以太坊联合创始人维塔利克·布特林(Vitalik Buterin)近期在社交媒体X上分享了比特币挖矿与人工智能推理成本的对比分析,引发行业对算力经济模式的关注。数据显示,比特币挖矿总成本中,电力支出约占45.9%,而计算资本支出(Capex)占比约40%;相比之下,AI推理成本中,计算资本支出高达总成本的76%。
布特林指出,比特币挖矿的成本构成大致均衡于计算资本支出与电力消耗之间,二者均接近50%。然而,AI推理几乎完全由前期硬件投入和相关设施支出驱动,凸显其重资产属性。
该对比强调了两类技术活动的本质区别:前者更依赖持续性的能源消耗,后者则高度依赖一次性大规模资本投入。这一差异对融资模式、项目可持续性及长期运营策略具有深远影响。
根据布特林提供的模型数据,每枚比特币的预估总生产成本约为93,700美元。其中,直接供电成本为40,600美元(占43.3%),其他电力相关费用合计2,400美元(2.6%),电力总支出达43,000美元(45.9%)。计算资本支出部分为37,600美元(约40%),涵盖矿机采购、冷却系统、电力配套设备及融资成本。此外,劳动力、设施租金及其他运营费用分别贡献3,200美元、2,500美元和7,400美元。
值得注意的是,此数据基于特定假设模型,并非所有矿工的实际平均成本,但可作为行业参考基准。
在另一份针对AI推理的分析表格中,单位采用“美元/每GPU年”。每GPU年的总成本约为26,260美元,其中计算资本支出高达19,900美元(占76%),远超电力成本(1,260美元,占4.8%)。其余包括人力、租金及运维开支。
布特林总结称,当前AI推理的经济模型几乎完全建立在计算基础设施的前期投入之上,反映出该领域对资金密集型建设的高度依赖。
美国数据中心运营商正探索新型合作机制以降低风险。例如,TeraWulf在霍斯维尔的Justified Data园区与Anthropic签署20年租约,支持约401兆瓦关键算力。其运营模式明确划分责任:客户负责服务器、处理器及技术迭代,而TeraWulf提供电力与物理空间。
该公司曾计划通过杠杆贷款与高收益债券筹集35亿美元用于肯塔基州项目,后续亦完成32亿美元优先担保票据发行,利率7.75%,2030年到期,进一步体现资本市场对算力基建的信心。
多家公司正利用数字资产为其数据中心融资。7月,Quantum Solutions子公司GPT Pals Studio出售1,000枚ETH,套现190.3万美元,用于日本AI中心建设。Hyperscale Data则变现约100枚BTC,设立比特币支持信贷额度,用于密歇根州项目。
其首个客户协议覆盖20兆瓦容量,期限十年,含两次五年延期选择,预计总收入将突破12亿美元。同时,MARA宣布收购德克萨斯州1,200英亩土地,计划分阶段开发高性能计算与挖矿设施,初期电网容量将于2027年10月实现1吉瓦,2028年4月扩展至2吉瓦。
该项目由MARA与Starwood Digital Ventures合作推进,需经监管审批。一旦签订HPC租赁协议,原土地持有方HIF将保留少数股权权益,形成可持续的资产运营闭环。