2024 年の変化: 仮想通貨マイニング企業が AI 計算にどのように適応しているか

による Tyurker Winslow

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2024 年は、企業が AI 計算の需要にますます適応するにつれて、暗号通貨マイニングの世界に極めて重要な変化をもたらします。この移行は単なる技術の進化ではなく、業界の状況を再構築する戦略的な方向転換でもあります。仮想通貨マイニングと人工知能 (AI) 計算の境界があいまいになる中、企業は既存のインフラストラクチャ、専門知識、リソースを活用して急成長する AI 市場を活用する革新的な方法を見つけています。この記事では、この変化の背後にある原動力、採用されている戦略、両業界の将来への影響、そして国内でビットコインを採掘する小規模投資家の視点について探ります。

暗号通貨マイニングと AI の融合

暗号通貨マイニングと AI 計算にはいくつかの根本的な類似点があり、多くの企業にとって一方から他方への移行は比較的スムーズです。どちらの分野も膨大な計算能力を必要とし、多くの場合、GPU (グラフィックスプロセッシングユニット) や特殊な ASIC (特定用途向け集積回路) などの同じ種類のハードウェアに依存します。で発表された研究 並列および分散コンピューティングのジャーナル (2023) は、当初はグラフィックスをレンダリングするために設計された GPU が、複数の操作を並行して処理できるため、AI 計算の主力となったことを強調しています。この二重の機能により、使用されるハードウェアの重複が増加し、鉱山会社は AI タスクを処理するために機器を再利用したり、増強したりするようになりました。

機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどの AI テクノロジーの台頭により、計算リソースに対する飽くなき需要が生じています。 AI アプリケーションがより複雑になるにつれて、大規模なハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) 環境のニーズが急増しています。従来、そのような環境の構築と維持に多額の投資を行ってきた暗号通貨マイナーは、この需要を満たす独自の立場にあります。

変化の背後にある原動力

いくつかの要因が、仮想通貨マイニング企業を AI 計算への多角化へと駆り立てています。

市場のボラティリティ：仮想通貨市場は不安定なことで有名で、価格が短期間で激しく変動します。この予測不可能性により、マイニングは安定性と信頼性の低い収入源となっています。対照的に、AI 業界は、ヘルスケア、金融、自律システムなどのさまざまな分野での導入増加に牽引され、着実な成長を遂げています。によるレポート ガートナー (2024) は、AI 市場が今後 5 年間で 35% の年間複合成長率 (CAGR) で成長し、関係する企業により安定した多様な収益源を提供すると予測しています。
エネルギー効率: AI の計算、特にディープラーニングなどの分野では、長時間にわたる集中的な処理タスクが含まれることが多く、仮想通貨のマイニングに伴う一定の高電力消費よりもエネルギー効率が高くなります。エネルギーコストが上昇し続け、環境への懸念が高まる中、AI コンピューティングへの移行は、より持続可能なビジネスモデルを提供します。に発表された研究 持続可能なコンピューティングに関する IEEE トランザクション (2023) は、エネルギー消費量が 20 ～ 30% 削減されるとして、鉱山会社が AI 計算に移行した場合のエネルギー節約の可能性を強調しています。
規制の状況：エネルギー消費と環境への影響への懸念から、世界中の政府が仮想通貨マイニングに対する規制を強化しています。対照的に、AI は将来の技術進歩の重要な要素とみなされており、多くの政府が AI 研究開発に奨励金や支援を提供しています。の 欧州連合の AI 法 (2024) そして 米国国家 AI イニシアチブ (2023) は、AI へのイノベーションと投資を奨励する規制枠組みの例であり、鉱山会社にとって AI 計算への転換がますます魅力的になっています。
技術の進歩: AI テクノロジーの急速な進歩により、既存のマイニング作業に簡単に統合できる、より効率的なアルゴリズムとハードウェアが開発されました。この技術的相乗効果により、鉱山会社は最小限の追加投資で AI コンピューティングへの移行が可能となり、経済的にも物流的にも移行が可能になります。からのホワイトペーパー エヌビディア (2024) は、既存の GPU ベースのインフラストラクチャへの AI アルゴリズムのシームレスな統合について議論し、そのような移行の費用対効果を強調しています。

AI コンピューティングへの移行戦略

仮想通貨マイニング企業は AI 計算を採用する中で、移行を促進するためにさまざまな戦略を採用しています。

兼用ハードウェア：多くのマイニング会社は、仮想通貨マイニングと AI 計算の両方をサポートするために既存のハードウェアをアップグレードしています。たとえば、マイニングに不可欠な GPU は、ニューラルネットワークのトレーニングなどの AI タスクにも適しています。汎用性の高いハードウェアに投資することで、企業は市場の需要に基づいてマイニングと AI 計算を切り替え、リソース利用を最適化できます。によるケーススタディ ハーバード・ビジネス・レビュー 大手鉱山会社に関する (2024) は、戦略的なハードウェア投資がどのように業務効率の 15% 向上につながったかを示しています。
パートナーシップとコラボレーション：AI市場への参入を加速するため、鉱山会社はAI企業、研究機関、ハイテク大手と提携を結んでいます。これらのコラボレーションにより、最先端の AI テクノロジー、専門知識、潜在的な顧客ベースへのアクセスが提供され、鉱山会社が AI 計算分野で信頼できるプレーヤーとしての地位を迅速に確立できるようになります。によるレポート マッキンゼー・アンド・カンパニー (2024) は、鉱山会社と AI 新興企業の間の成功したパートナーシップに焦点を当て、共有リソースと知識の相互利益を強調しています。
AI に重点を置いたデータセンター：一部の鉱山会社は、自社のマイニングファームを AI に重点を置いたデータセンターに再利用しています。これらの施設は、もともと暗号通貨マイニングというエネルギーを大量に消費するタスクのために設計されていましたが、AI ワークロードをサポートするために再構成されています。これらの企業は、既存のインフラストラクチャを活用することで、大規模な処理能力を必要とするクライアントに AI 計算サービスを提供できます。の記事 データセンターのダイナミクス (2024) は、鉱山会社が自社の施設を AI ハブに変換し、ダウンタイムを削減し、収益性を向上させる方法について説明しています。
研究開発投資：AIの可能性を認識し、多くの鉱山会社は独自のAI技術を生み出すための研究開発に投資しています。これには、ハードウェアに最適化されたカスタム AI アルゴリズムの開発や、予測分析、自然言語処理、自律システムなどの分野での AI の新しいアプリケーションの探索が含まれます。で発表された研究 AI研究ジャーナル (2024) は、そのような投資が大きな利益をもたらす可能性があることを示唆しており、一部の企業は AI への取り組みから 1 年以内に収益が 25% 増加したと報告しています。
クラウドコンピューティングへの拡張：一部の仮想通貨マイニング会社は、クラウドコンピューティングサービスを含めてビジネスモデルを拡大し、サービスとしての AI コンピューティング (AIaaS) を提供しています。この動きにより、クラウドベースの AI ソリューションに対する需要の高まりを活用し、スケーラブルなオンデマンドの計算リソースを企業や研究者に提供できるようになります。によると フォーブス の記事 (2024) によると、AIaaS は急速に成長し、2026 年までに収益が 500 億ドルを超えると予測されており、鉱山会社にとっては有利な機会となります。

小規模投資家とホームマイナーの視点

大規模なマイニング企業が AI 計算に移行するにつれ、小規模投資家や自宅でビットコインをマイニングする個人もこの移行の影響を感じています。受動的収入の手段として、または趣味としてビットコインマイニングに投資することが多いこれらの在宅マイナーは、業界の進化に伴い、新たな課題と機会に直面しています。

ハードウェアの競争激化：AI 計算の需要の高まりにより、GPU と ASIC の競争が激化し、価格が高騰し、在宅採掘者が必要なハードウェアを入手することがより困難になっています。によるレポート トムのハードウェア (2024) は、AI 主導の需要の急増により GPU 価格が 20% 上昇し、厳しい予算で運営されている小規模マイナーに圧力をかけていると指摘しています。
エネルギー効率に関する考慮事項：エネルギーコストが上昇し続ける中、在宅採掘者は業務の効率性についてますます懸念を抱いています。従来のマイニングよりもエネルギー効率が高い可能性がある AI コンピューティングへの移行により、一部の小規模投資家が AI 関連のベンチャーを模索するようになりました。ただし、AI ハードウェアに必要な初期投資と AI テクノロジーに関連する急な学習曲線は、多くの人にとって法外な費用となる可能性があります。
デュアルユース戦略の探求：賢明なホームマイナーの中には、大企業が採用しているのと同様のデュアルユース戦略を採用している人もいます。ビットコインマイニングと AI 計算の両方に使用できる GPU に投資することで、マイナーは市場の状況に基づいてタスクを切り替えることができます。このアプローチは、ハードウェアの使用率を最大化するだけでなく、仮想通貨市場のボラティリティに対する潜在的なヘッジも提供します。などのフォーラムの記事 ビットコイントーク (2024) は、在宅採掘者が AI ワークロードをどのように実験しているかを強調し、マイニングと AI タスクの両方のセットアップを最適化する方法に関するヒントを共有しています。
AI コンピューティングの機会: 技術的なノウハウを持つ在宅採掘者にとって、AI への移行は新たなチャンスをもたらします。個人がトークンやその他の報酬と引き換えに自分の計算能力を AI タスクに貢献できる、分散型 AI ネットワークの台頭が新たなトレンドとなっています。のようなプラットフォーム ゴーレム そして シンギュラリティNET 小規模投資家が AI エコノミーに参加できるようにし、マイニング活動を補完する代替収益源を提供しています。
コミュニティとコラボレーション: ホームマイニングコミュニティは常に協力的であり、メンバーは知識、ヒント、リソースを共有しています。業界が進化するにつれて、このコミュニティの感覚はさらに重要になっています。 Reddit などのオンラインコミュニティ r/ビットコインマイニング そして AI に焦点を当てたサブレディット、小規模マイナーが状況の変化にどのように適応できるかについての議論のハブとなり、AI 計算の探索に興味のある人々にサポートとガイダンスを提供しています。

将来への影響

仮想通貨マイニングと AI 計算の融合は、小規模投資家や在宅マイナーを含む両方の業界に広範囲に影響を及ぼします。暗号通貨セクターにとって、この変化はより安定した持続可能なビジネスモデルにつながり、不安定な市場状況や高いエネルギー消費への依存を軽減する可能性があります。鉱山会社が AI への多角化に伴い、AI テクノロジーの革新も推進し、機械学習、ロボティクス、データ分析などの分野の進歩に貢献する可能性があります。

小規模投資家にとって、この移行は課題と機会の両方をもたらします。ハードウェアの競争激化とエネルギーコストの上昇により利益率が圧迫される可能性がありますが、AI コンピューティングへの多角化の可能性が新たな成長の道を提供します。ただし、この道には慎重な検討、投資、そして意欲が必要です