AI, Новини майнінгу: GPU-гарячка: чому майнери Bitcoin забезпечують розширення AI

Коли Core Scientific підписала угоду на 3,5 мільярда доларів щодо розміщення центрів обробки даних для штучного інтелекту (AI) на початку цього року, компанія не гналася за наступним криптотокеном — вона шукала стабільніший дохід. Колись відома своїми величезними парками майнінгових установок для bitcoin, компанія тепер є частиною зростаючого тренду: перетворення енергоємних майнінгових операцій на високопродуктивні AI-центри.

Майнери bitcoin, такі як Core, Hut 8 (HUT) та TeraWulf (WULF), змінюють ASIC-машини — спеціалізовані комп’ютери для майнінгу bitcoin — на кластери GPU, підштовхнуті вибуховим зростанням AI та жорсткою економікою криптомайнінгу.

Гра на енергії

Не секрет, що майнінг bitcoin вимагає величезної кількості енергії, яка є найбільшою витратою при створенні нового цифрового активу.

Під час бичачого ринку 2021 року, коли хешрейт та складність мережі Bitcoin були низькими, майнери отримували надприбутки з маржею до 90%. Потім настав жорстокий криптозимовий період та халвінг, який скоротив винагороду за майнінг удвічі. У 2025 році, зі зростаючим хешрейтом та цінами на енергію, майнери тепер борються за виживання з мінімальними маржами.

Однак потреба в енергії — найбільша стаття витрат — стала прихованим благом для цих майнерів, які потребували іншої стратегії для диверсифікації своїх джерел доходу.

Через зростаючу конкуренцію в майнінгу майнери продовжували закуповувати більше машин, щоб залишатися на плаву, а разом із цим зростала потреба у більшій кількості мегават дешевої електроенергії. Майнери активно інвестували у забезпечення цих дешевих джерел енергії, таких як гідроелектростанції чи ізольовані об’єкти природного газу, а також розвивали експертизу в управлінні системами високої щільності охолодження та електропостачання — навички, відточені під час криптобуму початку 2020-х.

Саме це привернуло увагу компаній зі сфери AI та хмарних обчислень. У той час як bitcoin покладається на спеціалізовані ASIC, AI працює на універсальних GPU, таких як серія Nvidia H100, які також потребують потужних енергетичних середовищ, але для паралельних обчислювальних задач у машинному навчанні. Замість того, щоб будувати дата-центри з нуля, використання майнінгової інфраструктури, яка вже має готове енергозабезпечення, стало швидшим шляхом для задоволення зростаючого попиту на AI-інфраструктуру.

По суті, ці майнери не просто змінюють напрямок — вони модернізують свої об’єкти.

Системи охолодження, контракти на дешеву енергію та енергоємна інфраструктура, які вони створили під час криптобуму, тепер служать новій меті: забезпеченню AI-моделей компаній, таких як OpenAI та Google.

Такі компанії, як Crusoe Energy, продали майнінгові активи, щоб зосередитися виключно на AI, розгортаючи кластери GPU у віддалених, енергонасичених локаціях, які відображають децентралізовану ідеологію крипто, але тепер живлять централізованих AI-гіперскейлерів.

Терраформування для AI

Майнінг bitcoin фактично "терраформував" простір для AI-обчислень, створивши масштабовану, енергоефективну інфраструктуру, якої AI так потребує.

Як зазначив Nicholas Gregory, член ради директорів Fragrant Prosperity: "Можна стверджувати, що bitcoin проклав шлях для цифрових доларових платежів, як це видно на прикладі USDT/Tether. Також виглядає так, що bitcoin терраформував дата-центри для AI/GPU-обчислень."

Це вже існуюче "терраформування" дозволяє майнерам швидко модернізувати об’єкти, часто менш ніж за рік, порівняно з багаторічними термінами будівництва традиційних дата-центрів. Такі компанії, як Crusoe Energy, продали майнінгові активи, щоб зосередитися виключно на AI, розгортаючи кластери GPU у віддалених, енергонасичених локаціях, які відображають децентралізовану ідеологію крипто, але тепер живлять централізованих AI-гіперскейлерів.

Вищі прибутки

На практиці це означає, що майнери можуть переобладнати об’єкт менш ніж за рік — набагато швидше, ніж багаторічне будівництво нового дата-центру.

Але AI — це не дешеве оновлення.

Майнінгові установки для bitcoin відносно скромні, з витратами від 300 000 до 800 000 доларів за мегават (MW) без урахування ASIC, що дозволяє швидко масштабуватися у відповідь на ринкові цикли. Тим часом, AI-інфраструктура вимагає значно більших капіталовкладень через потребу у передових системах рідинного охолодження, резервних енергосистемах та самих GPU, які можуть коштувати десятки тисяч доларів за одиницю і мають глобальний дефіцит. Незважаючи на вищі початкові витрати, AI пропонує майнерам до 25 разів більше доходу на кіловат-годину, ніж майнінг bitcoin, що робить цей перехід економічно привабливим на тлі зростання цін на енергію та зниження прибутковості крипто.

Нішова індустрія вартістю мільярди

Оскільки AI продовжує стрімко зростати, а прибутки від крипто зменшуються, майнінг bitcoin може стати нішевою грою — зарезервованою для енергонасичених регіонів або надзвичайно ефективних гравців, особливо з огляду на наступний халвінг у 2028 році, який може зробити багато операцій збитковими без проривів в ефективності чи вартості енергії.

Хоча прогнози показують, що глобальний ринок криптомайнінгу зросте до 3,3 мільярда доларів до 2030 року при скромному CAGR 6,9%, ці мільярди будуть затьмарені експоненціальним зростанням AI. За даними KBV Research, глобальний ринок AI у майнінгу досягне 435,94 мільярда доларів до 2032 року, зростаючи зі складним річним темпом (CAGR) 40,6%.

Оскільки інвестори вже бачать у цій зміні доларові знаки, ширший тренд свідчить про те, що майбутнє — це або гібрид, або повний перехід до AI, де стабільні контракти з гіперскейлерами обіцяють довговічність у порівнянні з циклічністю крипто.

Ця еволюція не лише дає нове життя невикористаним активам, а й підкреслює, як вчорашні крипто-фронтири формують майбутні AI-імперії.