随着人工智能投资超过五千亿美元,尤其是在北美和西欧的地区,越来越多的加密货币矿工正在重新利用其基础设施来运行AI数据中心。Web3资深人士和投资者Rick Rose认为,发展中市场——通常因为监管风险被忽视——提供了重大优势。
Nick Rose扩展至大规模比特币挖矿和人工智能;项目发展中国家在数据中心竞赛中获胜

西方的关注:资本、稳定性和电力限制
随着超过五千亿美元资金现在涌入人工智能(AI)行业——这一数字正在迅速加速计算机霸权的竞争——正在进行一场高度战略性的转变:一些加密货币矿工正在激进地转型为AI数据中心运营商。这一转变不只是机会主义,而是一种精心计算的策略,旨在利用他们现有的资产来抓住AI热潮的机会。
目前,大部分扩展集中在如北美和部分西欧国家等既定、能源紧张的地区。这些市场由于其政治稳定、成熟的资本市场和现有的网络基础设施而受到青睐,尽管日益上涨的成本和开始出现的复杂电力限制,这些市场仍为立即部署提供了最初的有利操作环境。
这些成熟地区主要吸引力在于它们不仅提供无与伦比的资本市场,还积极建设巨大的新电力生成基础设施。这一新的电力需求是至关重要的,因为AI工作负载,特别是大型语言模型(LLM)训练,其要求比加密货币挖矿高得多。
与比特币挖矿可能以每机架8-10千瓦的功率运行不同,现代AI数据中心利用最先进的GPU(如Nvidia的H100s)将功率密度推向每机架50千瓦,常常超过每机架100千瓦,产生巨大的热量。这对北弗吉尼亚和欧洲的FLAPD地区等主要枢纽的现有本地电网造成了极大的、广泛报道的压力,促使公用事业公司加速开展发电项目以跟上需求。
发展中世界的优势
因此,只有少数公司进入了发展中市场,因为这些市场普遍被认为对投资不太友好。Web3资深人士和投资者Rick Rose,他最新的项目是Orion Compute,正在挑战这一观点。Rose认为这些市场相比于当前数据中心投资浪潮的主要受益者美国和加拿大提供了关键优势。
“在数据中心方面,发展中世界的一个主要优势在于这些市场边缘化且未被充分利用,”Rose表示,他的新项目据称已筹集数亿资金。
作为比特币(BTC)早期投资者,Rose辩称通常偏好西方的理由——高速互联网的叙事——已不再有效。他指出西方市场上能源需求与供应之间的显著不匹配以及不断上涨的能源成本。一些大型科技公司高管已经警告,如果不进行大规模投资来增强其能源基础设施,美国可能无法赢得AI竞赛。
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相比之下,发展中市场正在生产“大量廉价”的电力,且当前未被充分利用。Rose指出,这导致电网没有中断的可用性,因为缺乏需求。这种持续性和限制的缺失为AI或采矿公司提供了几乎保证的持续电力,使得这些发展中市场成为理想的操作基地。
“在成熟的经济体中开发数据中心在纸面上看起来不错,但在可持续地最大化股东价值方面却不那么有回报,”Rose主张。
通过分阶段投资减少风险
然而,批评者认为发展中国家的优势往往被缺乏健全的监管框架所抵消,显著增加了其风险。他们建议,这些不确定性使得部署高价值AI计算资产(如Nvidia H100s)(从而)不明智。
为了减轻这种风险,Rose表示,Orion Compute避免“全盘下注”的方法。相反,公司将随着当地经济和政策的发展逐步扩大区域业务。最初,他们将部署低成本的AI计算硬件,如A100s,而不是更高端的H100s。
“这使您能够开发您在该地区的能源基础设施和存在,同时最大限度地减少您的CAPEX暴露,”Rose解释道。随着条件的改善,Orion Compute将转向更先进的技术,这是Rose认为可以确保风险规避和投资者有效回报的战略。
Rose还透露,Orion正采用双重用途的基础设施,并将重点放在超低成本能源部署的核心策略上。公司计划开发电网内外的基础设施。
最后,虽然其他行业参与者专注于利用AI炒作,但Orion Computing优先考虑成本基础,确保其部署的极低可变成本。Rose总结道:“这是通过我们扩大到成本更低的发展中市场的内部以及与Terra Solis的合作及其地点不可知的超低成本能源技术来实现的。”这一方法,他建议,将Orion比竞争对手置于更安全的立足点,以应对不可避免的市场不确定性。
常见问题 💡
- 为什么加密货币矿工正在转向AI数据中心? 他们正在重新利用现有基础设施来利用全球对高功率AI计算的飙升需求。
- 为什么大多数AI数据中心的增长发生在北美和西欧? 这些地区提供稳定的法规、强大的资本市场以及成熟的网络基础设施,尽管能源约束不断增加。
- 为什么发展中市场对AI计算变得有吸引力? 它们提供丰富的、超便宜的、未被充分利用的电力且几乎没有削减,为比众多西方枢纽更可靠的能源供应。
- Orion Compute如何在进入发展中地区时降低风险? 公司首先部署低成本GPU,并随着当地政策和基础设施的成熟而扩大到高级硬件。














