Bitcoin nació en un dormitorio. Los primeros mineros, intrigados inicialmente por una curiosidad matemática, utilizaron el cómputo sobrante en sus equipos de juego para desbloquear cantidades sin valor de moneda virtual.

Sin embargo, en los años siguientes, a medida que el costo de la minería crecía rápidamente y el valor de la moneda crecía aún más rápido, pronto dejaría de estar en los hogares. Surgió toda una industria casera que consumía tanta energía como las naciones y dependía del silicio personalizado para perseguir las tan demandadas monedas digitales.

Este crecimiento reflejó un desarrollo explosivo similar en el sector de los centros de datos tradicionales, pero siempre fue visto como algo separado de la infraestructura de Internet: una red de centros de datos en la sombra para un sistema financiero en la sombra.

Sin embargo, ahora ambos mundos están convergiendo. La rápida proliferación de la inteligencia artificial y sus enormes demandas energéticas han obligado a las empresas a reconsiderar lo que aceptarán de un proveedor de centros de datos, lo que ha permitido que los marginados históricos se transformen en nuevos titanes de la industria.

"Nuestra empresa es, en esencia, una empresa de centros de datos", afirma Adam Sullivan, director ejecutivo de Core Scientific. "Tenemos la mayor infraestructura operativa de minería de Bitcoin, y eso ha requerido que la gente de centros de datos tradicionales la opere, porque nadie había operado una infraestructura de casi un gigavatio en el pasado, y no se podía contratar a operadores de minería de Bitcoin comunes y corrientes para que asumieran esa función".

Core Scientific es solo una de las cada vez más numerosas empresas de criptominería que han dado el salto para prestar servicios a empresas de inteligencia artificial generativa. Algunas, como CoreWeave, han abandonado por completo sus raíces mineras en busca de nuevas riquezas, mientras que otras siguen intentando abarcar ambos mundos.

Hive Digital Technologies, Northern Data, Applied Digital, Iris Energy, Mawson Infrastructure, Crusoe y otros son solo algunos de los que han realizado el cambio.

"Estamos avanzando muy rápidamente en la construcción de la infraestructura que impulsará la ola de IA, y tenemos una gran cantidad de oportunidades que reunimos", dijo a DCD el cofundador, presidente y director de operaciones de Crusoe, Cully Cavness, y agregó que la compañía apunta a entregar "gigavatios de nueva capacidad de centro de datos".

La empresa se lanzó en 2018 como una empresa minera de criptomonedas que implementa centros de datos en contenedores en pozos de petróleo para aprovechar el gas natural que, de otro modo, se "quemaría" y se desperdiciaría.

A diferencia de las cargas de trabajo sensibles a la latencia o las que están sujetas a la regulación, a las criptomonedas no les importa dónde se extraen. Esto significó que el sector ignoró la mayoría de los demás factores de ubicación y, en cambio, dio prioridad a la energía, centrándose simplemente en el costo y el acceso.

Los clústeres de entrenamiento de IA no son muy diferentes y, como resultado, el sector de los centros de datos ahora busca energía. Los centros de datos de inferencia son más sensibles a la latencia, pero la industria seguirá priorizando el acceso a la energía por sobre todo lo demás, ubicando los centros de datos en ubicaciones subóptimas simplemente porque es el único lugar con suficiente capacidad de red local disponible en tiempo cercano.

"Realmente estamos haciendo esto desde una perspectiva energética, yendo a lugares que tienen mucha energía sobredesarrollada o excedente, o de lo contrario restringida", dice Cavness. "Y a veces se encuentran en áreas remotas.

“Estamos aplicando ese mismo espíritu al ámbito del desarrollo de la IA, donde vamos a algunos lugares en los que la energía eólica, hidroeléctrica o geotérmica podría verse limitada. Aún tenemos cierta capacidad de IA alimentada por nuestras operaciones de gas, como en Montana, el yacimiento petrolífero de Bakken, y estamos avanzando rápidamente para intentar aprovechar la mayor capacidad posible”.

La empresa, algo poco habitual, también cuenta con su propia infraestructura de generación de energía. “Poseemos y operamos 230 MW de equipos de generación de energía a gas natural, que incluyen turbinas y motores alternativos”, afirma.

Cavness sostiene que la industria en general todavía está tratando de adaptarse a este nuevo mundo. “La minería de bitcoins tiene un ritmo de desarrollo bastante rápido, ágil y desorganizado, y tengo la sensación de que la industria de la infraestructura de IA se encaminará más hacia ese tipo de desarrollo e implementación rápida”, afirma.

En noviembre de 2024, la empresa presentó una solicitud ante la SEC para recaudar 818 millones de dólares, además de los cientos de millones que había conseguido en rondas anteriores. El mes anterior, Crusoe había firmado una sociedad conjunta de 3.400 millones de dólares con la gestora de activos Blue Owl Capital para construir un enorme centro de datos en Abilene (Texas).

Cuando este artículo se publicó por primera vez en la revista en diciembre, se planeó arrendar el sitio de Abilene a Oracle, quien luego lo alquilará a Microsoft para que lo use OpenAI. Ahora, el sitio está destinado a ser el corazón de la iniciativa Stargate de OpenAI, que planea invertir $500 mil millones en centros de datos de IA.

Estos elaborados acuerdos de matrioska son una función de este momento particular en el tiempo, donde la capacidad está tan limitada. Microsoft ha recurrido durante mucho tiempo a socios mayoristas de colocation para complementar la capacidad de su centro de datos, pero la demanda de IA y la escasez de GPU de Nvidia lo obligaron a relajar aún más su control.

El gigante de la hiperescala firmó dos acuerdos de gran éxito el año pasado, con Oracle y CoreWeave, para acceder a centros de datos e infraestructura de GPU. “El acuerdo con Oracle era importante, teníamos que conseguir que Satya [Nadella, CEO de Microsoft] lo firmara”, dijo a DCD un alto ejecutivo de Microsoft bajo condición de anonimato.

La inversión de Microsoft en OpenAI también se produjo con la condición de exclusividad en la nube, pero la firma de inteligencia artificial generativa ha presionado para obtener más capacidad de procesamiento y velocidad, lo que ha obligado a Microsoft a recurrir a sus competidores para mantenerse al día, siempre y cuando su nombre esté al final de la cadena de empresas. Con Stargate, esa exclusividad con OpenAI se ha transformado ahora en un derecho de preferencia para la nueva capacidad.

"Es muy difícil especular hacia dónde irá ese tipo de acuerdo", dice Sullivan de Core Scientific.

“Por un lado, empresas como CoreWeave están formando un negocio muy sólido. Están brindando un servicio a estos hyperscalers que no pueden encontrar en otro lado, cambiando el gasto de capital por gastos operativos y al mismo tiempo siendo capaces de moverse a una velocidad que a menudo no tiene igual en los centros de datos.

“Pero, por otro lado, ¿Habrá en algún momento desintermediación? ¿Llegará Microsoft a un punto en el que sus propias necesidades económicas le obliguen a empezar a recurrir directamente a los desarrolladores de centros de datos, o su equipo interno de centros de datos se pondrá al día y podrá sustituir toda esa infraestructura?”

Sullivan afirma que esta infraestructura no es fácil de “levantar y trasladar”. “Son cientos y cientos de megavatios de infraestructura que se han construido específicamente para sus casos de uso. Por lo tanto, la gran pregunta es, dada la rigidez, dada la cantidad de inversión en infraestructura, dado que ya tienen las instalaciones y la conectividad, ¿Serán capaces de prescindir de la intermediación en el futuro?”.

Core Scientific es parte de esa red interconectada de infraestructura. Opera sus propias operaciones de criptografía y su negocio de HPC/IA, pero también es un importante proveedor de infraestructura para CoreWeave; una parte tan importante, de hecho, que esta última empresa intentó sin éxito adquirirla a principios de 2024.

“Los hospedamos cuando eran mineros de Ethereum, entre 2019 y 2022”, recuerda Sullivan. “Core Scientific era uno de los proveedores de alojamiento de GPU más grandes de Norteamérica, por lo que teníamos una relación cercana con ellos. Conocían nuestras capacidades; conocían nuestros sitios”.

Esa asociación terminó abruptamente cuando Ethereum pasó a ser proof-of-stake, un tipo diferente de tecnología Blockchain que requiere muchas menos GPU. “Creo que estaban entusiasmados por volver a algunos de los sitios donde antes teníamos GPU para ellos”, dice Sullivan.

Sigue siendo un punto de discordia el grado de cambio que debe tener la infraestructura. Los sitios de criptomonedas podrían evitar gran parte de la complejidad de una iniciativa empresarial, lo que les permitiría ser más rápidos y económicos.

Paredes delgadas, poca seguridad, poca redundancia y filas de equipos ASIC baratos son a menudo el sello distintivo de un centro de datos criptográfico, con el resultado final más cercano a un cobertizo que a una infraestructura crítica.

Las empresas que tenían instalaciones básicas y destartaladas encontraron que fue más difícil adaptarse, mientras que las empresas de criptomonedas más grandes que tenían más con qué trabajar se encontraron en una mejor posición.

"Si observas nuestras instalaciones y echas un vistazo a los centros de datos de Yahoo, se ven muy similares", dice Sullivan, haciendo referencia al diseño tradicional de 'gallinero' que alguna vez estuvo de moda. "Así que, básicamente, eliminamos lo que era necesario para ejecutar la minería de Bitcoin de ese diseño. Y ahora tenemos una serie de cosas que agregar cuando lo convertimos a HPC. Pero desde un punto de vista estructural, es un diseño muy similar.

“Agregamos enfriadores, baterías, grupos electrógenos, sistemas UPS y toda la combinación de cosas que son necesarias para realizar una conversión a HPC”.

Si bien esto todavía implica mucho trabajo y costos, Sullivan sostiene que otros centros de datos también enfrentan un desafío de conversión en este punto de inflexión. “Muchos de los centros de datos tradicionales están teniendo problemas para convertir los centros de datos existentes, ya que deben realizar conversiones completas de las instalaciones debido a la densidad de energía y la naturaleza refrigerada por agua de las GPU de última generación”, afirma.

Los operadores de criptomonedas están revisando actualmente sus huellas existentes para ver cuáles tienen sentido para la conversión, tiempo durante el cual, por supuesto, perderían todos los ingresos provenientes de la minería. Al final, se quedarán con menos capacidad.

“Un sitio de criptografía de 55 MW en un terreno fijo no va a ser de 55 MW de nivel III”, afirma Corey Needles, director ejecutivo de Ardent Data Centers de Northern Data. “No, va a ser la mitad de eso, si no menos, para toda la infraestructura y con esta densidad que voy a tener que poner en el suelo”.

La verdadera pregunta, sin embargo, es cuánta infraestructura adicional es necesaria. La seguridad será innegociable para la mayoría de los clientes, mientras que pasar de los ASIC a los servidores GPU que cuestan tanto como una casa requerirá más limpieza, cuidado y control de la temperatura.

“Hay que ser mucho más respetuoso con el hardware de IA y HPC”, afirma el director de tecnología de Applied Digital, Mike Maniscalco. Pero, al mismo tiempo, sostiene que hay lecciones que aprender del enfoque de la minería en cuanto al uso de energía y la redundancia.

“En cuestión de segundos o minutos, se puede tomar un minero y pasar del consumo total de energía a un consumo mínimo y luego retomarlo justo donde lo dejamos”, dice. “Y es hermoso. Simplemente funciona muy bien cuando hay una disponibilidad dinámica de energía: a veces la energía puede ser muy, muy barata, por lo que tiene sentido continuar con toda la potencia, pero otras veces, puede resultar costosa y puede tener sentido reducirla”.

En el caso de las pruebas de entrenamiento, los costes de energía pueden ser enormes, mientras que añadir infraestructura redundante es costoso y lleva mucho tiempo. “Cuando se habla con muchas empresas de IA sobre cómo diseñan y diseñan sus pruebas de entrenamiento para lograr resiliencia, esperan algunos fallos, errores, problemas con el sistema operativo y problemas de hardware”, afirma Maniscalco.

“Lo que suelen hacer es crear puntos de control de forma sistemática durante las sesiones de entrenamiento. Si el entrenamiento falla debido a un fallo de hardware o software, se retoma el proceso desde el último punto de control”.

Maniscalco afirma que, en teoría, esto le permite reducir la energía rápidamente y retomarla desde el último punto de control una vez que se restablezca la energía. Y continúa: “En teoría, lo único que se pierde es una pequeña cantidad de tiempo de capacitación. Realmente nos gusta esa mentalidad de cómo se puede cambiar el suministro de energía y el diseño para reducir los costos y llevar las cosas al mercado más rápido y ahorrar mucho dinero en la compra de generadores”.

El mercado todavía está experimentando con la forma correcta, "porque están muy condicionados a tener redundancia total", agrega Maniscalco. Sin embargo, en un duro recordatorio de la importancia de la redundancia, la propia Applied registró una pérdida a principios de 2024 después de que transformadores defectuosos provocaran una interrupción prolongada en su centro de datos de Dakota del Norte.

Lo más probable, predice Sullivan de Core Scientific, es que el sector adopte una combinación de despidos.

"Estamos viendo que se desarrollan muchos más sistemas multicapa para clústeres de GPU", afirma. "Si tomamos el modelo tradicional de nivel III, podríamos gastar entre 10 y 12 millones de dólares por megavatio. Podemos llegar a gastar unos pocos millones por megavatio por debajo de esa cifra para estándares con los que los clientes están completamente de acuerdo.

“Entienden que hay momentos en los que, si es absolutamente necesario, pueden retroceder uno o dos minutos en relación con el momento en el que se encontraba el modelo. Eso vale la pena”.

Otro ámbito en el que ve convergencia entre ambos sectores es el de la IA “moviéndose hacia el mundo de los ASIC”, es decir, hardware especializado en IA en lugar de las GPU más generales. “Creo que vamos a empezar a ver una computación mucho más mercantilizada, similar a lo que vimos en la minería de Bitcoin”.

Se cree que OpenAI ha contratado a Broadcom para que le ayude a construir sus propios ASIC para 2026, pero no está claro si podrán competir con las GPU (especialmente para entrenamiento).

Tampoco está claro qué depara el futuro tanto para las criptomonedas como para la IA. El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 se considera generalmente el inicio de la actual carrera de la IA generativa.

En aquel momento, un solo bitcoin costaba unos 17.000 dólares. Durante la mayor parte de 2024, rondaba los 50.000-60.000 dólares. Sin embargo, la elección de Donald Trump hizo que se disparara a niveles récord, y en el momento de la publicación de este artículo la moneda virtual se encontraba a poco menos de 100.000 dólares.

La promesa de regulaciones más flexibles, una reserva nacional de Bitcoin y la incertidumbre económica parecen sugerir que las valoraciones continuarán siendo altas.

"No ha cambiado nuestra filosofía en absoluto", afirma Sullivan. "Incluso con el reciente aumento significativo del precio de Bitcoin, la economía de la minería sigue siendo muy complicada".

Los costos de la energía siguen siendo una limitación y no muestran señales de mejorar. Al mismo tiempo, la capacidad de minar criptomonedas se ha convertido en un producto básico, lo que dificulta que los pioneros se mantengan a la vanguardia. "Y esa ventaja que teníamos se está reduciendo", dijo Sullivan, aunque la empresa planea continuar con su negocio de criptomonedas mientras se desarrolla su negocio de inteligencia artificial.

Otros entrevistados por DCD señalaron el desafío de servir a un sector con oscilaciones de precios muy pronunciadas para crear una moneda digital sin valor intrínseco. Algo similar podría decirse de la IA generativa, que aún no ha demostrado ser un modelo de negocio sostenible y se basa en la promesa de grandes avances tecnológicos que aún están por llegar.

"Realmente se puede mitigar ese riesgo a través de la calidad crediticia de los inquilinos en torno a los cuales estamos construyendo", dice Cavness de Crusoe. "Por lo tanto, si estamos asumiendo un gran contrato a largo plazo que requiere la construcción de un centro de datos y una ubicación permanente, una inversión multimillonaria, que debe estar vinculada a un contrato de arrendamiento de alta calidad crediticia, en última instancia existe una garantía de que se va a pagar".

Sullivan, de manera similar, dice que Core Scientific está "enfocado en contratos a largo plazo, algunos de más de 12 años".

El desafío, sin embargo, es que en una fiebre del oro especulativa, sólo algunos de los que construyen centros de datos tienen realmente un cliente ancla.

"Lo que me preocupa es la cantidad de personas que están construyendo únicamente sobre especificaciones en este momento y que tendrán entregas dentro de cuatro años, como en 2028", dice Sullivan.

"La industria podría enfrentar algunos obstáculos y comenzar a ver algunas grietas en términos de demanda, en términos de que la gente pueda encontrar clientes y llenar todo ese espacio, dada la cantidad de capital que se está invirtiendo en esta industria en este momento. Esa es una preocupación importante. ¿El nivel de inversión se corresponderá con la demanda?"

Una preocupación interrelacionada es "la cantidad de deuda que se está asumiendo para comprar las GPU, es probablemente uno de los aspectos más preocupantes del crecimiento de esta industria", afirma.

Para el sector de la IA, esta puede ser la última y más dolorosa lección que deben aprender los mineros de criptomonedas: durante las caídas de los precios de Bitcoin o Ethereum, el mercado arrasó con aquellos que calcularon mal el momento y se quedaron con deuda cuando la demanda se evaporó.

Mientras tanto, los antiguos mineros como los antiguos tradicionalistas persiguen las mismas cargas de trabajo de IA, se enfrentarán a una apuesta peligrosa, que podría acabar en riqueza o en desastre.