All dies wirft eine naheliegende Frage auf: Setzen Krypto-Miner auf KI?

Die kurze Antwort lautet, dass die meisten Bitcoin-Miner dies nicht tun, während größere Geschäfte ihre Optionen prüfen. „Ich habe nicht darüber nachgedacht oder wirklich davon gehört, dass das jemand tut“, sagt ein einflussreicher privater Bitcoin-Miner, der unter dem Pseudonym Econoalchemist auftritt.

Der Grund ist einfach. Die meisten Bitcoin-Miner verwenden spezielle ASIC-Chips wie den Antminer S19 Pro, die für SHA-256-Hashing (Secure Hash Algorithm) entwickelt wurden. Sie eignen sich hervorragend zum Mining von Bitcoins, sind aber für alles andere schlecht geeignet. Sie können nicht umfunktioniert werden. (Jeder Bitcoin-Miner, den ich kontaktiert habe, sagte dasselbe.)

Bei größeren Unternehmen sieht die Rechnung anders aus. Zwar lassen sich die eigentlichen ASICs nicht von Bitcoin auf KI umstellen, doch die Infrastruktur, die die Unternehmen bereits aufgebaut haben – Kühlsysteme, Sicherheit, Zugang zu billiger Energie – lässt sich für eine Expansion in den KI-Bereich nutzen.

Sie beginnen also zu expandieren. Applied Digital, ein Krypto-Miner mit Sitz in Texas, gab kürzlich einen 460-Millionen-Dollar-Deal bekannt, um KI-Cloud-Computing in seinem Rechenzentrum zu hosten. (Die Wall Street stimmte zu; die Aktien stiegen sofort um 17 %.) Iris Energy, ein weiteres Bergbauunternehmen mit Sitz in Texas, kündigte eine Erweiterung und Erneuerung seiner Strategie für Rechenzentren mit High-Performance-Computing (HPC) an, was allgemein als Vorstoß in Richtung KI gewertet wurde. (Auch die Wall Street stimmte zu; die Aktien stiegen um 21 %.)

Skeptiker könnten dies als einen Trick betrachten, um aus einem modischen Trend Kapital zu schlagen – so wie Long Island Iced Tea 2017 den natürlichen Wandel zu „Long Blockchain Corp.“ vollzog. Doch die Unternehmen sehen darin eine Möglichkeit, systemische Risiken zu reduzieren. Die Mining-Gewinne korrelieren mit den Bitcoin-Preisen. Das Hinzufügen weiterer Dienste – wie das Hosten von KI-Computing – verringert also die Abhängigkeit von Bitcoin.

„Das Unternehmen sucht nach einer diversifizierten Einnahmequelle. Wenn Bitcoin auf 10.000 oder 20.000 Dollar steigt, sind wir in einer weniger angespannten Lage und können im Vergleich zu unseren Mitbewerbern immer noch strategisch handeln“, sagt Josh Rayner, Vizepräsident für High Performance Computing bei Hut 8, das bis vor kurzem ausschließlich ein Kryptowährungs-Mining-Unternehmen war.

Hut 8 begann früh mit seiner Neuausrichtung. Im Januar 2022, lange vor dem Hype um ChatGPT, investierte Hut8 in fünf Rechenzentren und zwei Cloud-Regionen, die für HPC genutzt werden könnten. Im Gegensatz zum Laserfokus der Bitcoin-Mining-ASICs sind diese Rechenzentren vollgepackt mit Nvidia-GPUs, die ein breiteres Spektrum an Workloads bewältigen könnten – Gaming, virtuelle Realität, KI, maschinelles Lernen. Und sie betreiben weiterhin Bitcoin-Rigs. „Unsere Kernthese ist, dass wir uns eine Welt vorstellen, in der Mining, Rechenzentren und HPC-Workloads [für KI] zusammenkommen“, sagt Rayner, „und das sehen wir immer häufiger.“

Anfang 2022 wurde Hut 8 klar, dass sie bereits einen Teil der Schwerstarbeit erledigt hatten, um KI-Kunden zu bedienen. „Wir haben das Personal. Wir haben die Compliance. Wir haben das Know-how, um herkömmliche Rechenzentren zu betreiben“, sagt Rayner. „Mining geht damit wirklich Hand in Hand. Sie haben viele der gleichen Synergien.“

Dann gibt es noch die Umstellung vom Ethereum-Mining auf KI.

Als Ethereum von Proof of Work (das Mining erfordert) zu Proof of Stake (das dies nicht erfordert) wechselte, hatte die ETH-Mining-Ausrüstung plötzlich nichts mehr zu tun. Und während die Bitcoin-Mining-ASICs nichts anderes tun können, als Bitcoins zu minen, sind die Chips, die sie zum Mining von Ethereum verwendeten – Nvidia A40s – vielseitiger. „Sie sind sehr gut für VFX-Rendering und Gaming geeignet und sie können KI/ML-Workloads [maschinelles Lernen] ausführen“, sagt Rayner. Die Chips, die einst Ethereum minten, wurden also jetzt neu eingesetzt.

(Rayner stellt klar, dass die alten ETH-Chips „in ihrer Leistungsfähigkeit eingeschränkt“ sind und „mit wenig Speicher und geringer Speicherkapazität ausgestattet sind“. Es ist jedoch besser, sie zu nutzen, als sie ungenutzt herumliegen zu lassen.)

Wie also treiben die Chips von Hut 8 die Entwicklung von KI voran? Hier ein Beispiel aus der Praxis. Das Startup XYZ AI möchte es Menschen ermöglichen, einfachen Text in 3D-Bilder umzuwandeln. Sie müssen ihre Modelle mit einem riesigen Datensatz trainieren, und das erfordert Chips für eine umfangreiche Verarbeitung. Wenn Sie ein Startup wie XYZ sind, können Sie die Chips entweder selbst kaufen – und Chips sind schwer zu bekommen – oder die Rechenleistung an einen Cloud-Anbieter wie Hut 8 auslagern. (Es ist ein ähnliches Modell wie das Parken von Daten in der Cloud bei Amazon Web Services.) XYZ mietet also im Wesentlichen Rechenleistung von Hut8.

In Zukunft können die Benutzer von XYZ so etwas wie „Zeig mir ein Schwert, von dem geschmolzenes Erdbeereis tropft“ eingeben und dann wie durch Zauberhand das Bild sehen. Generative KI ist nur eine der KI-Kategorien, die Rechenleistung erfordern. „Es gibt zig Millionen solcher spezifischen Anwendungsarten, für die diese Chips verwendet werden“, sagt Rayner. „Deshalb explodiert die Nachfrage geradezu.“ Er nennt Medizintechnik, Gaming, Biologie und CAD-Zeichnungen als weitere potenzielle Kunden für Hut 8. Jeder von ihnen „beginnt mit einem großen Datensatz, und da kommt das Modelltraining ins Spiel.“

Mintgreen, ein kanadisches Unternehmen, das beim Bitcoin-Mining Wärme zurückgewinnt und diese dann zur Stromerzeugung nutzt, befindet sich in der frühen „konzeptionellen“ Phase der Erforschung einer Expansion in den KI-Bereich. „Wir haben von unseren Investoren Fragen zur Möglichkeit einer Neuausrichtung erhalten“, sagt Colin Sullivan, CEO von Mintgreen. Sullivan stellt klar, dass dies noch rein theoretisch sei und sagt: „Ich muss die wirtschaftlichen Aspekte genauer untersuchen“, räumt jedoch ein, dass „es auf lange Sicht klug wäre, in andere rechenintensive Elektronikbereiche zu diversifizieren.“