O cofundador da Ethereum, Vitalik Buterin, publicou no X em 17 de outubro uma comparação entre a mineração de Bitcoin e a inferência de IA, dividindo os custos em dois conjuntos: na mineração, cerca de metade vai para a compra de equipamentos (despesa de capital de computação) e metade para eletricidade; já para executar inferência de IA, quase tudo é gasto em placas, refrigeração, equipamentos de fornecimento de energia e custos de financiamento, com uma parcela muito baixa para a eletricidade.
Segundo a tabela de estimativas que ele publicou, minerar uma unidade de $BTC custa, no total, cerca de 93,7 mil dólares, dos quais cerca de 40,6 mil dólares vão diretamente para energia (aprox. 43,3%), e, somando outros custos de energia, a eletricidade representa cerca de 45,9%; a despesa de capital com equipamentos é de cerca de 37,6 mil dólares (aprox. 40%). Executar inferência por um ano em uma GPU tem custo total de cerca de 26,26 mil dólares, sendo cerca de 19,9 mil dólares em despesa de capital com equipamentos (aprox. 76%); a energia direta é de apenas cerca de 1.050 dólares (aprox. 4%), e a eletricidade, no total, fica em torno de 4,8%.
Embora ambos sejam negócios de poder computacional, um balanço fica preso ao preço da eletricidade, enquanto o outro fica preso aos chips e ao financiamento. Isso também costuma ser usado para explicar a mudança, nos últimos anos, de mineradoras que passaram a direcionar energia e data centers para hospedagem de IA / computação de alto desempenho. Após a publicação, o post ultrapassou 260 mil visualizações em poucas horas. No mercado, na manhã de 18 de outubro, por volta de 08:57 (UTC+8), $BTC estava em cerca de 81.479 dólares e $ETH em cerca de 2.404 dólares.
#BTC #ETH #挖矿 não constitui conselho de investimento
Segundo a tabela de estimativas que ele publicou, minerar uma unidade de $BTC custa, no total, cerca de 93,7 mil dólares, dos quais cerca de 40,6 mil dólares vão diretamente para energia (aprox. 43,3%), e, somando outros custos de energia, a eletricidade representa cerca de 45,9%; a despesa de capital com equipamentos é de cerca de 37,6 mil dólares (aprox. 40%). Executar inferência por um ano em uma GPU tem custo total de cerca de 26,26 mil dólares, sendo cerca de 19,9 mil dólares em despesa de capital com equipamentos (aprox. 76%); a energia direta é de apenas cerca de 1.050 dólares (aprox. 4%), e a eletricidade, no total, fica em torno de 4,8%.
Embora ambos sejam negócios de poder computacional, um balanço fica preso ao preço da eletricidade, enquanto o outro fica preso aos chips e ao financiamento. Isso também costuma ser usado para explicar a mudança, nos últimos anos, de mineradoras que passaram a direcionar energia e data centers para hospedagem de IA / computação de alto desempenho. Após a publicação, o post ultrapassou 260 mil visualizações em poucas horas. No mercado, na manhã de 18 de outubro, por volta de 08:57 (UTC+8), $BTC estava em cerca de 81.479 dólares e $ETH em cerca de 2.404 dólares.
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