Nscale ਦੀ $700 ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਬਾਜ਼ੀ: ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਮਾਈਨਰ ਸਪਾਨ ਤੋਂ ਯੂਕੇ ਏਆਈ ਪਾਵਰਹਾਊਸ ਤੱਕ - Antminer

ਇੱਕ ਵਾਰ ਆਰਕੋਨ ਐਨਰਜੀ — ਇੱਕ ਕ੍ਰਿਪਟੋ-ਮਾਈਨਿੰਗ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਫਰਮ — ਦਾ ਇੱਕ ਸਪਿਨਆਫ, Nscale ਨੇ ਵੱਡੀਆਂ ਲੀਗਾਂ ਵਿੱਚ ਛਾਲ ਮਾਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਯੂਕੇ-ਅਧਾਰਤ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਬਲੈਕਵੈਲ GPUs ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਹਾਈਪਰਸਕੇਲ AI ਡਾਟਾ-ਸੈਂਟਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ Nvidia, Microsoft, ਅਤੇ OpenAI ਤੋਂ $700 ਮਿਲੀਅਨ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਲੌਟਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰ ਕੈਂਪਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਕੇ, ਨਵੀਆਂ ਸਹੂਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰਾਂ Nvidia Blackwell GPUs ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਫੋਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਸ਼ੁੱਧ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਹੈਸ਼ਪਾਵਰ ਤੋਂ ਏਆਈ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਉੱਦਮਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਕੰਪਿਊਟ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵੱਲ।

ਇਹ ਕਦਮ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਰੁਝਾਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਘਾਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੰਪਿਊਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪੂੰਜੀ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੋਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਸਾਥੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਨ ਲਈ ਦੌੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। Nscale ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਇਹ ਸੱਟਾ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਮੂਲ ਤੋਂ ਊਰਜਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਦਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਫਾਇਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਊਰਜਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ, ਊਰਜਾ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਸਥਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੂਲਿੰਗ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਸਪਲਾਈ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮਰੱਥਾ ~50 ਮੈਗਾਵਾਟ (90 ਮੈਗਾਵਾਟ ਤੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ) ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ 23,000 ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ GPUs ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, Nscale ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਰਿਹਾ—ਇਹ ਯੂਕੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ AI ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਇਸ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਦਾਅ ਉੱਚੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖਤਰੇ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ। ਇਸ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ, ਸਥਿਰ ਊਰਜਾ ਸੌਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ, ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਲਈ ਸਪਲਾਈ ਲੜੀ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰੰਤਰ ਮੰਗ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ। ਊਰਜਾ ਲਾਗਤ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵਾਧੂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇ Nscale ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ, ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਵਰਤੋਂ ਦਰਾਂ, ਅਤੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੋਣ ਦਾ ਰਸਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਲੋਬਲ AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਨੋਡ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਰਵਾਇਤੀ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਮਾਈਨਰਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਪਰੀਤਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮਤ ਅਕਸਰ ਬਿਟਕੋਇਨ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਅਤੇ ਮਾਈਨਿੰਗ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਸਫਲਤਾ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ AI ਹਥਿਆਰਾਂ ਦੀ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।