2024년 영향이 절반으로 줄어들면서 비트코인 ​​채굴자들은 AI와 HPC로 전환

2024년 비트코인 ​​반감기 이후, 채굴자들은 수익 흐름을 안정화하기 위해 AI와 HPC로 다각화하고 기존 인프라를 활용하여 AI의 증가하는 수요를 충족시키고 있습니다.

Bitcoin miners are shifting towards Artificial Intelligence (AI) and High-Performance Computing (HPC) as a strategy to stabilize revenue streams amid the 2024 Bitcoin halving, which reduced mining profitability. This pivot is leveraging miners' existing infrastructure to meet AI's growing demand.

비트코인 채굴자들은 2024년 비트코인 ​​반감기 동안 수익 흐름을 안정화하기 위한 전략으로 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC)으로 전환하고 있으며 이로 인해 채굴 수익성이 감소하고 있습니다. 이 전환점은 채굴자의 기존 인프라를 활용하여 AI의 증가하는 수요를 충족시키는 것입니다.

The 2024 Bitcoin halving has prompted a significant shift among Bitcoin miners, who are now exploring diversification into Artificial Intelligence (AI) and High-Performance Computing (HPC) as a strategy to counteract declining profitability and market volatility. This strategic pivot is leveraging miners' existing infrastructure to fulfill the rising demand for AI workloads, providing potentially more stable revenue streams compared to traditional Bitcoin mining, according to blog.bitfinex.com.

2024년 비트코인 ​​반감기는 현재 수익성 감소와 시장 변동성에 대응하기 위한 전략으로 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC)으로의 다각화를 모색하고 있는 비트코인 ​​채굴자들 사이에 상당한 변화를 촉발했습니다. blog.bitfinex.com에 따르면 이 전략적 전환은 채굴자의 기존 인프라를 활용하여 AI 워크로드에 대한 증가하는 수요를 충족하고 기존 비트코인 ​​채굴에 비해 잠재적으로 더 안정적인 수익 흐름을 제공하는 것입니다.

Has the 2024 Bitcoin Halving Caused Bitcoin Miners to Seek Other Revenue Streams?

2024년 비트코인 ​​반감기로 인해 비트코인 ​​채굴자들이 다른 수익원을 찾게 되었나요?

The recent shift by Bitcoin miners towards AI and HPC infrastructure reflects the evolving dynamics of the mining industry. Historically dependent on Bitcoin mining profitability, which has been adversely affected by the 2024 Bitcoin halving, miners are now utilizing their established infrastructure to explore new revenue avenues. This transition is driven by the escalating demand for computational power in AI, necessitated by advancements in generative AI and machine learning technologies.

최근 비트코인 ​​채굴자들이 AI 및 HPC 인프라로 전환하는 것은 채굴 산업의 발전하는 역학을 반영합니다. 역사적으로 비트코인 ​​채굴 수익성에 의존해 2024년 비트코인 ​​반감기로 인해 부정적인 영향을 받은 채굴자들은 이제 기존 인프라를 활용하여 새로운 수익원을 모색하고 있습니다. 이러한 전환은 생성 AI 및 기계 학습 기술의 발전으로 인해 AI의 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가함에 따라 주도됩니다.

Central to this shift is miners' ability to repurpose their existing assets, such as low-cost power access and large-scale data centers. Several mining companies have initiated partnerships with AI firms or are independently retrofitting their facilities to accommodate AI workloads. For instance, Core Scientific's hosting agreement with AI-focused CoreWeave is project to generate billions in revenue over a 12-year contract. Similarly, Hut 8 Corp. and Iris Energy are integrating AI into their operations by deploying NVIDIA GPUs for AI modeling and cloud services.

이러한 변화의 핵심은 저비용 전력 액세스 및 대규모 데이터 센터와 같은 기존 자산을 재활용할 수 있는 채굴자의 능력입니다. 몇몇 광산 회사는 AI 회사와 파트너십을 시작했거나 AI 워크로드를 수용하기 위해 시설을 독립적으로 개조하고 있습니다. 예를 들어, Core Scientific과 AI 중심 CoreWeave의 호스팅 계약은 12년 계약을 통해 수십억 달러의 수익을 창출할 프로젝트입니다. 마찬가지로 Hut 8 Corp.와 Iris Energy는 AI 모델링 및 클라우드 서비스를 위해 NVIDIA GPU를 배포하여 AI를 자사 운영에 통합하고 있습니다.

What Does This Pivot to AI Mean for the Bitcoin Mining Industry?

AI로의 전환은 비트코인 ​​채굴 산업에 무엇을 의미합니까?

Bitcoin miners' transition to AI and HPC is primarily driven by economic necessity and strategic opportunity. The halving of Bitcoin block rewards in 2024 significantly reduced the profitability of mining operations, amplifying the impact of Bitcoin's price volatility and increasing network difficulty. Diversifying into AI offers a more stable and predictable revenue stream, as the demand for AI infrastructure continues to grow, driven by advancements in generative AI and machine learning.

비트코인 채굴자들의 AI 및 HPC로의 전환은 주로 경제적 필요성과 전략적 기회에 의해 주도됩니다. 2024년 비트코인 ​​블록 보상이 절반으로 줄어들면서 채굴 작업의 수익성이 크게 감소하여 비트코인 ​​가격 변동성의 영향이 증폭되고 네트워크 난이도가 높아졌습니다. 생성 AI 및 머신 러닝의 발전으로 인해 AI 인프라에 대한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 AI로 다각화하면 보다 안정적이고 예측 가능한 수익 흐름을 제공할 수 있습니다.

This shift raises questions about the long-term implications for Bitcoin's network security, which relies on a transaction fee-based model and a distributed mining ecosystem to maintain its decentralized ledger. As miners allocate resources and power capacity to AI operations, the network's total hash rate could decline, potentially increasing vulnerability to attacks. However, this risk might be mitigated by newer, more efficient mining hardware and Bitcoin's difficulty adjustment algorithm, which maintains regular mining intervals.

이러한 변화는 분산 원장을 유지하기 위해 거래 수수료 기반 모델과 분산 채굴 생태계에 의존하는 비트코인의 네트워크 보안에 대한 장기적인 영향에 대한 의문을 제기합니다. 채굴자가 AI 작업에 리소스와 전력 용량을 할당하면 네트워크의 총 해시 비율이 감소하여 공격에 대한 취약성이 잠재적으로 증가할 수 있습니다. 그러나 이러한 위험은 보다 새롭고 효율적인 채굴 하드웨어와 정기적인 채굴 간격을 유지하는 비트코인의 난이도 조정 알고리즘을 통해 완화될 수 있습니다.

Has AI Been More Profitable for Mining Firms than Bitcoin Mining?

AI가 비트코인 ​​채굴보다 채굴 회사에 더 수익성이 있었나요?

The profitability of AI compared to Bitcoin mining for traditional mining firms depends on several factors, including energy costs, hardware investment, and market conditions. AI workloads, especially those involving large language models or HPC tasks, offer predictable revenue streams through long-term contracts with enterprise clients. For some mining firms, these contracts provide a level of financial predictability that Bitcoin mining cannot match, making AI an attractive diversification strategy.

기존 채굴 회사의 비트코인 ​​채굴과 비교한 AI의 수익성은 에너지 비용, 하드웨어 투자 및 시장 상황을 포함한 여러 요인에 따라 달라집니다. AI 워크로드, 특히 대규모 언어 모델이나 HPC 작업과 관련된 워크로드는 기업 고객과의 장기 계약을 통해 예측 가능한 수익 흐름을 제공합니다. 일부 채굴 회사의 경우 이러한 계약은 비트코인 ​​채굴이 따라올 수 없는 수준의 재정적 예측 가능성을 제공하여 AI를 매력적인 다각화 전략으로 만듭니다.

Bitcoin miners have largely avoided diversifying into mining other digital assets due to the specialized nature of their existing hardware. Bitcoin mining relies on ASICs optimized for the SHA-256 hashing algorithm, which cannot be easily repurposed for other cryptocurrencies. The pivot to AI offers a more versatile opportunity, leveraging existing facilities to support AI workloads using general-purpose GPUs.

비트코인 채굴자들은 기존 하드웨어의 특수한 특성으로 인해 다른 디지털 자산 채굴로 다각화하는 것을 대부분 피했습니다. 비트코인 채굴은 SHA-256 해싱 알고리즘에 최적화된 ASIC에 의존하며, 이는 다른 암호화폐용으로 쉽게 재사용할 수 없습니다. AI로의 전환은 기존 시설을 활용하여 범용 GPU를 사용하여 AI 워크로드를 지원함으로써 보다 다양한 기회를 제공합니다.