Iris Energy zawarła umowę ze startupem AI Poolside, aby zapewnić temu drugiemu dostęp do procesorów graficznych Nvidia w chmurze.
Dostawca centrów danych zawarł z Poolside umowę o świadczenie usług w chmurze dla 248 najwyższej klasy procesorów graficznych H100 firmy Nvidia, które są wykorzystywane do szkolenia modeli sztucznej inteligencji. Wstępna umowa została zawarta na trzy miesiące, z możliwością jej przedłużenia o kolejne trzy miesiące, poinformowała firma Iris Energy.
Daniel Roberts, współzałożyciel i dyrektor generalny Iris Energy, powiedział:
“Jesteśmy zadowoleni ze współpracy z firmą takiego kalibru jak Poolside. Z niecierpliwością czekamy na dalszy rozwój naszej działalności w zakresie usług w chmurze GPU i obsługi rosnącego zapotrzebowania rynku na te usługi”.
Firma Iris Energy została założona w 2019 r. w celu budowy i obsługi centrów danych i infrastruktury elektrycznej potrzebnej do wydobywania Bitcoina i innych kryptowalut. Jednak malejące zainteresowanie aktywami kryptograficznymi, wraz z kilkoma głośnymi skandalami, spowodowało problemy dla wielu firm z tego sektora, a w 2022 r. Iris ujawniła, że dwie z jej spółek zależnych nie wywiązały się z długów związanych z zakupem sprzętu do wydobywania kryptowalut.
W ubiegłym roku firma przekształciła się w dostawcę infrastruktury sztucznej inteligencji, próbując zarobić na rosnącym zainteresowaniu generatywnymi systemami sztucznej inteligencji.
Według jej strony internetowej, obecnie obsługuje cztery centra danych – trzy w kanadyjskiej prowincji Kolumbia Brytyjska i jedno w Teksasie – z których wszystkie są zasilane energią odnawialną. Firma twierdzi, że obecnie ma 180 MW mocy w czterech lokalizacjach, a 80 MW dodatkowej powierzchni jest w budowie.
Jason Warner, CEO i współzałożyciel Poolside, powiedział:
“Jesteśmy podekscytowani wyborem Iris Energy jako partnera w zakresie usług w chmurze. Nasza firma, podobnie jak wiele innych, ma znaczne rosnące zapotrzebowanie na obliczenia na GPU i byliśmy pod wrażeniem profesjonalizmu i jakości wykazanej przez Iris Energy podczas naszego procesu testowania i selekcji”.
