Galaxy Digital、Helios AIデータセンターの第1フェーズを完了し、CoreWeaveに133 MWの電力を供給

Galaxy Digitalは、暗号資産マイニングから人工知能インフラへの移行において大きなマイルストーンを達成しました。同社は、テキサス州西部にあるHeliosデータセンターキャンパスのフェーズIの電力供給が完全に稼働していると報告しました。

これにより、CoreWeave (CRWV) は15年間のリース契約を通じて133メガワットの重要なIT容量を獲得し、このサイトのビットコインマイニングからAI運用への進化を示すものとなります。フェーズ1の請求は2026年第2四半期に開始されます。

元々は北米トップクラスの180 MWのビットコインマイニング施設でしたが、Galaxyは2022年にHeliosを6,500万ドルで購入しました。Galaxyはその後、暗号資産マイニングを停止し、サイトをAIおよびハイパフォーマンスコンピューティング向けに転換しました。

GalaxyのフェーズIIは未開発段階にあります

Galaxyによると、フェーズIはスケジュールと予算の両方の目標を達成しました。プロジェクト開始時、Galaxyは3億5,000万ドルの自己資本を投じ、残りの建設費はコスト対ローン比率80%で14億ドルの債務ファシリティのクローズを通じて資金調達されました。

当時、Galaxyの創設者兼CEOであるMike Novogratz氏は、「私たちは順調に進んでおり、2026年初頭からCoreWeaveへの第1段階の電力供給を開始できることを楽しみにしています。このプロジェクトは、暗号資産を超えてより広範なAIインフラ分野へ拡大する中で、Galaxyのビジネスモデルを多様化するための重要な一歩です」と述べていました。

最近では、高密度でAI対応の電力への需要は一時的な循環ではなく構造的な変化であり、Galaxyはそれに対応するために構築されていると語りました。さらに、同社 now はデータインフラとデジタル資産が均等に混在した状態で運営されており、投資家に対して同社の財務健全性が暗号市場の動向からますます独立していることを安心させました。

フェーズ1が完了した今、会社はフェーズIIとIIIに完全に集中できます。フェーズIIは現在未開発段階にあり、構造工事が進行中です。データホールの引き渡しは2027年半ばまでに開始される予定です。

「予算内かつスケジュール通りにフェーズIを完了させたことは、GalaxyがハイパースケールAIデータセンターの開発を実行できる事業者としての地位を確認するものです」とNovogratz氏は発表の中で述べました。

CoreWeaveは、フェーズI〜IIIが完了すると、サイトの承認済み総電力800 MWを使い切る形で、526 MWの重要なIT負荷を確保します。Galaxyは依然として、この取引が平均年間収益で10億ドル以上を生み出すと予想しています。

合計で、GalaxyのHeliosキャンパスは2,200エーカー以上を占めています。承認された電力容量は1.63ギガワットで、3.6 GWまで拡張する余地があります。この発表は、Galaxyが第1四半期に2億1,600万ドルの損失を報告した後に続きました。これは主に暗号資産価格の下落によるものでした。

GalaxyとCoreWeaveは最近新しいサービスを開始しました

一方、Galaxyはグローバルマーケットトレーディングデスクが管理する機関投資家向けOTC予測市場オファリングも導入しました。このオファリングにより、ヘッジファンド、ファミリーオフィス、その他の機関投資家は、強化されたプライバシー保護のもとで機関規模で予測市場を取引できるようになります。

このサービスは、KalshiおよびPolymarket上の非スポーツ系予測市場に純粋に焦点を当てており、政治から経済まであらゆるものを追跡します。これにより、クライアントはイベント契約を株式や商品先物のヘッジと組み合わせることができ、分断されたエクスポージャー管理ではなく包括的なリスクプランを作成できます。

先月、CoreWeaveはまた、Weights & Biases内の統合型AI研究エージェントであるCoreWeave ARIAを発表しました。これは実験データを解釈してモデルのパフォーマンスを最大化するものです。ARIAは、CoreWeaveのエージェント開発プラットフォームであるW&B Weaveを使用して開発されました。

同社によると、このエージェントは既存の実験データをより良いモデルと信頼性の高いエージェントに変換します。システムはまた、数千回の実行と数万のメトリクスを迅速に評価します。

「ARIAは私の日常業務の貴重な一部となりました」と、Scripps Researchの博士課程候補者であるPraneeth Gangavarapu氏は語りました。彼は「自然言語からスイープ設定を作成したり、手動でのセットアップを多く必要とするタスクを自動化したりするなど、レポートを迅速に生成するのに役立ちます」と説明しました。

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