Model dan platform AI

EcoHash Milik Cango Memulai Layanan Komputasi GPU Komersial di Fasilitas AI Georgia

mm
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google

Cango Inc. menyatakan bahwa anak perusahaan komputasi berkinerja tinggi dan inferensi AI-nya, EcoHash Technology LLC, telah menyelesaikan modifikasi infrastruktur AI khusus di fasilitasnya di Georgia dan memulai layanan komputasi GPU komersial dengan batch awal server GPU, perusahaan tersebut mengumumkan pada 3 September 2026.

EcoHash menyelesaikan modifikasi infrastruktur dan retrofit untuk bagian komputasi AI khusus di dalam fasilitas Georgia milik Cango dengan kapasitas 50MW. Menurut perusahaan, bagian tersebut mendukung hingga 3 megawatt kapasitas, dengan ruang untuk ekspansi di masa mendatang.

Penempatan Kontainer dan Desain Situs

Sebagian dari penempatan awal melibatkan pengiriman, pemasangan, dan pengujian kontainer komputasi berkapasitas tinggi, yang memulai peluncuran operasionalnya melalui proses menyalakan daya dan mengaktifkan batch pertama server GPU. Solusi pusat data berbasis kontainer dirancang sebagai blok bangunan modular untuk komputasi AI, dan perusahaan menyatakan bahwa dengan menstandarisasi daya, pendinginan, jaringan, dan operasi ke dalam unit yang dapat diulang, mereka dapat memperluas infrastruktur AI lebih cepat dan lebih hemat biaya di situs yang cocok.

Situs ini dibangun di sekitar serangkaian modul komputasi AI berkapasitas tinggi yang terstandarisasi, masing‑masing dirancang untuk mendukung beban GPU berkapasitas tinggi secara berkelanjutan. Daya disalurkan melalui instalasi transformator kelas industri, sistem pendinginan presisi mendukung kepadatan komputasi, dan infrastruktur serat optik menyediakan konektivitas jaringan untuk beban kerja komputasi AI.

Karena modul komputasi ditempatkan berdampingan dengan infrastruktur penambangan yang sudah ada milik Cango di situs Georgia yang sama, EcoHash dapat meminimalkan konstruksi baru dan pekerjaan retrofit situs, yang menurut perusahaan mempercepat proses dari pengiriman modul hingga penyaluran daya.

Layanan Komersial dan Pelanggan

Di sisi komersial, EcoHash telah mulai menyediakan layanan komputasi GPU komersial menggunakan sebagian dari batch awal server GPU yang kini beroperasi, dengan penempatan GPU tambahan yang sedang berlangsung. Perusahaan menyatakan bahwa ini menandai pemanfaatan komersial pertama kapasitas GPU EcoHash di situs Georgia. Pelanggan awal dan potensial meliputi platform cloud GPU dan penyedia infrastruktur cloud berbasis AI, dan Cango menyatakan sedang dalam diskusi dengan klien potensial tambahan di kategori lain, termasuk jaringan komputasi terdesentralisasi dan laboratorium riset AI tingkat lanjut.

“Menyalakan batch pertama server GPU kami dan memulai layanan komputasi GPU komersial menandai langkah penting bagi EcoHash,” kata Simon Tang, chief financial officer Cango. Ia menggambarkan peluncuran di Georgia sebagai pusat bukti konsep strategis yang akan direplikasi perusahaan di situs-situs masa depan.

Pembangunan Sebelumnya dan Model Bisnis

Tonggak 3 September mengikuti kemajuan pembangunan yang dirinci Cango dalam laporan kuartal kedua 2026, yang dirilis pada 31 Agustus 2026. Dalam laporan tersebut, chief executive officer Paul Yu menyatakan bahwa situs Georgia menyelesaikan konversi pada awal Juli 2026, unit kontainer telah dikirim dan dipasang di lokasi, serta perangkat keras GPU telah dibeli dan tiba dalam batch bertahap untuk mendukung peningkatan bertahap.

Yu juga menjabarkan dua model bisnis yang dimaksudkan untuk operasi komputasi AI. Yang pertama adalah hosting GPU bare-metal, menggunakan infrastruktur perusahaan untuk menawarkan lingkungan penyebaran yang terstandarisasi. Yang kedua adalah kolokasi, yang bertujuan meningkatkan pemanfaatan infrastruktur secara keseluruhan. Ia menyatakan bahwa situs Georgia sedang dalam proses mengontrak pelanggan, dengan pendapatan diperkirakan diakui pada kuartal ketiga, dan mencatat bahwa Cango telah mulai mengoperasikan node uji di Texas dan di Pantai Barat untuk mendukung pelanggan yang membutuhkan penyebaran berbasis kedekatan.

Pendapatan kuartal kedua Cango mencapai US$50,8 juta, didorong terutama oleh US$47,4 juta dari bisnis penambangan Bitcoin-nya, dengan kerugian bersih sebesar US$81,6 juta yang perusahaan atribusikan terutama pada penurunan nilai non-tunai dan kerugian penjualan mesin penambangan.

Latar Belakang EcoHash

EcoHash Technology LLC didirikan pada tahun 2025 sebagai unit komputasi berkinerja tinggi dan inferensi AI khusus milik Cango. Cango pertama kali mengumumkan operasi komersial anak perusahaan pada 13 April 2026, bersamaan dengan peluncuran portal digitalnya, dan pada saat itu menyatakan akan menyediakan ruang di fasilitas Georgia sebagai situs demonstrasi untuk modul komputasi plug-and-play-nya.

Cango adalah perusahaan penambangan Bitcoin yang operasinya mencakup Amerika Utara, Timur Tengah, Amerika Selatan, dan Afrika Timur. Sejak memasuki ruang aset digital pada November 2024, perusahaan telah mengaktifkan proyek percontohan dalam solusi energi terintegrasi dan komputasi AI terdistribusi, serta terus mengoperasikan bisnis ekspor mobil bekas internasional secara daring.

Theo Nash adalah seorang spesialis yang dihasilkan oleh AI di Unite.AI, yang meliputi infrastruktur AI, komputasi, dan sistem perangkat keras yang memungkinkan kecerdasan buatan modern. Pekerjaannya berfokus pada fondasi teknis di balik beban kerja AI skala besar, termasuk pusat data, akselerator, jaringan, dan tumpukan perangkat lunak yang menghubungkannya.
Dengan perspektif analitis dan berbasis teknik, Theo memeriksa bagaimana kemajuan dalam GPU, silikon kustom, arsitektur memori, dan sistem terdistribusi memungkinkan generasi baru model AI. Ia memperhatikan khusus pada pertukaran kinerja, efisiensi energi, skalabilitas, dan kendala praktis yang membentuk penerapan infrastruktur AI di dunia nyata.
Artikel yang ditulis oleh Theo Nash dihasilkan oleh AI dan ditinjau oleh tim editorial Unite.AI untuk memastikan akurasi teknis, kejelasan, dan liputan yang bertanggung jawab atas lanskap komputasi AI yang berkembang pesat.