これらすべてから、当然の疑問が浮かび上がります。暗号通貨マイナーは AI に方向転換しているのでしょうか?

簡単に答えると、ビットコインのみを扱うマイナーのほとんどはそうではないが、より大規模なマイナーは選択肢を模索している、ということだ。「私はそれについて考えたこともないし、実際に誰かがやっているという話も聞いたことがない」と、別名エコノアルケミストとして知られる、影響力のある家庭のビットコインマイナーは言う。

理由は簡単です。ほとんどのビットコインマイナーは、Antminer S19 Pro など、SHA-256 ハッシュ (セキュアハッシュアルゴリズム) 用に設計された特殊な ASIC チップを使用しています。ビットコインのマイニングには優れていますが、他の用途には向いていません。再利用できません。(私が連絡を取ったビットコインマイナー全員が同じことを言っていました。)

より大規模な事業となると計算は異なる。実際のASICをビットコインからAIに変換することはできないが、企業がすでに構築しているインフラ（冷却システム、セキュリティ、安価なエネルギーへのアクセス）は、AIへの拡張に利用できる。

そこで、彼らは拡大し始めている。テキサスを拠点とする仮想通貨マイニング企業 Applied Digital は最近、自社のデータセンターで AI クラウド コンピューティングをホストする 4 億 6,000 万ドルの契約を発表した (ウォール街はこれを承認、株価は即座に 17% 上昇)。テキサスを拠点とする別のマイニング企業 Iris Energy は、高性能コンピューティング (HPC) データセンター戦略の拡大と再活性化を発表したが、これは一般に AI への推進を意味するとみられている (これもウォール街はこれを承認、株価は 21% 上昇)。

懐疑論者はこれを、流行に乗じる策略と見るかもしれない。2017年にロングアイランド・アイスティーが「ロング・ブロックチェーン・コーポレーション」に自然な方向転換をしたのと同じだ。しかし、両社はこれをシステムリスクを軽減する手段とみている。マイニングの利益はビットコインの価格と相関関係にある。そのため、AIコンピューティングのホスティングなど他のサービスを追加することで、ビットコインへの依存度が下がる。

「当社は多様な収入源を求めています。ビットコインが1万ドルや2万ドルになっても、当社はそれほどストレスを感じることなく、同業他社と比べて戦略的に行動することができます」と、最近まで暗号通貨マイニングのみを専門にしていたHut 8のハイパフォーマンスコンピューティング担当副社長、ジョシュ・レイナー氏は語る。

Hut 8 は早くから方向転換を開始した。ChatGPT が大騒ぎになるずっと前の 2022 年 1 月、Hut8 は HPC 専用にできる 5 つのデータ センターと 2 つのクラウド リージョンに投資した。ビットコイン マイニング ASIC のレーザー フォーカスとは異なり、これらのデータ センターには、ゲーム、仮想現実、AI、機械学習など、より幅広いワークロードを実行できる Nvidia GPU が満載されている。そして、彼らは今でもビットコイン リグを運用し続けている。「私たちの核となる理論は、マイニングとデータ センター、そして [AI に使用される] HPC ワークロードが融合した世界を思い描いているということです」と Rayner 氏は言う。「そして、私たちはそれをますます目にし始めています。」

2022 年の初めに、Hut 8 は、AI の顧客にサービスを提供するために、すでに大変な作業の一部をこなしていることに気付きました。「私たちにはスタッフがいます。コンプライアンスも整っています。従来のデータ センターを運用する専門知識もあります」と Rayner 氏は言います。「マイニングはまさにそれと密接に関係しています。同じ相乗効果がたくさんあります。」

次に、イーサリアムのマイニングから AI への転換があります。

イーサリアムがプルーフ・オブ・ワーク（マイニングが必要）からプルーフ・オブ・ステーク（マイニングは不要）に切り替わったとき、突然、イーサリアムのマイニング機器は何もすることがなくなった。ビットコインマイニングASICはビットコインのマイニングしかできないが、イーサリアムのマイニングに使われたチップ、Nvidia A40はもっと多用途だ。「VFXレンダリングやゲーミングに非常に適しており、AI/ML（機械学習）のワークロードもこなせる」とレイナー氏は言う。つまり、かつてイーサリアムのマイニングに使われていたチップが、現在では再利用されているのだ。

（レイナー氏は、古い ETH チップは「できることの範囲が限られている」ことと、「メモリとストレージ容量が低い」ことを明確にしています。しかし、放置しておくよりも活用したほうがよいでしょう。）

では、Hut 8 のチップは具体的にどのように AI 開発に役立っているのでしょうか。実例を挙げてみましょう。スタートアップ企業の XYZ AI は、プレーンテキストを 3D 画像に変換できるようにしたいと考えています。同社は膨大なデータセットを使用してモデルをトレーニングする必要があり、それには膨大な処理のためのチップが必要です。XYZ のようなスタートアップ企業であれば、チップを自分で購入するか (チップは入手困難です)、Hut 8 のようなクラウド プロバイダーにコンピューティングをアウトソーシングするかのどちらかを選択できます (これは、Amazon Web Services を使用してクラウドにデータを保管するのと似たモデルです)。つまり、XYZ は基本的に Hut8 からコンピューティングをレンタルしていることになります。

将来的には、XYZ のユーザーは「溶けたストロベリーアイスクリームが滴る剣を見せて」などと入力すると、魔法のようにその画像が表示されるようになります。ジェネレーティブ AI は、処理能力を必要とする AI カテゴリの 1 つにすぎません。「これらのチップが使用されている特定のアプリケーションは無数にあります」と Rayner 氏は言います。「だからこそ、需要が爆発的に増加しているのです」。彼は Hut 8 のその他の潜在的顧客として、医療技術、ゲーム、生物学、CAD 図面を挙げています。それぞれが「ビッグ データ セットから始まり、そこでモデル トレーニングが役に立ちます」。

ビットコイン採掘から発生する熱を回収し、それを電力として利用するカナダの企業、ミントグリーンは、AIへの拡大を模索する初期の「概念的」段階にある。「投資家から、事業転換の可能性について質問を受けています」と、ミントグリーンのCEO、コリン・サリバン氏は語る。サリバン氏は、これはまだ理論上の話に過ぎないと明言し、「経済性についてはさらに詳しく調査する必要がある」としながらも、「将来的には、他のコンピューター集約型電子機器に多角化するのが賢明だろう」と認めている。