$IRENの決算発表会で「ベアメタルのほうがいい」という@danroberts0101を聞いて驚きました。生成AIワークロードの大部分は仮想化を必要としません。トレーニング、推論、実験を最大のパフォーマンスと低遅延で実行するには、リソースに直接アクセスする必要があります。」Xのほとんどの専門家は、ベアメタルの対応可能な市場全体は小さく、インターネットはこの種のことについて決して間違っていないと主張しています。したがって、私は自問せなければなりませんでした:ダンは自分の本を話しているだけなのでしょうか? 上記の引用は IREN からのものでもないため、そうではありません。$CRWVからです。それでは、ベアメタルの概要から始めて、これについて話しましょう。 ----------------------- ベアメタルサーバーは、仮想化レイヤーなしでハードウェアに直接アクセスできる物理マシンです。ハイパーバイザーを排除することで、テナントは予測可能なパフォーマンス、GPU 使用率の向上、オペレーティング システムとソフトウェア スタックの完全な制御を得ることができます。このため、ベアメタルは、一貫性と効率性が要求されるワークロード、特に GPU を多用する AI トレーニングに最適です。従来のクラウドプラットフォームは柔軟性とマルチテナンシーのための仮想化を重視していましたが、特定のクライアント(多くの場合、ハイパースケーラー、HPCラボ、または高度な企業)は、Kubernetesなどの独自のオーケストレーションレイヤーをすでに持っており、追加の抽象化なしで最大のパフォーマンスを求めているため、ベアメタルを必要としています。 IRENにとって、ベアメタルを追求することで、同社はAIクラウド市場の最も価値の高いセグメントに位置づけられる。ハードウェアレベルでインフラストラクチャを提供することで、IREN はマネージド サービスを必要としず、大規模なコンピューティングへのアクセスを保証するだけの洗練された購入者に直接アピールできます。このアプローチは、ビットコインマイニングのルーツから電力の調達、データセンターの最適化、大規模なハードウェアの迅速な展開における経験であるIRENの強みを生かしています。独自のソフトウェアスタックに多額の投資を必要とする仮想化クラウドとは異なり(IRENには確かに不足しています)、ベアメタルは、プレミアム需要を支配しながら、比較的少ないエンジニアリングオーバーヘッドで提供できます。 戦略的には、ベアメタルはIRENの資金調達モデルもサポートしています。信用力のあるハイパースケーラーや企業との長期契約により、安定した利用率と予測可能なキャッシュフローが提供されます。これにより、IREN は GPU とデータセンター向けの資産担保融資を調達できるようになり、成長フライホイールが促進されます。また、IRENは大規模なマネージドサービスレイヤーを構築する費用を負担しないため、魅力的なリターンを達成しながら、CoreWeaveやNebiusなどの同業他社を下回ることができます。その結果、「Uber/Amazon」スタイルの価格戦略が生まれ、GPUの需要が供給をはるかに上回っているときに、迅速な市場シェアの獲得が可能になります。 この文脈で、IREN と Fluidstack の密接な関係が明らかになります。Fluidstack は、大規模なベアメタル クラスターのオーケストレーションを専門とする AI に焦点を当てた GPU クラウド プロバイダーです。その技術的専門知識は、InfiniBand またはイーサネット ファブリックのチューニング、NCCL および MPI ライブラリの最適化、高性能ストレージの統合、数千のノードにわたるスケジューリングとリカバリの管理など、クラスターのセットアップにあります。 IREN と Fluidstack の関係はおそらく次のとおりです。IREN はデータセンターの構築に関して非常に有能です。彼らは、電力の調達、変電所と開閉装置の設置、冷却システムの設計、ラック密度の最大化の方法を知っています。GPU のバーンイン、ラック、ケーブル配線を処理し、物理環境が高密度コンピューティングをサポートできることを確認します。ただし、彼らが専門としていないのは、分散 AI クラスターのチューニングです。彼らの専門知識はインフラストラクチャ エンジニアリングにあり、何千もの GPU を使用可能なトレーニング クラスターに変えるために不可欠な HPC ソフトウェア スタックではありません。 ここで Fluidstack の熟練度が役に立ちます。Fluidstack は、数千の GPU クラスターを管理するために特別に Atlas OS を構築しました。彼らは、AIワークロード用にKubernetesとSLURMを大規模に構成する方法を知っており、95%以上のスケーリング効率を達成するためのベンチマークとパフォーマンスチューニングの豊富な経験を持っています。DDN や VAST などの高度なストレージ システムを統合し、NVMe バースト バッファを使用し、カスタム ネットワーキング スタックを展開して、トレーニング中のスムーズなデータ フローを確保します。Mistral、Aleph Alpha、Black Forest Labs などの企業との実績は、現実世界のクライアント向けにこの種の大規模なクラスターをすでにセットアップし、最適化していることを示しています。 実際には、IREN は GPU をラックに設置し、GPU を結び付ける高帯域幅ネットワークを提供し、Fluidstack はその生のハードウェアを数千のノードにわたってトレーニングを拡張できる一貫した AI クラスターに変えます。これが、ソブリン AI プログラム、新興企業、企業が Fluidstack に依存している理由であり、4,000 個の GPU を 1 台のマシンのように動作させるために必要な時間と専門知識を投資したくありません。Fluidstackには、そのためのツールと経験があります。 したがって、重要な分業は明らかです。IREN は、物理的な容量と効率に重点を置いたインフラストラクチャ ビルダーです。Fluidstack はクラスター ビルダーであり、Atlas OS、オーケストレーション、チューニング、信頼性を備えた、使用可能な高性能コンピューティング環境にインフラストラクチャをつなぎ合わせます。この技術的な意味では、Fluidstack は大規模なクラスター設定のマスターです。 それにもかかわらず、Fluidstack とのパートナーシップにより、IREN は単なる信頼できる需要チャネル以上のものが得られます。クラスターのセットアップとオーケストレーションに関する世界クラスの専門知識へのアクセスを提供します。IREN は、Fluidstack と緊密に連携することで、InfiniBand ネットワークの調整方法、NCCL および MPI ライブラリの最適化方法、大規模な分散 AI トレーニング用にストレージとスケジューラを構成する方法など、直接的な知識伝達の恩恵を受けます。 このコラボレーションにより、IREN のバリュー チェーンの上昇が効果的に加速されます。短期的には、Fluidstack は利用率とキャッシュ フローを確保し、IREN の資金調達フライホイールの回転を高速化します。時間が経つにつれて、IREN は運用ノウハウを吸収し、最終的にはオーケストレーションと顧客向けレイヤーのより多くの部分を自社で処理できるようになります。その結果、Fluidstack は高密度インフラストラクチャにアクセスできるようになり、IREN は GPU を収益化するだけでなく、AI クラウド市場で直接競争するために必要な技術的能力を構築します。 ----------------------- Fluidstack (IREN は、その信頼性を着実に高め、純粋なインフラストラクチャ ビルダーから洗練された AI クラウド プロバイダーへの進化を加速しています。これらのコラボレーションにより、業界で最も要求の厳しいワークロードのいくつかをホストする IREN の能力が検証されると同時に、クラスター オーケストレーション、ソフトウェア統合、顧客への提供におけるクラス最高のプラクティスにも IREN が公開されます。その結果、GPU フリートをすぐに利用できるだけでなく、知識と能力の移転も実現し、長期的なポジショニングを強化し、IREN が確立された CSP とより効果的に競争できるようになり、グローバル AI エコシステムにおける信頼できるパートナーとしての評判が強化されます。

タフな一週間でした。この分野には、これらの会社を経営する密接で適切な経験を持つ経験豊富なリーダーがたくさんいることを知って、ぐっすり眠ってください。

$IRENのチャイルドレスキャンパス(H1&H2)にある各50MWの水冷ブロックは、時価総額に~$5Bを追加する可能性があります。 • 50MW × $8.5M EBITDA/MW = ~$425M EBITDA • 12 - 15× 倍数 = ブロックあたり $5 - 6B の値 H1 + H2 = $10B+ の可能性が織り込まれていません