Почти 80 000 жителей Финляндии получили тепло от биткоин-майнинга

cryptonews.ruPublié le 2023-01-20Dernière mise à jour le 2024-12-20

  • MARA Holdings расширила возможности обогрева для жителей Финляндии — запустила второй проект теплоснабжения финского города на основе майнинга биткоинов.
  • Дополнительно 67 000 граждан страны обогреваются за счет энергии от добычи криптовалюты.
  • Примерно 80 000 финнов обеспечены отоплением такого типа по всей стране.

Майнинговая компания MARA Holdings сообщила о своем втором проекте по обогреву города в Финляндии с помощью биткоин-майнинга.

This holiday season, we’re excited to bring the gift of warmth to even more homes with the addition of our second district heating project warming a city of 67,000 residents with #Bitcoin mining. We now proudly provide heat to nearly 80,000 residents across Finland. ❄️🏠♨️ pic.twitter.com/s5Vvz0ps5v

— MARA (@MARAHoldings) December 20, 2024

Благодаря этому решению, организация утверждает, что обеспечила теплом еще 67 000 граждан страны.

Количество жителей Финляндии, которые теперь имеют отопление за счет энергии, полученной от добычи криптовалюты, возросло до 80 000.

Напомним, что в июне 2024 года MARA инициировала программу централизованного отопления финского населенного пункта Сатакунта. Источником тепла стал ее дата-центр.

О том, что такое майнинг биткоина и как он влияет на окружающую среду, можно прочитать в материале на Incrypted:

Отметим, что MARA использует бизнес-стратегию, подобную MicroStrategy, выпуская конвертируемые облигации для привлечения капитала. Впоследствии инвестирует его в биткоин с ожиданием дальнейшего роста стоимости актива.

Lectures associées

Le « roi du raisonnement » de Google s'en va aussi chez Meta, recruté à l'origine par Fei-Fei Li

Un cerveau de la recherche en IA quitte Google pour Meta, accentuant l’exode des talents du géant technologique. Dengyong Zhou (Denny Zhou), chercheur clé chez Google DeepMind souvent qualifié de « roi du raisonnement » pour ses contributions fondamentales aux modèles de langage (comme le Chain-of-Thought), a quitté Google de manière discrète il y a quatre mois pour rejoindre Meta en tant que scientifique chercheur. Son recrutement initial par Google en 2017 était lié à Fei-Fei Li et au centre de recherche Google AI en Chine. Ce départ s’inscrit dans une série de pertes majeures pour Google DeepMind récemment : - Noam Shazeer, co-auteur du Transformer, a quitté Google pour OpenAI. - John Jumper, lauréat du Nobel et responsable d’AlphaFold, a rejoint Anthropic. - D’autres contributeurs clés de Gemini, comme Jonas Adler et Alexander Pritzel, sont également partis pour Anthropic. Parallèlement, Meta renforce ses rangs en embauchant également Dawn Song, experte renommée en sécurité IA, et son équipe de Virtue AI. Un rapport de The Information suggère que les tensions internes chez Google pourraient expliquer en partie ces départs. L’entreprise aurait réorganisé ses priorités au profit d’une « équipe de choc » (Strike Team) dédiée au codage IA, visant à combler son retard face à Anthropic et OpenAI dans ce domaine lucratif. Cette focalisation sur les applications commerciales immédiates, au détriment de projets de recherche plus fondamentaux comme les « modèles du monde » (world models) chers à DeepMind, aurait créé des conflits et conduit à des réallocations de ressources (calcul, équipes), poussant certains chercheurs à partir. Ainsi, Google semble perdre des talents clés face à des concurrents offrant une vision de recherche plus attractive ou des opportunités financières pré-IPO, tandis que sa réorientation stratégique vers le codage génère des tensions internes.

marsbitIl y a 14 mins

Le « roi du raisonnement » de Google s'en va aussi chez Meta, recruté à l'origine par Fei-Fei Li

marsbitIl y a 14 mins

Des puces gravées en 0,7 nm voient le jour, la loi de Moore revit

La loi de Moore est-elle sauvée ? IBM a dévoilé le premier procédé de fabrication de puces au monde en 0,7 nm, intégrant près de 100 milliards de transistors sur une surface de la taille d'un ongle, doublant ainsi la densité par rapport aux puces en 2 nm. Cette avancée franchit la barrière du 1 nm et approche l'échelle atomique, permettant soit une amélioration des performances de 50 %, soit une réduction de la consommation d'énergie de 70 %. Le cœur de cette innovation réside dans l'architecture "NanoStack" d'IBM, une conception pionnière de transistors empilés verticalement en trois dimensions à base de nanofeuillets. Cette technologie étend les précédentes avancées d'IBM, comme les transistors GAA (porte entourante totale) et VTFET (à transmission verticale). Le procédé consiste à superposer deux plaquettes de tranches de nanofeuillets, créant une structure 3D interconnectée verticalement. IBM a validé la faisabilité en laboratoire, démontrant notamment une réduction de 40 % de la surface des cellules SRAM, cruciale pour les puces IA. Face à la crise énergétique des centres de données liée à l'IA, le gain d'efficacité de 70 % répond à un besoin pressant. Bien qu'IBM ne fabrique plus de puces, il développe et licence ces technologies. Le calendrier de production envisage une commercialisation d'ici cinq ans, et l'architecture NanoStack pourrait prolonger la miniaturisation des puces pendant au moins une décennie.

marsbitIl y a 47 mins

Des puces gravées en 0,7 nm voient le jour, la loi de Moore revit

marsbitIl y a 47 mins

Les créateurs de ChatGPT n'utilisent plus ChatGPT pour travailler

Les créateurs de ChatGPT ne l'utilisent plus guère pour travailler. En moins d'un an, OpenAI a remplacé l'IA conversationnelle par des agents intelligents comme Codex, qui génèrent désormais 99,8% des tokens de sortie hebdomadaires de l'entreprise, contre moins de 10% il y a dix mois. La transition, amorcée en septembre dernier, s'est généralisée à tous les services, y compris juridique, financier et recrutement, où plus de 85% des tokens sortants proviennent désormais de Codex. L'agent, basé sur GPT-5.5, ne se limite plus à des réponses ponctuelles. Il peut exécuter de manière autonome des tâches complexes pendant plusieurs minutes ou heures, planifiant et itérant jusqu'à leur achèvement. Près d'un quart des requêtes à Codex correspondent désormais à un travail qui prendrait plus d'une heure à un humain. Son adoption a explosé chez les non-développeurs, dépassant celle des ingénieurs, et effaçant les frontières entre métiers : les équipes financières ou marketing l'utilisent massivement pour des tâches de programmation. Codex a évolué d'un outil d'assistance en codage à un exécutant de flux de travail universel, capable de gérer en parallèle des cycles de travail équivalant à plus de 60 heures par jour pour les utilisateurs les plus intensifs. Cette transition marque un changement fondamental : le travail de la connaissance passe d'une interaction question-réponse à la délégation de tâches complètes et de longue durée à des agents autonomes, l'humain restant le superviseur et le décideur ultime.

marsbitIl y a 52 mins

Les créateurs de ChatGPT n'utilisent plus ChatGPT pour travailler

marsbitIl y a 52 mins

Trading

Spot
活动图片