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挖矿不行了找 AI 接盘!挖矿公司们来抢云厂商生意:收入涨 10 倍,今年的算力早就卖完了!

  • 2024-07-02
    北京
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挖矿不行了找AI接盘!挖矿公司们来抢云厂商生意:收入涨10倍,今年的算力早就卖完了!

AI 大模型超全落地场景&金融应用实践,8 月 16 - 19 日 FCon x AICon 大会联诀来袭、干货翻倍!

挖矿公司突然成为交易中心,催化剂是人工智能。

 

随着 AI 厂商疯狂提升产品智能性与实用水平,他们对于低成本、高供应量能源的需求也在同步猛增。而这股淘金热的升温,又给一批意料之外的受益者带来了巨额利润:比特币矿工。

 

“不少身陷困境的加密货币矿场开始全面投身其他行业,这恐怕已经成为必然。”数据中心及比特币挖矿公司 IREN 首席商务官 Kent Draper 说道。

 

最近几个月来,各主要比特币挖矿公司已经开始将部分计算设备更换成用于运行和训练 AI 系统的硬件。这些公司认为,与动荡不断的加密货币行业相比,AI 训练能够提供更安全、更稳定的收入来源。

 

典型代表 CoreWeave 的惊人崛起

 

从早期一个默默无闻的加密货币挖矿公司摇身一变成为人工智能云计算领域的领导者,CoreWeave 借势完成了华丽蜕变。

 

2016 年时候,三位商品交易员 Michael Intrator、Brian Venturo 和 Brannin McBee 在曼哈顿的一间办公室里开始了他们的小爱好:购买了一块性能一般的 GPU 来挖以太坊,希望能偶尔“赚个外快”。

 

得到好处的三人从身边朋友拿到了一些小额早期投资,把挖矿地点从台球桌变成了新泽西州的一个车库(数据中心)。不久之后,他们决定创业,CoreWeave 的前身 Atlantic Crypto 正式成立。

 

作为挖矿企业,他们的核心生产资料就是 GPU。2019 年左右的加密寒冬让不少挖矿企业倒闭,他们趁机抄底显卡,从拥有几百张显卡一下变成了有数万张,数据中心也增加到了七个,占以太坊网络总量的 1%以上。

 

在加密寒冬中,他们一方面尝试为其他加密矿工提供 GPU 云服务器,同时也发现了一项新“需求”:大量依赖 GPU 加速的企业找到他们,希望他们提供算力支持。这些企业都有一个共同的痛点:传统云服务提供商提供有限的算力选项,同时垄断价格,让大规模的业务扩展变得非常困难。

 

这家挖矿企业的转型之路其实并不算太波折,因为背后有贵人“英伟达”相助。

 

2019 年,CoreWeave 转型做 IaaS,并将消费级 GPU 全面转向英伟达的企业级 GPU。2020 年,CoreWeave 宣布加入英伟达合作伙伴网络计划,成为“算力黄牛”。直到 2022 年,大规模显卡挖矿时代结束,CoreWeave 彻底转型成为一家云服务提供商,并在 11 月成为首批提供采用英伟达 HGX H100 超级芯片的云服务商之一。

 

随着微软支持的 OpenAI 于 2022 年 11 月推出席卷全球的 ChatGPT,整个世界对于 AI 计算的巨大需求也被随之点燃。

 

为了把握机会,该公司迅速扩大了融资力度。CoreWeave 在 2023 年上半年通过股权融资拿到超过 4.2 亿美元,几个月后又通过债务融资筹集到 23 亿美元。部分原股东则在去年 12 月向富达等企业出售了价值 6.42 亿美元的股票。5 月份,他们再次达成两笔交易,分别以债务和股权形式筹集到 75 亿美元和 11 亿美元。

 

2023 年 4 月,CoreWeave 还获得了来自英伟达的 2.21 亿美元 B1 轮融资。8 月,CoreWeave 将英伟达 H100 作为抵押品,获得了另外 23 亿美元的债务融资,资金将用于收购更多芯片,以及建设更多数据中心。

 

Intrator 表示,CoreWeave 需要巨量交钱以便为“扩大业务规模,从而为任何想要投身于 AI 热潮的参与者提供支持”,也就是满足对方的一切芯片需求。

 

CoreWeave 如今的主营业务,就是出租其数据中心内运行着的大量英伟达芯片,包括大受欢迎的 H100 和即将推出的 B200。该公司 CEO Michael Intartor 表示,CoreWeave 的基础设施旨在满足高性能计算的特殊需求,包括用于连接 AI 芯片集群的调整网络以及算力强劲的液冷服务器。

 

尽管 CoreWeave 的服务核心离不开对英伟达 GPU 的倚重,但 Intrator 强调,千万不要误解 CoreWeave 与这家全球最具价值芯片制造商间的关系。

 

“英伟达之所以向我们赋予 GPU 使用权,绝不是因为他们能在这里攫取既得利益,也不是因为我们有什么优先级更高的门路。”Intrator 表示,相反,CoreWeave 的竞争优势也绝不仅仅体现在掌握 GPU 芯片上,例如 CoreWeave 开发出能自动管理并维护 GPU 集群的软件。

 

他还曾回答关于一边公司从英伟达手中筹集资金,另一边却把大部分资金花在采购该公司产品上的问题。“情况并不是大家想象的那样。英伟达向我们投资了 1 亿美元,而我们通过债务和股权融资总计筹集到了 120 亿美元。与我们采购的基础设施规模相比,英伟达的注资额度显得微不足道。”

 

英伟达则否认了其投资的公司能够优先拿到新款 GPU 产品。英伟达旗下风险投资部门 NVentures 负责人 Mohamed Siddeek 去年在接受英国《金融时报》采访时表示,“我们绝不会帮助任何人插队。”

 

尽管如此,Intrator 仍然承认,允许英伟达审查 CoreWeave 业务并决定投资,在对于这样一家年轻企业在市场上的资金筹集有着“非常重大的意义”。他指出,“我愿意回答英伟达提出的各种问题,因为他们比任何人都更了解我们在做什么、想做什么,也更愿意为此投入大量资金。”

 

挖矿出身的 CoreWeave 如今早已远离加密货币。

 

与亚马逊云科技和微软 Azure 一样,CoreWeave 在采购和维护自有服务器之外,为企业客户们提供了一种新的替代选项,可实现对算力资源的灵活访问。

 

但与 2006 年成立、面向几乎一切应用程序和数据需求的亚马逊云科技不同,CoreWeave 的数据中心只服务于具有极高性能计算需求的特定客户群体,主要涵盖 AI、药物研究和媒体集团等受众。

 

CoreWeave 的各位投资方,包括对冲基金 Magnetar Capital、Blackstone 和 Coatue,也都坚信对于专业 AI 服务的需求飙升必将重塑整个价值达 5000 亿美元的云计算市场,有望在已经投入数百亿美元的各大科技巨头之间再开辟出一条新的赛道。

 

Intrator 指出,“下一代云计算的使用方式将与 20 年前云计算的使用方式截然不同。”他甚至将 CoreWeave 比作特斯拉,而传统科技巨头则类似于福特。

 

在 Intrator 看来,向早期投资方推销这个观念“极其困难”,因为对方必须“在这个自己原本一无所知的领域内成为专家,才会愿意供出数十亿美元并将其交给投资委员会,最终创造出新的的资产类别”,例如将英伟达的图形处理单元视为新的抵押物。

 

CoreWeave 联合创始人和首席战略官 Brannin McBee 表示,Coreweave 今年的收入会增长 10 倍,到 2024 年底的所有算力已经售罄。该公司现在有大约 500 名员工,年底将会接近 800 人。而其中很多需求是训练到推理的转换推动的,比如训练可能需要 1 万卡训练,但像 ChatGPT 这种一旦进入推理,则需要一百万张卡。

 

根据 Omdia 数据,英伟达 H100 分配数量为:微软 Azure (15 万张)、Meta (15 万张)、亚马逊云科技 (5 万张)、谷歌云 (5 万张)、甲骨文 (5 万张)、腾讯 (5 万张)、百度 (3 万张) 和阿里巴巴 (2.5 万张)。但 CoreWeave 就有 4 万张、Lambda 就有 2 万张。此外,字节跳动 有 2 万张、特斯拉 1.5 万张。

 

根据 Intrator 的计划,他可以利用 GPU 资产、与客户间签订的长期合同价值以及“经过验证的执行能力”等优势,成功说服贷方掏出数十亿美元。

 

如今,CoreWeave 正着眼于欧洲区域的快速扩张。该公司计划在明年年底之前投资 22 亿美元在挪威、瑞典和西班牙建设三处数据中心。该公司最近还承诺在英国投资 13 亿美元建设两处设施,并将英国作为其欧洲总部所在地。

 

而为了在美国市场加速扩张,CoreWeave 还与比特币挖矿公司 Core Scientific 建立了合作伙伴关系,将后者的多处数据中心转用于托管自己的 GPU 硬件。CoreWeave 还提出以超过 10 亿美元的价码直接收购 Core Scientific,但由于 Core Scientific 认为 CoreWeave 对其估值不合理作罢。

 

Intrator 表示,到 2024 年底,CoreWeave 将在美国和欧洲等地坐拥 28 处数据中心,并计划在未来几年内“真正将业务足迹铺向全世界。”Intrator 总结称,“我们将继续尽一切可能,加快规模扩张的步伐。”

 

AI 厂商积极拉拢矿场


除了 CoreWeave,还有不少比特币矿场开始将设施出租给 AI 客户。

 

Core Scientific 公司 CEO Adam Sullivan 在 4 月接受采访时指出,AI 厂商正在积极出价拉拢比特币挖矿设施。“他们已经开始以高于加密货币市场的价码认购挖矿设施。”他同时补充道,AI 厂商的申请数量“如雪片般飞来,我们也开始评估最合适的资产盈利方式。”

 

也有一些比特币挖矿企业选择自主运营 GPU。

 

6 月 24 日,比特币矿商 Hut 8 从 Coatue Management 处获得了 1.5 亿美元投资,用于建设 AI 基础设施。Hut 8 在今年的第一季度财报中表示,已购买了首批 1,000 块 Nvidia GPU,并与一家风险投资支持的 AI 云平台达成了客户协议。该公司 CEO Asher Genoot 表示,预计今年下半年开始,公司将以每年约 2000 万美元的速度创收。

 

在部分 IREN 的设施当中,用于 AI 训练和推理的 GPU 及 ASIC(专为比特币挖矿提供动力的专用集成电路)正在并行运作。

 

“我们认为这两项业务可以彼此互补,且分别对应完全不同的商业形态。比特币属于即时收益,但波动性更大。而 AI 业务则更依赖于客户——但只要有了稳定的客源,收益就能持续不断地稳定流入。” Draper 解释道。

 

Bit Digital 则截至 4 月底已经拥有 251 台服务器,该公司表示,当月从其第一份 AI 合同中获得了约 410 万美元的收入。Iris Energy 预计其 AI 云服务每年可带来 1400 万至 1700 万美元的收入。

 

据 CoinShares 消息,Bit Digital 27% 的营收来自人工智能;Hut 8 6% 的销售额来自人工智能;在加拿大和瑞典设有数据中心的 Hive 则有 4% 的营收来自人工智能服务。

 

摩根大通 6 月 24 日的报道指出,截至目前,这种转变也受到了投资者们的热烈欢迎,这导致 14 家主要比特币挖矿公司的市值自 6 月初以来猛增 22%,达到 40 亿美元之巨。

 

不过,转向人工智能并不像重新利用现有基础设施和机器那么简单,因为人工智能要求的高性能计算 (HPC) 数据中心、数据网络等与挖矿设备 ASIC 不同,ASIC 几乎也不能用于做其他事情。

 

“除了变压器、变电站和一些开关设备外,矿工目前拥有的几乎所有基础设施都需要推倒并从头开始建造,以适应 HPC。”Needham 分析师在 5 月 30 日的一份报告中写道。

 

Needham 估计,HPC 数据中心的资本支出为每兆瓦 800 万至 1000 万美元(不包括 GPU),而比特币挖矿的资本支出通常为每兆瓦 30 万至 80 万美元(不包括 ASIC)。

 

不过,很多挖矿公司们至少目前表示要将比特币挖矿基础设施转换为 HPC 数据中心。

 

“改造是可行的,因为该公司拥有并控制其所有的数据中心基础设施。”Core Scientific CEO Adam Sullivan 说道。他曾向 CNBC 表示:“看待比特币挖矿设施最好的方式是,我们本质上是数据中心行业的电力外壳。”

 

历时多年的转变

 

考虑到双方的需求,AI 与比特币挖矿产业之间的携手可说是一拍即合。AI 厂商需要比特币矿场已经成型的土地空间、廉价能源与基础设施;比特币矿场则看重 AI 计算的收入稳定性,以及当前 AI 炒作周期带来的巨大潜在利润。

 

这种转变也反映出当下的几个趋势:AI 技术的炒作热度飙升,电力供应减少,而比特币产量减半后挖矿业务的前景则逐渐势微。

 

事实也证明,相当一部分设施其实就在比特币矿场们的掌握之中。

 

在比特币诞生之初,矿工们发现增加计算机设备的规模能够大大增加自己的利润,并因此建立起巨大的服务器农场,利用廉价能源日夜运行。从历史上看,大规模开采比特币曾经是项利润丰厚的业务,但也同样受制于动荡不断的加密货币行情。

 

在 2022 年加密货币崩盘之后(这场大崩盘由 Sam Bankman-Fried 及 Do Kwon 等企业家的冒险行为所引发),许多矿场已经被迫破产或者彻底关门。但在崩盘当中幸存下来的挖矿公司,很快在 2023 年到 2024 年初重新回到盈利的正轨之上。但今年 4 月新的挑战接踵而至:比特币宣布名“减半”(矿工奖励减少 50%),直接将矿场的挖矿产出削减了一半。

 

挖矿公司指望着产出减半能够拉动比特币价格大幅上涨,就如同之前加密货币曾经出现的好几轮爆发周期一样,从而抵消这种奖励缩水。但自 4 月以来,比特币的价格基本横盘不动、挤压了利润空间,迫使矿工们只能寻求更加多样的商业化探索。

 

以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 模型凭借数据中心内强大的计算能力而得到改进,这里的基础设施负责从海量数据集内寻找模式并改进响应效果。但由于算力资源太过昂贵,多年以来对于大部分数据中心运营来说,专门为 AI 训练部署硬件似乎并不划算。

 

直到四年之前,Draper 仍然认为“从商业角度来看,目前的规模效应还不足以带来合理收益。”

 

但 2022 年底 ChatGPT 取得的巨大成功改变了这一格局,其他 AI 厂商也开始竞相训练并运行自己的模型,希望在效能层面超越 OpenAI 推出的这位当家花旦。而这自然也对能源供应提出了极高要求:以 ChatGPT 为例,其处理查询的能耗就高达标准 Google 搜索的 10 倍。

 

于是乎,一众 AI 厂商开始努力寻求更廉价的电力、能够容纳塞满数千台计算设备的大片数据中心建设土地,以及用于冷却设备的水或巨型风扇等资源。

 

在旺盛的市场需求之下,符合这些标准的站点也变得越来越炙手可热,尤其是北美地区。一部分司法管辖区甚至开始为等待接入电网的大型数据中心整理出长长的队列名单。哪怕企业获得了初步批准,从头开始建设数据中心也可能需要数年时间、投入数百万美元,并经历漫长的监管和官僚程序。

 

比特币挖矿公司 Terawulf 首席运营官兼首席技术官 Nazar Khan 表示,“把时间倒回五到十年前,当时 80%的数据中心负载都来自六到七个主要市场。这部分供应能力已经被占满,部分市场甚至暂停了数据中心的进一步建设工作。因此,新的数据中心负载只能寻找新的容身之所。”

 

参考链接:

https://time.com/6993603/ai-bitcoin-mining-artificial-intelligence-energy-use/

https://www.cnbc.com/2024/06/03/bitcoin-miners-sink-millions-into-ai-business-seek-billions-in-return.html

https://www.ft.com/content/f4085e30-da81-40f0-8217-507268743f71

https://www.nextplatform.com/2024/05/02/how-to-make-more-money-renting-a-gpu-than-nvidia-makes-selling-it/

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2024-07-02 15:045208

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