Trasformazione dell'elaborazione: un data center per criptovalute può diventare direttamente un centro di calcolo per l'IA?
Nell'era dell'esplosione dell'IA generativa, il 'potere di calcolo' è diventato una risorsa strategica ambita dalle grandi aziende tecnologiche di tutto il mondo. Molti investitori e appassionati di tecnologia si pongono una domanda: i grandi data center per criptovalute costruiti negli ultimi anni possono essere semplicemente trasformati per lavorare nell'ambito dell'intelligenza artificiale (IA)?
Anche se entrambi dipendono dall'energia elettrica trasformata in output di calcolo, dal punto di vista architetturale e delle infrastrutture di base, il 'passaggio senza soluzione di continuità' è in realtà un grande illusione tecnica nella pratica.
L'anima dei chip: la sfida tra specialisti e polivalenti
Innanzitutto, dobbiamo comprendere le differenze fondamentali nella logica di calcolo tra i due. L'estrazione di criptovalute (specialmente Bitcoin) è già entrata nell'era degli ASIC (circuiti integrati specializzati). Questi chip sono progettati fin dall'inizio per compiti specifici, e il loro unico scopo nella vita è eseguire un algoritmo di hash specifico (SHA-256). Di fronte ai modelli di IA che richiedono complesse operazioni su matrici, queste macchine sono come timbri che sanno scrivere solo "una parola specifica", completamente incapaci di gestire compiti di scrittura che richiedono ragionamento logico.
Anche se all'inizio l'estrazione di Ethereum utilizzava schede video (GPU), che sembrano simili ai chip per l'IA, la differenza prestazionale è comunque enorme. L'elaborazione professionale per l'IA richiede un'alta precisione nei calcoli in virgola mobile e una larghezza di banda della memoria video molto elevata, qualcosa che le schede video per mining domestiche non possono raggiungere.
Connessione di rete: la differenza tra isole e reti neurali
Questo potrebbe essere l'ostacolo più difficile da superare durante la trasformazione.
Nei datacenter per criptovalute, ogni miniera è un "lavoratore solitario". Operano in modo indipendente, senza comunicare tra loro, e devono semplicemente trasmettere i risultati finali attraverso una rete a banda stretta. Di conseguenza, la rete dei datacenter minerari è generalmente estremamente semplice.
Tuttavia, l'addestramento dell'IA è una "maratona di squadra". Un grande modello linguistico (LLM) richiede migliaia di GPU che collaborino simultaneamente, con scambi di dati estremamente elevati tra i chip ogni secondo. Ciò richiede tecnologie di interconnessione ad alta velocità come InfiniBand o NVLink. Se si paragona la rete di un datacenter minerario a una strada secondaria, quella necessaria per un centro di IA è una superstrada a otto corsie. Senza questo sistema di rete, anche le GPU più potenti si bloccherebbero a causa dell'attesa dei dati.
Infrastrutture: dal "fabbrica rozza" al "laboratorio di precisione"
Oltre ai componenti principali, anche l'ambiente hardware circostante affronta sfide significative.
La logica di costruzione dei vecchi datacenter minerari si basava su "costi bassi e velocità". Per ridurre i costi, questi centri venivano spesso ubicati in aree remote, asciutte e ben ventilate, utilizzando grandi ventilatori per il raffreddamento, con una tolleranza relativamente alta rispetto alla stabilità elettrica e alla pulizia dell'ambiente.
Tuttavia, i centri di calcolo per l'IA hanno esigenze ambientali quasi esasperate. La densità termica generata dai chip AI di fascia alta durante il funzionamento è estremamente elevata, e i moderni centri dati per l'IA stanno passando completamente alla tecnologia di raffreddamento liquido. Inoltre, per garantire che l'addestramento dei modelli non si interrompa per mesi a causa di fluttuazioni della tensione, i centri di IA richiedono sistemi di protezione elettrica estremamente stabili (UPS) e array di archiviazione NVMe ad altissima velocità. Il costo di queste infrastrutture hardware è spesso decine di volte superiore a quello di un datacenter minerario.
Conclusione: riorganizzazione degli asset, non un cambio istantaneo
Non è impossibile che le aziende minerarie di criptovalute si spostino verso il settore dell'IA, ma certamente non si tratta di un passaggio senza soluzione di continuità.
I casi attuali di trasformazione riguardano principalmente il riutilizzo delle infrastrutture esistenti. In altre parole, le aziende minerarie sfruttano le loro licenze energetiche, i terreni e i sistemi di distribuzione dell'energia, smantellano i vecchi macchinari minerari e costruiscono nuovi datacenter conformi agli standard dell'IA.
Questo è più simile a un'importante riorganizzazione: il vecchio approccio basato sull'estrazione deve trasformarsi in un approccio basato sui servizi cloud. Il potere di calcolo non è più un bene immediatamente convertibile in denaro dopo l'estrazione, ma un servizio specializzato che richiede alta stabilità, manutenzione tecnica avanzata e garanzie contrattuali.
Nell'era in cui la potenza di calcolo è potenza nazionale, anche se questi due elementi hanno un legame stretto, i loro percorsi di sviluppo sono ormai nettamente diversi.
