विटालिक बुटेरिन बिटकॉइन माइनिंग और एआई इन्फरेंस के बीच मुख्य लागत अंतर पर प्रकाश डालते हैं

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विटालिक बुटेरिन ने हाल के टिप्पणियों में बिटकॉइन माइनिंग और एआई निष्कर्षण के बीच एक महत्वपूर्ण लागत अंतर पर प्रकाश डाला। बिटजीए का हवाला देते हुए, उन्होंने बताया कि बिटकॉइन माइनिंग की लागत हार्डवेयर और बिजली के बीच समान रूप से विभाजित है। लेकिन एआई निष्कर्षण की लागत मुख्य रूप से हार्डवेयर निवेश द्वारा निर्धारित होती है। बिजली के खर्चों की भूमिका छोटी होती है। ये टिप्पणियाँ एआई और क्रिप्टो समाचार में बढ़ती रुचि के संदर्भ में आई हैं। बिटकॉइन समाचार व्यापक क्रिप्टो बाजार चर्चा का केंद्र बना हुआ है।
CoinDesk ने रिपोर्ट किया:

एथरियम के सह-स्थापक विटालिक बुटेरिन ने आज फिर से क्रिप्टो इकोसिस्टम में एक चर्चा को जन्म दिया, जिसमें उन्होंने बिटकॉइन माइनिंग और एआई निष्कर्षण के लागत संरचना में एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर किया।

बुटेरिन ने इसे एक दिलचस्प तथ्य कहा और संक्षेप में समझाया कि बिटकॉइन और एआई दोनों कंप्यूटेशनल संसाधनों पर निर्भर करते हैं, लेकिन अलग-अलग तरीकों से।

Buterin discusses Bitcoin mining costs

बुटेरिन ने बताया कि कैलकुलेशन हार्डवेयर और बिजली बिटकॉइन और एआई उद्योगों में अलग-अलग भूमिका निभाते हैं, और दोनों की लागत संरचना की व्याख्या की।

बुटेरिन के अनुसार, बिटकॉइन माइनिंग की लागत लगभग दो बराबर हिस्सों में विभाजित है: कैपिटल एक्सपेंडिचर (CapEx) के रूप में कैलकुलेशन हार्डवेयर निवेश और बिजली की खपत।

इसलिए, माइनर्स को अपने संचालन को बनाए रखने के लिए विशेष उपकरणों में भारी निवेश करना पड़ता है और ऊर्जा बिल भी भरना पड़ता है।

दूसरी ओर, AI निष्कर्षण का अर्थ है ट्रेन किए गए AI मॉडल का उपयोग करके उत्तर उत्पन्न करना या कार्य करना, जिसकी लागत संरचना अलग होती है।

बुटेरिन का मानना है कि बिटकॉइन के विपरीत, AI निष्कर्षण लागत लगभग पूरी तरह से कैलकुलेशन हार्डवेयर निवेश द्वारा नियंत्रित होती है, क्योंकि इनका उच्च विद्युत खपत पर निर्भरता नहीं होता है।

Bitcoin vs AI

ध्यान देने योग्य बात यह है कि बुटेरिन की तुलना स्पष्ट रूप से दर्शाती है कि बिटकॉइन माइनर्स को ब्लॉक पुरस्कार के लिए प्रतिस्पर्धा करने के लिए शक्तिशाली हार्डवेयर और स्थिर बिजली आपूर्ति की आवश्यकता होती है, इसलिए ऊर्जा मूल्य उनकी उत्पादन लागत में एक बड़ा हिस्सा बनता है।

लेकिन AI के मामले में यह अलग है, क्योंकि AI निष्कर्षण बड़ी संख्या में अनुरोधों को संभालने में सक्षम कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे पर अत्यधिक निर्भर करता है।

इसका अर्थ है कि ऐसे बुनियादी ढांचे को प्राप्त करने और उसे बनाए रखने की लागत, एआई प्रणालियों के संचालन के व्यापक आर्थिक संरचना में प्रमुख हिस्सा बन जाती है।

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