AI需求推动比特币矿工将电网接入视为资产_新闻

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AI需求推动比特币矿工将电网接入视为资产

2026-07-01 02:27:05

核心摘要

根据斯坦福大学年度人工智能指数报告，到2025年底，全球人工智能数据中心的累计电力容量已达约29.6吉瓦——大致相当于纽约州高峰期的用电需求。对加密货币投资者而言，更广泛的含义显而易见：算力变得更便宜、更容易获取，但在人工智能建设过程中，并网电力仍是最稀缺的“硬”资产。

有一个行业多年以来一直在为这一瓶颈做准备——比特币矿工。虽然矿机芯片本身无法用于人工智能训练或推理，但矿工更大的优势在于其配套设施：已通电的站点、电力采购渠道、电网互联能力以及冷却系统。随着对人工智能级电力需求的加速增长，部分矿业公司正将其设施转向人工智能和高性能计算业务，相关合同也越来越倾向于根据算力管线而非单纯比特币价值进行估值。

关键要点

斯坦福人工智能指数显示，截至2025年底，人工智能数据中心的电力容量约为29.6吉瓦，这表明电力可用性——而非芯片供应——才是真正的约束条件。

人工智能效率的提升并未降低总体电力需求；斯坦福指出，自2006年以来，GPU计算成本大幅下降，而随着容量被用于更大规模的模型，总需求反而增长。

矿工无法用ASIC设备直接“置换”人工智能硬件，但他们有可能重新利用已通电的站点、电力合同、冷却及电网基础设施来承载人工智能工作负载。

人工智能级液冷基础设施的成本可能远高于挖矿基础设施（据CoinShares估算，挖矿基础设施每兆瓦约需70万至100万美元，而人工智能级则需800万至1500万美元）。

市场定价开始奖励那些签订人工智能/高性能计算合同的矿工：CoinShares报告称，部分与人工智能相关的矿工在营收倍数上明显高于纯挖矿企业。

人工智能的瓶颈在于电力，而非GPU可用性

斯坦福的报告指出了人工智能硬件经济中的一个重要错配。自2006年以来，GPU计算成本下降了超过99%，新一代芯片每瓦特提供的算力远超前几代。然而，这种效率提升并未转化为更低的用电量；斯坦福表示，企业实际上将这些节省重新投入到构建和训练更大规模的模型中，从而持续对电力系统施加压力。

斯坦福估计，最耗电的训练任务单次功耗可超过100兆瓦——相当于一座小型发电厂。专用于人工智能的容量在短时间内急剧增长：斯坦福估计，人工智能专用容量在三年内增长了约200倍，从2022年的不足1吉瓦起步。该报告还预计，数据中心的电力需求将持续上升至2030年。

地理位置与总量同样重要。斯坦福指出，美国拥有5427个数据中心，是排名第二国家的十倍以上。但获取电力与订购服务器并非同一回事。斯坦福强调，芯片可以在几个月内到货，而“为站点通电”——建设变电站、获得互联审批、搭建冷却系统——可能需要数年时间。

纵观截至2024年的累计需求，斯坦福估计人工智能的总耗电量约为9.4吉瓦。根据该报告援引的对比数据，这一数字接近瑞士或奥地利的全国用电量，约为比特币挖矿估计耗电量的约一半。

比特币矿工能为人工智能提供什么

比特币挖矿在硬件层面与人工智能无法互换。用于解决比特币哈希算法的ASIC芯片是专用设计，无法用于训练或推理工作负载。两者的潜在重叠在于配套设施。

矿场运营商已经拥有配备电网连接、电力采购协议和冷却系统的站点，这些设施专门设计用于处理密集型计算负载。对于需要“已获批、可并网、即插即用”电力的人工智能开发商来说，这可以缩短新建容量所需的时间和不确定性。斯坦福的总体主题——难点在于电力——使得这一运营优势尤为宝贵。

此外，地理因素也值得关注。比特币矿工通常选址在美国电力成本较低的地区，包括得克萨斯州和墨西哥湾沿岸区域——这些市场也正是人工智能容量寻求扩张的地方。对于人工智能公司而言，与现有工业用电站点签约比从头开始建设要快得多。

与此同时，挖矿经济正面临压力。摩根大通近期估计比特币的全额生产成本约为每枚7.8万美元，而CoinGecko数据显示，原文所述参考时点比特币交易价格约为5.34万美元，意味着生产成本估计值高于市场价格。此前的报道指出，哈希价格已跌破许多矿工的盈亏平衡线，导致约20%的行业处于亏损状态。

从挖矿到高性能计算：合同信号预示估值转变

向人工智能和高性能计算的转型已在一系列涉及矿工和算力合作伙伴的大型基础设施交易中显现。2025年11月，Iren与微软签署了一份为期五年的GPU云协议，价值约97亿美元，由位于得克萨斯州奇尔德里斯的一个750兆瓦园区提供服务。12月，Hut 8与Fluidstack就其位于路易斯安那州河湾的245兆瓦站点签订了15年租约，相关支付由谷歌提供支持。同时，TeraWulf报告其高性能计算合同收入为128亿美元，并表示其租赁收入已超过挖矿收入。Core Scientific还将其与CoreWeave的协议扩大至102亿美元，为期12年。

CoinShares的行业分析表明，市场正日益超越短期比特币产量，转向关注未来的算力合同。CoinShares统计，已上市的矿工宣布的人工智能和高性能计算合同总额超过700亿美元，但同时承认这些价值大多分布在未来数年——例如Hut 8的河湾设施预计要到2027年第二季度才能开始投运。

投资者已做出反应。据报道，消息公布后，Hut 8股价在盘前交易中上涨约20%。CoinShares还认为，矿工群体内部的估值正在分化：它指出，拥有高性能计算合同的矿工的交易倍数约为其12个月营收的12.3倍，而纯挖矿企业仅为5.9倍。CoinShares补充说，它预计到2026年底，人工智能相关收入可能占部分上市矿工收入的70%以上，而2026年第一季度约为30%。

转型成本高昂——并非完全“即插即用”

改造挖矿基础设施仍然需要承担巨大的成本和运营要求。CoinShares估计，挖矿基础设施成本约为每兆瓦70万至100万美元，而人工智能级液冷基础设施的成本约为每兆瓦800万至1500万美元。这一差距反映了人工智能买家所要求的工程标准：功率密度、冗余、正常运行时间保证以及针对持续高性能工作负载设计的冷却配置。

换句话说，已通电的电力只是起点。超大规模云服务商和人工智能基础设施客户要求与其算力管线一致的可靠性和性能，这可能需要升级改造，而非仅仅重新激活现有数据中心机房。

为了资助这种转型，矿工们一直在利用债务和新资本。Iren披露，截至3月底其可转换票据债务为37.5亿美元，随后在5月通过另一次可转换票据发行筹集了30亿美元。

矿工们还无法忽视需求风险。如果人工智能/高性能计算需求降温或客户重新谈判条款，项目可能被推迟——或者退回到挖矿运营的能力可能减弱，尤其是对于那些移除ASIC设备以进行转型的运营商而言。

最终，尚未解答的问题是这些大型合同能否产生市场所期望的收益。签署数十亿美元的协议表明了对算力容量的需求，但实现投资者所定价的运营结果取决于执行：资本支出、投产进度以及长期客户利用率。

随着人工智能设施持续争夺电网电力，读者不仅应关注新的人工智能/高性能计算协议的宣布，还应关注投产时间表、基础设施升级里程碑，以及矿工是否能够在不依赖对比特币周期永恒乐观的情况下，将合同容量转化为稳定的现金流。

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