Anthropic заключила с Riot сделку на $9 млрд о вычислительных мощностях — Bloomberg

cryptonews.ruОпубликовано 2026-08-11Обновлено 2026-08-11

Введение

Криптомайнинговая компания Riot Platforms заключила долгосрочное соглашение с разработчиком искусственного интеллекта Anthropic. Согласно информации Bloomberg, сумма сделки о предоставлении 191 МВт вычислительных мощностей на 20 лет составляет около 9 миллиардов долларов. Это уже вторая подобная крупная сделка Anthropic с биткоин-майнером в этом месяце, что отражает общий тренд: майнинговые компании активно диверсифицируют бизнес, заключая партнёрства с ИИ-индустрией для решения проблемы дефицита электроэнергии под дата-центры. На фоне новости акции Riot показали волатильность, но с начала года их рост превышает 50%. Аналитики отмечают, что такие альянсы становятся стратегически важными для развития инфраструктуры искусственного интеллекта.

Майнинговая компания Riot Platforms заключила 20-летнее соглашение о предоставлении 191 МВт мощности на площадке в Рокдейле, штат Техас, «ведущему разработчику передового ИИ», говорится в опубликованном в понедельник пресс-релизе.

Клиент — Anthropic, сумма сделки — около $9 млрд, пишет в понедельник Bloomberg со ссылкой на знакомые с вопросом источники.

Cointelegraph запросил комментарии у Anthropic и Riot.

Anthropic заключила сделку на $19 млрд о 20-летней аренде дата-центра с майнером биткоина TeraWulf 6 июля.

Соглашение пополнит список майнеров биткоина, которые расширяют бизнес в сфере ИИ и высокопроизводительных вычислений. В него входят Bitdeer, CleanSpark, MARA Holdings, Core Scientific, Hut 8 и IREN.

В понедельник акции Riot упали на 5,4%, но на вечерних торгах выросли более чем на 21%. С начала года бумаги прибавили более 53%, согласно данным Yahoo Finance .Riot занимает четвёртое место среди майнинговых компаний мира с капитализацией $ млрд, согласно

7,33данным CompaniesMarketCap.В отчёте от июля, предоставленном Cointelegraph, аналитики Bernstein указали, что партнёрства между

23ИИ-компаниями и майнерами биткоина нужны, чтобы устранить дефицит электроэнергии, который тормозит развитие ИИ-дата-центров.Журнал:

Как тепло от майнинга биткоина используют для обогрева канадских теплиц.Anthropic заключила с Riot сделку на $ млрд о вычислительных мощностях — Bloomberg

end-content

Связанные с этим вопросы

QКто заключил 20-летнее соглашение с Anthropic о предоставлении вычислительных мощностей?

AМайнинговая компания Riot Platforms заключила 20-летнее соглашение о предоставлении 191 МВт мощности на площадке в Рокдейле, штат Техас, с компанией Anthropic.

QКакова примерная сумма сделки между Anthropic и Riot Platforms?

AСумма сделки составляет около $9 млрд.

QС какой другой компанией Anthropic уже заключала похожую сделку в этом месяце?

A6 июля Anthropic заключила сделку на $19 млрд о 20-летней аренде дата-центра с майнером биткоина TeraWulf.

QКаковы были колебания акций Riot Platforms в день новости?

AВ понедельник акции Riot упали на 5,4%, но на вечерних торгах выросли более чем на 21%.

QПочему, по мнению аналитиков Bernstein, ИИ-компании заключают партнёрства с майнерами биткоина?

AПо мнению аналитиков Bernstein, такие партнёрства нужны, чтобы устранить дефицит электроэнергии, который тормозит развитие ИИ-дата-центров.

Похожее

Статья Артура Хейза: Ставка на укрепление иены, ENA может вырасти в 5-10 раз в ближайшие месяцы

Артур Хейз в своей статье «Йен-шок» утверждает, что курс иены к доллару готовится к значительному росту. Наиболее вероятным механизмом он считает использование Японией механизма FIMA (репо-операции ФРС для иностранных центральных банков). Это позволит Минфину Японии заложить американские гособлигации в ФРС, получить доллары и выбросить их на рынок для скупки иены, что укрепит японскую валюту. Хейз выделяет три возможных пути укрепления иены, но отвергает первые два (резкое повышение ставки Банком Японии и продажу зарубежных активов японскими институтами) из-за их разрушительных политических и экономических последствий. Третий путь через FIMA он считает предпочтительным для властей США и Японии, так как он создаст огромную долларовую ликвидность, не требуя продажи японцами американских активов. Автор предсказывает, что масштабная печать долларов через FIMA для поддержки иены приведет к резкому росту таких активов, как биткоин и золото. Он также выражает уверенность, что для запуска этого сценария председатель ФРС Джон Уош должен будет созвать соответствующий комитет и снять лимиты по механизму FIMA, чего Хейз ожидает в ближайшее время. В качестве конкретных инвестиционных идей на фоне грядущей ликвидности Хейз, помимо биткоина и недооцененного эфира, называет альткойн Ethena (ENA). Он полагает, что даже небольшой приток ликвидности может восстановить привлекательность стейблкоина USDe (основного продукта протокола Ethena), что способно привести к росту цены ENA в 5-10 раз в течение следующих нескольких месяцев.

marsbit5 мин. назад

Статья Артура Хейза: Ставка на укрепление иены, ENA может вырасти в 5-10 раз в ближайшие месяцы

marsbit5 мин. назад

Китайская команда по генерации данных впервые публикуется в журнале Nature

Гонконгская стартап-компания Vena AI стала первой в Китае и четвертой в мире компанией по генерации данных, опубликовавшей исследование в престижном журнале Nature (за последние 3 года, IF>10). Основатель компании, профессор Лю Цифэн, ранее создал в Гонконгском университете науки и технологий первый в мире кластер H800 SuperPod на тысячу чипов и участвовал в обучении третьей в Китае крупной языковой модели с параметрами в сотни миллиардов. Исследование Vena AI, опубликованное в Nature Communications, посвящено использованию ИИ для прогнозирования рисков и помощи в принятии решений при хирургическом лечении рака почки. Эта работа иллюстрирует ключевую идею компании: развитие ИИ должно идти не только в сторону улучшения способности «отвечать», но и способности «задавать вопросы». Vena AI фокусируется на генерации высококачественных рассуждающих данных (формат cQrA: контекст, вопрос, рассуждение, ответ) для профессиональных областей, что является основой для автономного обучения ИИ. Компания ставит целью создание «большого цикла обратной связи»: данные → модель → токен → данные. В этом цикле агенты ИИ, подобно команде экспертов, автоматически генерируют данные с цепочкой рассуждений, которые затем используются для улучшения моделей. Этот подход преодолевает ограничения традиционной ручной разметки данных. Основанная в июле 2024 года, Vena AI уже привлекла начальное финансирование в размере 50 млн гонконгских долларов под руководством Lenovo Capital. Компания успешно применила свою технологию в четырёх различных отраслях с высокими требованиями к точности (безопасность ценностей, госуправление, страхование, скачки), доказывая её универсальность. По мнению Лю Цифэна, будущее ИИ определяется не самими моделями или данными, а именно такими механизмами самообучения и обратной связи. Эта логика применима как к цифровым агентам, так и к воплощённому интеллекту (роботам), где данные формата cQrA эволюционируют в cTrA (контекст, задача, рассуждение, действие). Миссия Vena AI — сделать так, чтобы ИИ не только «учился по учебнику», но и «решал задачи», создавая основу для следующего этапа эволюции искусственного интеллекта.

marsbit14 мин. назад

Китайская команда по генерации данных впервые публикуется в журнале Nature

marsbit14 мин. назад

Новый фактор масштабирования в текстовом изображении обнаружен командой ByteDance Seed

Исследовательская группа ByteDance Seed обнаружила, что в моделях генерации изображений по тексту (text-to-image) длина подписей (caption) к обучающим изображениям сама по себе не является определяющим фактором для качества модели. Ключевую роль играет фактическое количество информации, связанной с изображением, которое может быть эффективно использовано моделью для обучения. В работе вводится понятие «масштабируемых свойств текстового условия» (scaling properties of text conditioning). Эксперименты показывают, что итоговая ошибка обучения диффузионной модели имеет устойчивую корреляцию с двумя метриками, измеряющими информативность подписи: Grounded Perplexity Gain (GPG) и Effective Detailness (ED). Чем выше эти показатели, тем ниже финальная ошибка модели. Для повышения информативности условий команда предлагает **Structured Prompt (SP)** — структурированное JSON-представление изображения. Оно чётко организует глобальные атрибуты (сцена, стиль), элементы (объекты, их свойства, действия, положение) и отношения между ними, уменьшая неоднозначности. Качество итоговой системы определяется двумя аспектами: 1. **Диффузируемость (Diffusability)**: способность диффузионной модели извлекать визуальную информацию из условия (повышается за счёт SP). 2. **Управляемость (Promptability)**: способность LLM-«промптера» преобразовать запрос пользователя в детализированный и точный SP (повышается за счёт масштабирования LLM и многоэтапного обучения). Финальная система, объединяющая обученный на SP диффузионный модуль и тренированный промптер, демонстрирует значительное улучшение в задачах на композицию, рассуждение и использование мировых знаний по сравнению с моделями, обученными на обычных текстовых описаниях, даже при идентичных архитектуре, данных и вычислительных бюджетах.

marsbit33 мин. назад

Новый фактор масштабирования в текстовом изображении обнаружен командой ByteDance Seed

marsbit33 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片