유미포[칩이 넘쳐나는 비트코인 채굴자들이 새로운 부를 찾아 AI로 선회하고 있다.] AI 훈련에 대한 수요가 빠르게 확대되면서 일부 지역의 전력망이 압박을 받고 있으며, 많은 기업이 새로운 데이터 센터를 구하고 있다. 많은 AI 회사의 가장 큰 병목 현상은 모델을 훈련할 하드웨어를 찾는 것이며, 이는 암호화폐 채굴자에게 새로운 기회를 제공한다.
유미포[칩이 넘쳐나는 비트코인 채굴자들이 새로운 부를 찾아 AI로 선회하고 있다.] AI 훈련에 대한 수요가 빠르게 확대되면서 일부 지역의 전력망이 압박을 받고 있으며, 많은 기업이 새로운 데이터 센터를 구하고 있다. 많은 AI 회사의 가장 큰 병목 현상은 모델을 훈련할 하드웨어를 찾는 것이며, 이는 암호화폐 채굴자에게 새로운 기회를 제공한다.
최근 AI 기술 발전과 함께 AI 모델 훈련에 필요한 막대한 컴퓨팅 자원 수요가 폭발적으로 증가하면서 전 세계적으로 데이터 센터 부족 현상이 심화되고 있다. 특히 북미 지역은 새로운 데이터 센터 건설에 대한 수요가 급증하여 긴 대기자 명단이 형성되는 상황이다. 블룸버그에 따르면, 현재 건설 중인 데이터 센터 용량의 83%가 이미 선임대될 정도로 인기가 높다.
AI 회사, 하드웨어 확보에 어려움 겪어
이러한 상황에서 많은 AI 회사들은 모델 훈련에 필요한 고성능 GPU 등 하드웨어를 확보하는 데 어려움을 겪고 있다. 이는 마치 금광에서 금을 캐는 것처럼, AI 회사들이 GPU를 확보하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있음을 의미한다.
암호화폐 채굴장, 새로운 기회 포착
흥미로운 점은 이러한 상황이 암호화폐 채굴 산업에 새로운 기회를 제공하고 있다는 것이다. 과거 암호화폐 가격 하락으로 어려움을 겪던 암호화폐 채굴자들이 AI 훈련 시장으로 눈을 돌리고 있는 것이다. 암호화폐 채굴에 사용되던 고성능 컴퓨팅 시설과 전력 인프라를 활용하여 AI 모델 훈련에 필요한 컴퓨팅 자원을 제공하는 것이다.
암호화폐 채굴 장비와 AI 훈련 장비, 다른 점은?
암호화폐 채굴에 사용되는 ASIC(특수 목적 집적 회로) 칩은 비트코인 채굴에 특화된 반면, AI 훈련에는 주로 GPU가 사용된다. 하지만 암호화폐 채굴장에는 이미 막대한 전력과 냉각 시스템 등 컴퓨팅 시설이 구축되어 있어, AI 회사들은 이러한 인프라를 활용하여 빠르게 AI 훈련 환경을 구축할 수 있다.
Core Scientific의 사례
실제로 암호화폐 채굴 기업 Core Scientific은 270메가와트 규모의 GPU 호스팅 사업을 발표하며 AI 인프라 시장에 진출했다. 이는 암호화폐 채굴 시장에서 축적된 경험과 인프라를 활용하여 AI 시장으로 사업 영역을 확장하려는 시도로 해석된다.
결론
AI 기술 발전과 함께 데이터 센터 부족 현상이 심화되면서 암호화폐 채굴 산업이 새로운 기회를 맞이하고 있다. 암호화폐 채굴에 사용되던 고성능 컴퓨팅 시설과 전력 인프라를 활용하여 AI 모델 훈련에 필요한 컴퓨팅 자원을 제공하는 것은 암호화폐 채굴 산업의 새로운 성장 동력이 될 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 이러한 변화는 단순히 암호화폐 채굴 장비를 AI 훈련 장비로 교체하는 것을 넘어, 컴퓨팅 시장 전체의 지형 변화를 가져올 수 있다는 점에서 주목할 필요가 있다.
AI 훈련에 대한 수요가 빠르게 확대되면서 일부 지역의 전력망이 압박을 받고 있으며, 북미의 많은 관할권에서는 새로운 데이터 센터를 위한 긴 대기자 명단을 구현하고 있다. 블룸버그에 따르면, 현재 건설 중인 데이터 센터 용량의 약 83%가 이미 선불로 임대되었다고 한다. 이는 많은 AI 회사의 가장 큰 병목 현상이 모델을 훈련할 하드웨어를 찾는 것이며, 이는 암호화폐 채굴자에게 새로운 기회를 제공한다. 암호화폐 채굴자 IREN의 최고상업책임자 켄트 드레이퍼는 "어려움을 겪고 있던 암호화폐 채굴자가 실제로 완전히 방향을 바꾼 사례를 많이 보셨을 것이다."라고 말했다.비트코인 채굴을 AI 훈련 클러스터로 전환하는 것은 단순한 교환이 아니다. AI 훈련은 일반적으로 GPU에서 수행되는 반면 비트코인 채굴은 Bitmain의 특수 채굴 칩을 사용한다. 하지만 종종 AI 회사가 추구하는 것은 칩이 아니라 채굴장이 이미 설정한 인프라와 전력 액세스이다. 6월에 암호화폐 채굴자 Core Scientific은 AI 인프라 스타트업 CoreWeave에 270메가와트의 GPU를 호스팅할 것이라고 발표했다. Core Scientific CEO 아담 설리반은 "오늘날 AI의 기회는 우리가 소유한 기존 인프라를 전환하여 궁극적으로 AI 고객이 되는 고객을 위해 매우 큰 GPU 배열을 설치하려는 고객을 호스팅할 수 있는 기회라고 생각한다."라고 말했다.
AI 훈련에 대한 수요가 빠르게 확대되면서 일부 지역의 전력망이 압박을 받고 있으며, 따라서 북미의 많은 관할권에서 새로운 데이터 센터를 위한 긴 대기자 명단을 구현했다. 블룸버그에 따르면, 현재 건설 중인 데이터 센터 용량의 약 83%가 이미 선불로 임대되었다고 한다. 이는 많은 AI 회사의 가장 큰 병목 현상이 모델을 훈련할 하드웨어를 찾는 것이며, 이는 암호화폐 채굴자에게 새로운 기회를 제공한다. 암호화폐 채굴자 IREN의 최고상업책임자 켄트 드레이퍼는 "어려움을 겪고 있던 암호화폐 채굴자가 실제로 완전히 방향을 바꾼 사례를 많이 보았을 것이다."라고 했다.
비트코인 채굴을 AI 훈련 클러스터로 전환하는 것은 단순한 교환이 아니다. AI 훈련은 일반적으로 GPU에서 수행되는 반면 비트코인 채굴은 Bitmain의 특수 채굴 칩을 사용한다. 하지만 종종 AI 회사가 추구하는 것은 칩이 아니라 채굴장이 이미 설정한 인프라와 전력 액세스이다.
6월에 암호화폐 채굴자 Core Scientific은 AI 인프라 스타트업 CoreWeave에 270메가와트의 GPU를 호스팅할 것이라고 발표했다. Core Scientific CEO 아담 설리반은 "오늘날 AI의 기회는 우리가 소유한 기존 인프라를 전환하여 궁극적으로 AI 고객이 되는 고객을 위해 매우 큰 GPU 배열을 설치하려는 고객을 호스팅할 수 있는 기회라고 생각한다."라고 했다.
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칩이 넘쳐나는 비트코인 채굴자들이 새로운 부를 찾아 AI로 선회하고 있다.
비트코인 골드 러시가 고갈되면서 암호화폐 채굴자들은 수입과 지출을 맞추는 데 어려움을 겪고 있다. 하지만 많은 사람들에게는 희망이 있다. 그들이 세운 시설은 실리콘 밸리의 최신 인공지능 집착에 완벽하기 때문이다.
암호화폐 채굴은 수익성이 있지만 매우 불안정한 노력이 될 수 있다. 여기에는 특수 컴퓨터 칩이 가득한 거대한 데이터 센터를 만들고 이를 사용하여 다양한 암호화폐의 보안을 뒷받침하는 수학적 퍼즐을 푸는 것이 포함된다. 그 대가로 채굴자들은 보상으로 그 암호화폐 중 일부를 얻는다.
대부분 채굴자들은 대부분의 돈을 비트코인에서 벌어들인다. 하지만 올해 초에 "반감기"라는 사건이 수입에 심각한 타격을 입혔다. 4년마다 비트코인 프로토콜은 채굴 보상(즉, 비트코인 채굴자들이 수학 퍼즐을 푼 대가로 받는 금액)을 반으로 줄여 코인의 희소성을 높인다. 일반적으로 이로 인해 비트코인 가격이 급등하지만 이번에는 그렇지 않아 채굴자의 수익성에 심각한 영향을 미쳤다.
다행히도 그들에게는 컴퓨팅에 대한 엄청난 욕구를 가진 또 다른 산업이 제때에 등장했다. 방대한 생성 AI 모델을 훈련하려는 서두름으로 인해 기업들은 칩, 데이터센터 공간, 그리고 많은 채굴자들이 이미 풍부하게 보유하고 있는 대량의 저렴한 전력에 대한 안정적인 액세스를 위해 몸부림치고 있다.
JPMorgan 분석가들은 최근 메모에서 "일반적으로 HPC 등급 데이터센터를 처음부터 구축하는 데 3~5년이 걸린다."라고 적었다. "이러한 전력에 대한 쟁탈전은 오늘날 저렴한 전력에 대한 액세스가 있는 기업에 프리미엄을 부여한다."
암호화폐 채굴과 AI 훈련은 정확히 같지는 않지만, 중요한 유사점을 공유한다. 둘 다 특정 작업을 수행하기 위해 특화된 거대한 데이터 센터가 필요하고, 둘 다 많은 전력을 소모한다. 하지만 채굴자들은 이 게임을 오랫동안 해왔고, 대부분의 AI 회사는 2년도 채 안 된 ChatGPT 출시 이후로 진정으로 거대한 모델을 훈련하기 시작했기 때문에, 이 회사들은 큰 우위를 점하고 있다.
그들은 이미 수년간 전국을 뒤져서 저렴한 전력이 풍부하고 대규모 데이터 센터를 건설할 충분한 공간이 있는 곳을 찾아다녔다. 더 중요한 것은, 이미 승인을 받고, 전력 라이선스를 협상하고, 시설을 가동하는 데 시간이 많이 걸리는 과정을 거쳤다는 것이다.
AI 훈련에 대한 수요가 빠르게 확대되면서 일부 지역의 전력망이 압박을 받고 있으며, 따라서 북미의 많은 관할권에서 새로운 데이터 센터를 위한 긴 대기자 명단을 구현했다. 블룸버그에 따르면, 현재 건설 중인 데이터 센터 용량의 약 83%가 이미 선불로 임대되었다고 한다.
이는 많은 AI 회사의 가장 큰 병목 현상이 모델을 훈련할 하드웨어를 찾는 것이며, 이는 암호화폐 채굴자에게 새로운 기회를 제공한다. 암호화폐 채굴자 IREN의 최고상업책임자 켄트 드레이퍼는 "어려움을 겪고 있던 암호화폐 채굴자가 실제로 완전히 방향을 바꾼 사례를 많이 보셨을 것이다."라고 말했다.
비트코인 채굴을 AI 훈련 클러스터로 전환하는 것은 단순한 교환이 아니다. AI 훈련은 일반적으로 GPU에서 수행되는 반면 비트코인 채굴은 Bitmain의 특수 채굴 칩을 사용한다. 하지만 종종 AI 회사가 추구하는 것은 칩이 아니라 채굴장이 이미 설정한 인프라와 전력 액세스이다.
6월에 암호화폐 채굴자 Core Scientific은 AI 인프라 스타트업 CoreWeave에 270메가와트의 GPU를 호스팅할 것이라고 발표했다. Core Scientific CEO 아담 설리반은 "오늘날 AI의 기회는 우리가 소유한 기존 인프라를 전환하여 궁극적으로 AI 고객이 되는 고객을 위해 매우 큰 GPU 배열을 설치하려는 고객을 호스팅할 수 있는 기회라고 생각한다."라고 말했다.
일부 채굴자는 GPU를 직접 운영하기도 한다. 독일의 채굴자 Northern Data는 이미 이더리움 암호화폐를 채굴하기 위해 8억 달러 상당의 Nvidia GPU를 구매했지만, 2022년에 코인 블록체인에 대한 주요 소프트웨어 업데이트로 인해 채굴이 중단되었고 해당 칩은 유휴 상태로 방치되었다. 블룸버그에 따르면 이 회사는 이제 이를 유럽에서 가장 큰 규모 중 하나인 20,000개 GPU의 교육 클러스터로 재활용했다.
Hut 8과 IREN과 같은 다른 채굴자들은 AI 붐을 보다 적극적으로 추구하기 위해 새로운 칩에 막대한 투자를 하고 있다. 종종 AI 교육은 암호화폐 채굴과 나란히 진행된다. IREN의 드레이퍼는 "우리는 이 둘을 상호 보완적이라고 본다."라고 말했다. "비트코인은 즉각적인 수익을 낼 수 있지만 다소 변동성이 크다. AI는 고객에 따라 달라지지만 일단 고객이 생기면 계약되고 더 안정적이다."
이 새로운 추세는 약간의 환경적 이점도 제공할 수 있다. 사람들은 AI 교육과 비트코인 채굴 모두의 엄청난 전력 소비에 대해 우려하고 있다. AI에 대한 수요 증가가 단순히 기존 채굴 인프라를 대체하고, 전력 소모가 많은 새로운 데이터 센터를 필요로 하지 않는다면, 이는 산업의 증가하는 탄소 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.
그러나 채굴자들에게 최신 골드 러시를 쫓는 것은 위험한 전략이 될 수 있다. AI 산업이 터지기 직전의 거품 속에 있다는 우려가 커지고 있다. 그런 일이 일어난다면, 부유한 새로운 채굴자들이 활용하기 시작한 채굴장은 매우 빠르게 고갈될 수 있다.
