Krypto-Mining-Unternehmen, die den turbulenten Krypto-Markt erfolgreich überstanden haben, um zu überleben, mussten sich anpassen, indem sie ihre Geschäftsmodelle radikal änderten. Das jüngste Beispiel hierfür ist Hive Blockchain, das bis vor etwa einem Jahr seine riesigen GPU-Ressourcen (ca. 38.000 Grafikkarten) auf das Ethereum-Mining konzentrierte. Das ändert sich jetzt. Hive hat an einem transformativen Projekt zur Erstellung und Ausführung von KI-Workloads für Kunden gearbeitet, mit dem Ziel, durch die Ausrichtung auf den neuesten Trend in der Computerbranche eine bedeutende neue Einnahmequelle zu schaffen. Für den Fall der Fälle bleibt jedoch etwas GPU-Leistung übrig, um Altcoins zu schürfen und andere Dienste auszuführen.
Wir haben bereits Anfang Mai über die düstere Post-Ethereum-Merge-Landschaft gesprochen, mit der Unternehmen wie Hive Blockchain und Hut 8 Mining konfrontiert sind. Beide Unternehmen hatten gute Arbeit geleistet, ihre GPU-Farmen umzuwidmen und weiterhin zu handeln. Wir begannen herauszufinden, an welchen neuen HPC-Geschäften sie (und ihre Tausenden von GPUs) beteiligt waren.
Ein neuer Bericht von CoinDesk fügt nach der Veröffentlichung seiner neuesten Finanzzahlen einige aktuelle Informationen zum Fortschritt von Hive Blockchain hinzu. Interessanterweise weisen die Führungskräfte von Hive darauf hin, dass es mehrere Gründe gibt, warum Menschen und Organisationen seine Dienste gegenüber OpenAI oder traditionellen Tech-Titanen mit KI- und Cloud-Angeboten wie Microsoft, Google oder Amazon bevorzugen könnten.
Hives Gründe, sich für Dienstleistungen statt für etablierte Tech-Titanen zu entscheiden:
- Zugriff auf eine Flotte von bis zu 38.000 GPUs für maschinelles Lernen, KI-Rechner-Workloads usw
- Servicevereinbarung verspricht, Kundendaten privat zu halten und von öffentlichen LLMs (großen Sprachmodellen) fernzuhalten.
- Wahlweise Rent-as-a-Service oder Cloud-Geschäftsmodell
- Nachgewiesene Erfolgsbilanz von sechs Jahren als Erbauer und Betreiber von Rechenzentren
Hive Blockchain hat die Geschäftstransformation erst zum Teil hinter sich. Der Nettoverlust des Unternehmens im Geschäftsjahr 2023 betrug 236,4 Millionen US-Dollar oder 2,85 US-Dollar Verlust pro Aktie, verglichen mit einem Nettogewinn von 79,6 Millionen US-Dollar oder 1,02 US-Dollar pro Aktie im Geschäftsjahr 2022. Der Rückgang der Bitcoin-Bewertung trug jedoch maßgeblich zu dieser Veränderung bei ( minus 182 Millionen US-Dollar), ebenso wie die Abschreibung auf Ausrüstungswerte. Hive hat es immer noch ASICs speziell für Bitcoin und hat fast 66 Millionen Dollar wert dieser Kryptowährung in der Bilanz.
Der Wallstreet Journal hat kürzlich einige Zitate von anderen Ex-Krypto-Unternehmen gesammelt, die ihre Angebote umgestalten, um neue Kunden zu gewinnen. Einer der größten Mitwirkenden an diesem Bericht war Satoshi Spaniendas früher Bergbauplattformen verkaufte und vermietete und nun seinem Kundenstamm dabei hilft, neue Möglichkeiten zu finden.
Der Gründer von Satoshi Spain, Alejandro Ibáñez de Pedro, fasste das KI-Computing-Geschäft treffend als „Mining 2.0“ zusammen. Der Rest des Berichts weist darauf hin, dass kleinere KI-Rechneranbieter wie ehemalige Krypto-Mining-Unternehmen eine Nische finden können, indem sie Dienstleistungen für Universitäten, Start-ups und kleine Entwickler anbieten, die möglicherweise mehr Privatsphäre wünschen oder zu klein sind, um mit den Großen Geschäfte zu machen Spieler. Außerdem ist es wichtig zu erkennen, dass Unternehmen wie OpenAI, Microsoft und Amazon laut WSJ „manchmal nahezu voll ausgelastet sind“ und daher nicht an kleineren Nutzern/Nischennutzern interessiert sind.
Auch wenn der Wechsel vom Kryptowährungs-Mining zum KI-Computing einfach und schmerzlos klingt, ist er es nicht. Einige der älteren GPUs, die für das ETH-Mining nützlich waren, sind im KI-Rechnergeschäft von geringem Wert, und das bedeutet, dass mehr Investitionen erforderlich sein werden, um den Kurs zu ändern. Darüber hinaus prognostiziert die „Erfolgsgeschichte“ von Hive Blockchain nur etwa 1 Million US-Dollar an Einnahmen aus der Ausführung seines KI-Server-Geschäftsprojekts auf 500 GPUs über ein ganzes Jahr. Verglichen mit seiner Bilanz sind das kleine Kartoffeln.