Під час презентації прибутків $IREN я був здивований, почувши @danroberts0101 слова: «Голий метал кращий. Переважна більшість робочих навантажень GenAI не потребує віртуалізації. Їм потрібен прямий доступ до ресурсів для проведення тренувань, висновків та експериментів з максимальною продуктивністю та низькою затримкою». Більшість експертів на ринку X стверджують, що загальний адресний ринок голого металу невеликий, і Інтернет ніколи не помиляється щодо таких речей. Відповідно, мені довелося запитати себе: чи Ден просто говорив про свою власну книгу? Не зовсім, тому що наведена вище цитата навіть не з IREN; Це з $CRWV. Так що давайте поговоримо про це, почавши з огляду голого металу. ----------------------- Сервери «Голого металу» – це фізичні машини, які забезпечують прямий доступ до обладнання без рівня віртуалізації. Відмовившись від гіпервізора, орендарі отримують передбачувану продуктивність, краще використання графічного процесора та повний контроль над операційною системою та програмним стеком. Це робить «голий метал» ідеальним для робочих навантажень, які вимагають стабільності та ефективності, особливо для інтенсивного навчання штучного інтелекту на графічному процесорі. У той час як традиційні хмарні платформи наголошують на віртуалізації для гнучкості та мультиоренди, деякі клієнти — часто гіперскейлери, HPC-лабораторії або просунуті підприємства — вимагають чистого металу, оскільки вони вже мають власні рівні оркестрації, такі як Kubernetes, і хочуть максимальної продуктивності без додаткової абстракції. Для IREN, гонитва за «голим металом» позиціонує компанію в найдорожчому сегменті ринку хмарних технологій штучного інтелекту. Пропонуючи інфраструктуру на апаратному рівні, IREN може звернутися безпосередньо до досвідчених покупців, яким не потрібні керовані послуги — лише гарантований доступ до масштабних обчислень. Цей підхід використовує сильні сторони IREN: його досвід у закупівлі електроенергії, оптимізації центрів обробки даних та швидкому розгортанні великих парків обладнання з часів майнінгу біткоїнів. На відміну від віртуалізованої хмари, яка вимагає значних інвестицій у власні стеки програмного забезпечення (яких, за загальним визнанням, не вистачає IREN), «чистий» метал може бути доставлений з відносно невеликими інженерними витратами, при цьому зберігаючи преміальний попит. У стратегічному плані «голий» метал також підтримує модель фінансування IREN. Довгострокові контракти з кредитоспроможними гіперскейлерами та підприємствами забезпечують стабільну утилізацію та передбачувані грошові потоки. Це, у свою чергу, дозволяє IREN залучати фінансування, забезпечене активами, для графічних процесорів і центрів обробки даних, підживлюючи свій маховик зростання. А оскільки IREN не несе витрат на створення великого рівня керованих послуг, він може обійти конкурентів, таких як CoreWeave або Nebius, при цьому досягаючи привабливих прибутків. Результатом є стратегія ціноутворення в стилі «Uber/Amazon», яка дозволяє швидко захопити частку ринку в той час, коли попит на графічні процесори значно перевищує пропозицію. У цьому контексті показовими є тісні відносини IREN з Fluidstack. Fluidstack — це хмарний постачальник GPU, орієнтований на штучний інтелект, який спеціалізується на оркеструванні великомасштабних кластерів голого металу. Його технічна експертиза полягає в налаштуванні кластерів: налаштуванні тканин InfiniBand або Ethernet, оптимізації бібліотек NCCL і MPI, інтеграції високопродуктивних сховищ, а також управлінні плануванням і відновленням на тисячах вузлів. Відносини між IREN і Fluidstack, ймовірно, такі: IREN має великі можливості, коли справа доходить до створення центрів обробки даних. Вони знають, як закуповувати електроенергію, встановлювати підстанції та розподільні пристрої, проектувати системи охолодження та максимізувати щільність стійок. Вони справляються з вигорянням графічного процесора, стійками та кабелями, а також гарантують, що фізичне середовище може підтримувати обчислення високої щільності. Однак на чому вони не спеціалізуються, так це на розподіленому налаштуванні кластера штучного інтелекту. Їхній досвід полягає в інженерії інфраструктури, а не в програмних стеках HPC, які необхідні для перетворення тисяч графічних процесорів у зручний навчальний кластер. Саме тут на допомогу приходить майстерність Fluidstack. Fluidstack створив Atlas OS спеціально для управління кількома тисячами кластерів графічних процесорів. Вони знають, як масштабувати Kubernetes і SLURM для робочих навантажень штучного інтелекту та мають великий досвід у бенчмаркінгу та налаштуванні продуктивності для досягнення понад 95 відсотків ефективності масштабування. Вони інтегрують передові системи зберігання даних, такі як DDN і VAST, використовують буфери вибухів NVMe і розгортають спеціальні мережеві стеки для забезпечення безперебійного потоку даних під час навчання. Їх послужний список з такими компаніями, як Mistral, Aleph Alpha і Black Forest Labs, демонструє, що вони вже створили і оптимізували такі величезні кластери для реальних клієнтів. На практиці IREN використовує графічні процесори та забезпечує мережу з високою пропускною здатністю, яка пов'язує їх разом, тоді як Fluidstack перетворює це необроблене обладнання на цілісний кластер штучного інтелекту, здатний масштабувати навчання на тисячі вузлів. Ось чому суверенні програми штучного інтелекту, стартапи та підприємства покладаються на Fluidstack: вони не хочуть інвестувати час і досвід, необхідні для того, щоб 4 000 графічних процесорів працювали як одна машина. Fluidstack має інструменти та досвід, щоб зробити це за них. Отже, ключовий поділ праці очевидний. IREN – це будівельник інфраструктури, орієнтований на фізичну спроможність та ефективність. Fluidstack — це конструктор кластерів, який об'єднує цю інфраструктуру в придатні для використання, високопродуктивні обчислювальні середовища з Atlas OS, оркестровкою, налаштуванням і надійністю. У цьому технічному сенсі Fluidstack є майстром великомасштабного налаштування кластерів. Тим не менш, партнерство з Fluidstack дає IREN більше, ніж просто надійний канал попиту; Він надає доступ до досвіду світового рівня в налаштуванні та оркестрації кластерів. Тісно співпрацюючи з Fluidstack, IREN отримує вигоду від прямої передачі знань — вивчення того, як налаштовуються мережі InfiniBand, як оптимізуються бібліотеки NCCL і MPI, а також як налаштовуються сховища та планувальники для масштабного розподіленого навчання штучного інтелекту. Ця співпраця ефективно прискорює підйом IREN вгору по ланцюжку створення вартості. У короткостроковій перспективі Fluidstack забезпечує використання та грошовий потік, завдяки чому маховик фінансування IREN обертається швидше. З часом IREN поглинає операційні ноу-хау, які дозволять їй в кінцевому підсумку самостійно справлятися з більшою кількістю рівнів оркестрації та роботи з клієнтами. Результатом є симбіотичні відносини: Fluidstack отримує доступ до інфраструктури високої щільності, а IREN не тільки монетизує свої графічні процесори, але й розвиває технічну компетенцію, необхідну для прямої конкуренції на хмарному ринку штучного інтелекту. ----------------------- Співпрацюючи з провідними компаніями зі штучним інтелектом, такими як Fluidstack (і IREN неухильно підвищує свій авторитет і прискорює еволюцію від чистого будівельника інфраструктури до складного постачальника хмарних послуг зі штучним інтелектом. Ця співпраця підтверджує здатність IREN розміщувати одні з найвимогливіших робочих навантажень у галузі, а також надає їй найкращі у своєму класі практики в оркестрації кластерів, інтеграції програмного забезпечення та доставці клієнтам. Результатом є не лише негайне використання парків графічних процесорів, але й передача знань і компетенцій, що зміцнює її довгострокове позиціонування, дозволяючи IREN ефективніше конкурувати з існуючими CSP і зміцнюючи свою репутацію надійного партнера в глобальній екосистемі штучного інтелекту.