公开的比特币矿工正在抛售比特币转投人工智能，这是一个历史性的错误

公开的比特币矿工正在抛售比特币转投人工智能，这是一个历史性的错误

毫无疑问，我们正处于人工智能时代。各大公司纷纷裁员一半，将现金流投入硬件研发，而股市也持续走高，这主要归功于FAANG（Facebook、Apple、Apple、Google）等科技巨头的强劲表现。OpenClaw，一个自托管的人工智能代理，在GitHub上的星标数甚至超过了Linux和React。就连杰克·多西（Jack Dorsey）也采取了强硬措施，对Block进行重组，以应对数字化和人工智能的冲击。但是，这场人工智能浪潮究竟有多少是炒作？又有多少构建其基础设施的公司能够真正从中获利？

美国公开的比特币矿工们已经做出了选择，其中一些人投入资金建设人工智能数据中心，甚至有人彻底重塑品牌，与比特币划清界限。尽管公开的比特币矿工们就人工智能相关议题发表了各种各样的声明和转型，但其中一些举措尤为激进。

估值约60亿美元的Cypher Mining（位列美国最大的矿业公司之一）宣布彻底转型，放弃比特币业务，转战人工智能领域。在其最新发布的题为“更名为Cipher Digital以反映向高性能计算（HPC）的战略转变”的投资报告中，该公司解释了其“剥离Alborz、Bear和Chief矿场49%股份”的原因。另一家估值超过10亿美元的大型上市矿业公司Bitfarms Ltd也完成了向人工智能的全面转型。据CoinDesk报道，其首席执行官Ben Gagnon甚至表示“我们不再是一家比特币公司”，尽管他们仍然保留了公司名称中的“Bit”。

有些上市公司预计，至少在中短期内，数字智能带来的美元回报将超过比特币带来的回报；而另一些上市公司则可能将其视为一种多元化投资或不容错过的机会。

Sazmining联合创始人兼首席执行官肯特·哈利伯顿在接受《比特币杂志》独家专访时解释说：“目前挖一枚比特币的平均成本约为87,000美元。比特币的现货价格约为70,000美元。因此，大部分行业都处于亏损状态，而公共矿商正以此为借口进行转型。” Sazmining是一家专注于新兴能源的私人比特币矿商，其业务主要在美国境外开展。

哈里伯顿公司还指出，“8.7万美元是行业平均水平——其中包括在德克萨斯州使用老旧矿机、依靠电网供电的矿工。在我们位于巴拉圭和埃塞俄比亚的矿场，我们的客户使用100%可再生能源，以5万至6.4万美元的能源成本生产比特币。这比现货价格低10%到30%。利润空间非常大。” 这只需要更长的投资周期或更低的能源成本，但对于那些需要以美元计价发布季度报告的美国上市矿工来说，这两点似乎都难以实现。

然而，关于降低能源成本，哈里伯顿指出，美国上市矿商原本有机会提升竞争力，但却未能充分利用自身资源。他对此直言不讳，称这些上市公司“拥有电力合同、土地、基础设施——所有低成本挖矿比特币所需的资源——却为了租金收入而拱手让给微软和谷歌。他们从维护比特币网络安全转而为超大规模数据中心提供机柜空间，还美其名曰‘战略’。与此同时，为了完成这一转型，他们已经从资产负债表上抛售了超过15000枚比特币。”

在最大的几家上市比特币矿商中，IREN Limited于2025年4月开始向人工智能云服务转型，并宣布与微软签署了一项价值97亿美元、为期五年的协议，利用NVIDIA GB300 GPU处理200兆瓦的关键IT负载。TeraWulf则通过Fluidstack平台完成了多项由谷歌支持的高性能计算（HPC）扩展项目，并签署了超过200兆瓦、为期十年的协议。

Cipher Digital 已完成品牌重塑，转型为一家高性能计算 (HPC) 数据中心运营商，拥有 600 兆瓦的已签约容量，其中包括与 AWS 签订的 15 年期 300 兆瓦租赁合同，以及与谷歌支持的 Fluidstack 签订的 10 年期 300 兆瓦租赁合同。Hut 8 也与同样由谷歌支持的 Fluidstack 签订了 15 年期 245 兆瓦租赁合同，并着眼于未来可能的续约以及超过 1000 兆瓦容量的优先购买权。Core Scientific 通过与 CoreWeave 的合作，将其 HPC 业务扩展至 270 兆瓦，CoreWeave 为微软和 OpenAI 的工作负载提供服务。

Riot Platforms 正在战略性地评估其 AI 托管扩展计划，计划与 AMD 合作，在其 Corsicana 站点签订一份为期 10 年、容量为 25 兆瓦的运营租赁协议，并评估 600 兆瓦的 AI/HPC 容量，但尚未宣布任何超大规模协议。

MARA Holdings 正通过与 Starwood Capital 旗下的 Starwood Digital Ventures 成立合资企业，进军人工智能领域，目标是近期实现 1 GW 的 IT 容量，并可扩展至 2.5 GW 以上，用于超大规模和人工智能工作负载。Starwood 将主导融资和租户招募，但目前尚未与任何超大规模运营商签订合同。

CleanSpark 正在通过收购德克萨斯州的土地和电力来转型人工智能，用于人工智能/高性能计算，其中包括布拉佐里亚县的 447 英亩土地（潜在装机容量为 300-600 兆瓦）和奥斯汀县的一处场地（总装机容量为 890 兆瓦），资金来自比特币销售，目前正在与租户进行洽谈，但尚未披露超大规模数据中心的租赁协议。

人工智能淘金热已经来临，这一点毋庸置疑。许多上市的人工智能公司显然看到了构建基础设施的机会——而这无疑是一个意义深远的技术趋势。但历史对那些构建新时代基础设施的人并不友好，至少从长远来看是如此。这往往是一项高风险、中等回报的投资。例如，当年修建铁路的公司如今还有多少家仍在运营？或者，即使不追溯到那么久远，你能说出一家在上世纪90年代末和本世纪初建设互联网光纤线路的公司吗？

19世纪末期铁路破产案例不胜枚举，甚至引发了1873年金融危机，史称“铁路恐慌”。许多铁路公司为了建设当时需求不足的铁路，过度举债。恐慌过后，摩根大通主导了破产铁路公司的整合，解决了债务纠纷，并将它们的房地产资产转移到了新的所有者手中。最终，正是他们攫取了铁路建设带来的丰厚利润。

就在世纪之交，2000 年代的DOT泡沫破灭，留下了一大批光纤线路基础设施公司，这些公司最终也在泡沫破裂后的整合过程中被谷歌和 Meta 等超大规模企业以极低的价格收购。

虽然铁路和光纤线路的建设总体上以惊人的方式帮助世界扩大了商业规模——展现了市场的整体智慧——但大多数参与其中的公司都没能挺过这一过程，如今关注人工智能热潮的风险投资家们也意识到了这种动态。

资本支出与收入之间的人工智能差距

各投资团体开始质疑这项庞大基础设施投资的回报将来自何处。高盛在2025年10月发布的一份题为《人工智能：泡沫之中？》的报告中指出，尽管迄今为止的投资可能由大型科技公司的收入支撑，但其中一些公司的估值已经开始“过高”。

红杉资本的David Chan自2023年以来就一直在指出人工智能驱动的收入和资本支出（Capex）之间日益扩大的差距，导致两者之间出现了一个被广泛报道的6000亿美元的缺口。超大规模数据中心运营商在2026年的资本支出承诺超过7000亿美元，但回报在哪里呢？

OpenAI 200亿美元的年度经常性收入（ARR）对于一家新公司来说令人印象深刻，但据FuturumGroup报告称，这“仅占预计2026年超大规模数据中心总资本支出的约3%”。FuturumGroup指出，“Anthropic的年化收入为90亿美元，虽然同比增长9倍，但其规模与OpenAI类似。包括Cohere（1.5亿美元ARR）、Mistral（约4亿美元）、Perplexity（年化收入1.48亿美元）等在内的所有纯人工智能供应商，预计到2026年的总收入将不足350亿美元。”

像查马斯·帕里哈皮蒂亚这样的风险投资家也对人工智能的价值究竟如何体现表示怀疑。他曾是Groq的重要投资人，Groq是一家为人工智能时代打造定制芯片的公司，其芯片去年以200亿美元的价格被英伟达收购。此外，他还曾是Facebook的内部人士，见证了该公司从一家公司发展成为超大规模数据中心巨头的过程。如果他对构建人工智能基础设施的盈利能力都抱有疑虑，那么或许有些东西值得我们仔细研究。

帕利哈皮蒂亚在最近的“All In”播客节目中也指出，企业可能很快就会意识到，他们正在将商业机密暴露给云端人工智能，因此更倾向于自行托管。构建内部GPU集群看似无关紧要，但你真的愿意将商业机密交给那些使用用户数据进行训练的人工智能提供商吗？毕竟，基于这些数据训练的新版本模型会将这些数据纳入其知识库，从而暴露给全世界。即使企业间达成不使用企业数据的训练协议成为常态，也会形成高度信任关系，这对某些企业构成系统性风险，即数据可能被泄露或落入云端人工智能提供商内部不法分子之手。

人们也质疑市场是否出于同样的原因而真正需要云端人工智能。如果你知道自己与私人助理分享的数据最终会被发布到互联网上，你还会雇用他吗？可能不会，但人工智能领域正在发生这样的事情。事实上，美国纽约南区法院最近裁定，用户在使用人工智能聊天机器人寻求法律帮助时，不享有客户-律师特权。因此，与人工智能进行的敏感对话可能会被依法传唤，并在法庭上被用作对客户不利的证据。这表明盲目信任人工智能存在风险。有人推测，需要制定新的条款和协议来支持这种使用场景。但这一法律案例揭示了人工智能需求的一个根本要素：人们需要值得信赖的人形智能，无论是数字智能还是其他形式的智能。

人工智能的忠诚度和信任

啊，“信任”，这个无处不在、近乎超自然的词语，承载着世界的重担。但信任究竟是什么？从根本上讲，它是可预测性，是一个人对另一个人、系统或人工智能会以某种方式行事的信心，这种行为可靠、可预测，并且有利于自己的利益。然而，当人工智能托管在云端时，它无法提供这样的保证；数据本质上是离开用户的机器，由“云端”进行处理，而云端发生的事情超出了我们凡人的掌控。事实上，“云端”存在法律风险，在某些情况下，它可能无法对用户保持忠诚。或许正因如此，公众才会对OpenClaw如此着迷。

最近几周，一个全新的人工智能开源项目在科技界掀起了一股热潮。它在GitHub上获得了28.9万颗星，超过了支撑全球软件基础设施的Linux系统，也超过了世界上最流行的Web开发语言之一React。而它上线才几周而已？这怎么可能？为什么人们如此喜欢它？

或许有两个原因。它更像是一个真人助手，而非聊天机器人；它会自我更新，记住你的兴趣，记录日志，并根据你的偏好进行调整。但最重要的是，你可以把它部署在自己的电脑上。人们纷纷购买Mac mini来运行OpenClaw，并搭配每月花费约200美元的Claude Max API令牌计划。有人认为这是自托管领域的一场革命，尽管上述设置仍然依赖于云端。但实际上，OpenClaw展现出了忠诚度，它记住了你，它“就在你身边”，就在你的电脑里。它不像聊天机器人那样，上下文窗口最终会超出其处理能力，导致程序崩溃，然后被一个新的聊天标签页取代。OpenClaw不是聊天机器人；它是一种人工智能实体，用户可以与它建立联系。而良好的关系建立在信任之上。

那么，这一切与公共比特币矿工有何关系呢？或许，自托管人工智能才是未来。中国的人工智能模型日趋精简，能够在配置远非尖端的机器上运行，这或许是因为受到制裁，导致高端英伟达芯片等专用人工智能硬件面临压力，从而推动了创新。各种用于本地管理和托管模型的开源工具层出不穷，并且不断改进。如果历史可以借鉴，人工智能硬件的大规模生产将最终导致功能强大的计算机普及，进入终端用户的家庭，并能够处理人工智能任务。

事实上，苹果——这家迄今为止人工智能产品部署最差的FAANG公司——最终可能成为人工智能竞赛的最大赢家之一。为什么？因为他们的用户硬件非常出色。最新的Mac电脑没有区分RAM和VRAM，而所有其他依赖GPU（例如Nvidia显卡）的电脑都存在这个问题。这限制了可以自托管的模型的大小和速度。相反，最新的Mac电脑将所有RAM整合在一起，使用户能够在本地运行在非苹果硬件上难以运行的强大模型。自托管人工智能代表着未来。

因此，那些为了追求中期法币收益而参与比特币挖矿的公众，或许已经落入了一个陷阱。这个陷阱与互联网泡沫时期的巨头们所落入的陷阱如出一辙。也与那些修建铁路的工业时代巨擘们所落入的陷阱如出一辙。支撑未来的基础设施未必能够带来收益。