych dla dużych modeli językowych zwiększa popyt na wydajne centra przetwarzania danych, podczas gdy operatorzy kopalni kryptowalut nadal mierzą się ze zmiennością opłacalności oraz kwestiami regulacyjnymi i efektywności energetycznej.