原文標題：Bitcoin Miners Powering the AI Revolution
原文作者：Simrit Dhinsa，Sebastian Orejas，Gabe Parker
原文來源：https://www.galaxy.com/insights/research/bitcoin-mining-ai-revolution/
編譯：Tom，火星財經
在向 AI 過渡的過程中解鎖卓越的增長機會
重點摘要
比特幣礦工若擁有大規模土地、水源冷卻條件、暗光纖網絡、可靠電力、熟練勞動力、電力審批以及關鍵的長交期基礎設施組件，可通過滿足快速增長的 AI/HPC 數據中心市場需求，大幅提升其資產價值。
高盛研究部門預測，美國數據中心需求在 2030 年將達到 45 吉瓦，2023 年至 2030 年期間電力需求的年複合增長率爲 15％，主要受 AI 驅動。
摩根大通預計，到 2038 年超大規模企業的 AI 資本支出將達到 3700 億美元，相較於 2024 年的 AI 資本支出增長 127％。
如今出現了大量 300 兆瓦至 1000 兆瓦甚至更高容量的接入需求，正在加劇本地電網在加速交付電力方面的壓力，從而使併網和建設週期延長至 2 至 4 年。
傳統數據中心本身沒有龐大的電力容量，無法支持高密度計算運作。以往每機架功耗峯值約爲 40 千瓦，如今則需超過 132 千瓦的機架功耗，以支持諸如 GB200 NVL72 等最先進系統。
AI/HPC 業務的現金流可預測性、活躍的融資市場以及顯著的估值上行空間，使得對擁有適宜資產的礦工而言，這一機遇極具吸引力和增值潛力。
礦工可以通過轉入 AI/HPC 市場釋放巨大價值，以 6-12 倍的 EV/EBITDA 估值套利當前領先數據中心運營商 20-25 倍的估值倍數。
引言
人工智能（AI）的崛起正催生對高性能計算（HPC）設施前所未有的需求。這種激增正推動超大規模企業加大對新數據中心容量的投資。然而，傳統數據中心正苦於有限的電力容量和長達 2-4 年的設施新建週期，難以滿足這些需求。
比特幣礦工在這一市場機遇中獨具優勢，因爲他們已獲得大規模的電力基礎設施和數據中心運營所需的關鍵組件。儘管並非所有礦場設施都能因冷卻、網絡和冗餘系統等特殊要求而轉爲 AI 數據中心，但那些擁有合適資產和專業技術的礦工，將有望從 AI/HPC 業務的高額現金流利潤率和巨大估值潛力中獲益。本文將考察傳統數據中心市場現狀，分析其滿足 AI 計算需求所面臨的特定障礙，並說明爲何某些類型的比特幣礦工有望填補這一空白。同時，我們還將探索比特幣挖礦與 AI 基礎設施交匯的未來趨勢。
AI 數據中心機遇是什麼
2024 年，AI 迅猛發展，主要因生成式 AI（GenAI）技術的廣泛採用。根據 Pitchbook 數據，自 2016 年以來，已有逾 6800 億美元投資於 AI 和機器學習初創公司，涉及 10 萬多個投資案例，其中 2024 年投資額高達 1200 億美元。
這種 AI 和高性能計算（HPC）的增長正帶來對數據中心容量的巨大需求。數據中心爲 AI/HPC 運行提供必要的基礎設施和電力支持，尤其是 GPU 密集型計算。新興的 AI 應用，如大型語言模型（LLM），對電力消耗尤爲嚴苛。國際能源署的數據顯示，相比谷歌搜索的 0.3 瓦時電力消耗，單次 ChatGPT 查詢耗電達 2.9 瓦時。
美國新興的高能耗 AI/HPC 企業正推動數據中心需求增加。高盛研究部門預計，2024 年美國數據中心需求將達到 21 吉瓦（同比增長 31％），2022 年至 2033 年美國數據中心需求的年複合增長率約爲 15.8％。鑑於 2024 年的大幅同比增長，高盛預測 2030 年美國數據中心需求將達 45 吉瓦。屆時，美國數據中心對全國電力容量的消耗可能高達 8％。
該市場機遇還將受到超大規模企業對 AI 基礎設施持續加碼的推動。這些超大規模企業（如 Google Cloud 和 AWS）不斷擴建數據中心容量，爲企業客戶提供服務。據摩根大通資產管理估測，截至 2024 年底，將有 1630 億美元投資用於擴張超大規模企業業務，同比增長 28％。到 2038 年，這一數字預計將達到 3700 億美元，比 2024 年的 AI 資本支出增加 127％。
當前和未來對 AI 與 HPC 技術的增長正重塑數據中心格局。隨着處理需求加劇，超大規模企業和數據中心正從傳統計算設施演變爲先進的 AI 基礎設施樞紐。這些設施成爲支撐自動駕駛汽車、先進醫療研究和新一代 AI 應用等突破性技術的基礎性基礎設施。未來的數字創新在很大程度上將依託這些關鍵計算設施的不斷演進與擴張，從而標誌着技術基礎設施邁入新紀元。
當前數據中心市場概覽
當前數據中心市場由衆多公私營參與者組成，他們管理着龐大的數據中心組合。知名企業包括 Digital Realty、Equinix、Vantage、EdgeConnex 和 QTS 等。美國最大的數據中心區域在弗吉尼亞州北部，但由於各地的巨大增長，空置率已降至歷史低點（數據來源 CBRE）。
數據中心是多個行業的骨幹，從 Netflix 的流媒體服務到雲計算、人工智能以及衆多其他應用均由此支撐。不過，並非所有數據中心都相同。它們可根據功能進行分類，如超大規模數據中心、邊緣數據中心、雲數據中心和企業數據中心。而且數據中心正變得愈發龐大和高功率密度化。爲滿足 AI 這類快速擴張行業的基礎設施需求，超大規模企業正加速擴建數據中心，形成了一場基礎設施軍備競賽。
傳統數據中心滿足 AI 需求的障礙
傳統數據中心提供商長期爲非 AI 行業服務，通常擁有分佈廣泛、功耗較低的小型數據中心組合。過去十年間，這些數據中心的能源要求相對溫和。儘管 Digital Realty（市值 620 億美元）和 Equinix（市值 940 億美元）是全球最大的數據中心公司之一，但它們主要運營較小型的數據中心。例如，Digital Realty 通常運營功率從 0.5 兆瓦到 40 兆瓦不等的設施，而 Equinix 的 xScale 計劃在全球 20 個設施中總運營容量只有 292 兆瓦（見 Equinix 2024 年第三季度投資者報告，2024 年 11 月 8 日）。相比之下，一些礦場在單個場址便可獲得相當可觀的能源容量。
過去，數據中心運營商缺乏快速擴張的動力，因爲流媒體、電信、數據存儲及衆多雲應用對計算密度需求較低。然而，隨着人工智能的發展及其算法複雜度的增加，數據中心必須運營最先進的設施，配備最新一代 GPU，並大規模擴容以優化訓練執行。
大規模擴張得益於 GPU 計算能力的提升以及並行計算優勢，使數據中心能構建更大集羣以提升計算能力。並行計算允許工作負載在更多 GPU 上分配，從而高效擴展。當 GPU 之間的延遲較低時，大型集中式集羣可顯著改善並行計算性能。相比分散於四個 50 兆瓦場址的集羣，一個 200 兆瓦集羣在單個地點可顯著提升 AI 訓練的效率。這種低延遲 GPU 互聯是實現最高計算效率的關鍵。因此，超大規模企業正優先選擇具備大功率容量的單一場址，以滿足先進 AI 工作負載的需求。
這種容量目前供不應求，許多傳統設施難以滿足現代 AI/HPC 工作負載所需的大量能耗。舊有設施難以輕易進行改造，原因在於高低算力負載在網絡、冷卻及機架密度要求等方面存在顯著差異。
如今，超大規模企業需要具有更高功率容量的數據中心來支持其高度耗電的模型訓練，例如大型語言模型。根據 Uptime Institute 2020 年 12 月的一篇文章，當年平均機架密度爲 8.4 千瓦 / 機架（不計 30 千瓦 / 機架以上的高性能極值）。而曾經每機架 40 千瓦的上限如今必須支持超過 132 千瓦 / 機架，以適應如 NVIDIA GB200 NVL72 這類最先進系統，短短數年間提升逾三倍。業內專家預計，計算密度的提升和摩爾定律的演進將推動服務器機架功率需求達到前所未有的水平。
由於此類需求，傳統數據中心運營商正將重心轉向全新園區（greenfield）建設，以適應新一代專門面向 AI/HPC 的數據中心。這類項目的能源審批和建設週期通常長達數年。美國能源部近期報告顯示，300 兆瓦至 1000 兆瓦及更高要求的併網申請激增，令本地電網壓力倍增，從而導致併網和建設週期延至 2-4 年（CBRE 數據）。
超大規模企業正計劃構建最大的 GPU 集羣，以訓練 AI/HPC 模型，部分企業的目標是千兆瓦級數據中心，容納數十萬臺下一代 GPU。儘管超大規模企業也在自建數據中心，但它們仍嚴重依賴具備現成電力容量的第三方供應商，以加速 GPU 上電進程。然而，目前僅有少數現存數據中心能應對如此龐大的電力需求和高機架能耗密度。這種短缺在很大程度上源於市場對數據中心需求呈指數級增長的預期不足。
比特幣礦工爲何能填補關鍵空白
比特幣礦工具備滿足超大規模企業能源需求的條件，因爲他們擁有大規模的、可立即接入電力的設施。多年來，礦工一直在尋找電力充足且價格可承受的地點，並在單一地點獲取巨大功率容量和長期交付週期的基礎設施（如變電站組件和中高壓設備）。部分礦場已經具備電力就緒條件，這解決了超大規模企業面臨的最大瓶頸之一：獲得可靠的大規模電力。
通過利用這些已經電力就緒的比特幣礦場，超大規模企業可跳過漫長的能源獲取過程，專注於設施改裝以滿足自身特定需求。許多礦工控制的場址可達數百兆瓦規模，這是極少傳統數據中心運營商在單個地點實現的水平。一些大型礦業運營企業已獲得超 2 吉瓦能源管線，使礦工在滿足電力容量需求方面獨具優勢。儘管比特幣礦場與 AI 數據中心在關鍵點上有所不同，但礦工在大型建設和數據中心管理方面經驗豐富，擁有成熟的電氣、機械、設施和安保團隊，這些經驗能幫助超大規模企業在擴張時更快上手。
並非所有礦工都能受益於 AI
並非所有礦工都可從 AI/HPC 機遇中獲利。要構建適合 AI/HPC 的數據中心，需要滿足多項關鍵條件，包括大規模用地、水冷卻條件、暗光纖、可靠電力和熟練勞動力。即便具備這些條件，若企業沒有現成的電力容量、土地及規劃許可，或沒有擁有關鍵的長交期基礎設施組件，在開發中仍會面臨障礙和延誤。
另一個原因在於，現有比特幣礦場的基礎設施並不直接適用於 AI 數據中心，兩者在設計和運行要求上存在差異。儘管在電力基礎設施（如高壓變電站組件和配電系統）上有一定相似性，但 AI 數據中心有着更嚴格和複雜的要求，需要更專業的技能團隊。
AI 數據中心在運營各環節都更上一層樓，包括機械、冷卻和網絡系統，將比特幣礦場轉變爲 AI/HPC 數據中心是一項工程和設計挑戰。下列是礦工爲滿足 AI 數據中心需求需要進行的一些主要升級：
1. 網絡基礎設施：
AI/HPC 工作負載需要 GPU 之間高速、低延遲連接。AI/HPC 內部網絡架構比挖礦環境複雜得多，因爲 GPU 間需頻繁通信。關鍵在於建立一條最佳網絡主幹，以確保快速執行工作負載。此外，必須爲場址接入暗光纖並滿足延遲要求，而挖礦場址並不需要這些條件。
2. 冷卻系統：
礦工可採用風冷、水冷及浸沒式冷卻方式，重點放在機器本身，而對輔助基礎設施關注較少。AI 數據中心則需更先進的冷卻方案，如直接芯片液冷，以冷卻功率密度高的 NVIDIA 服務器，且需額外的風冷系統來支撐網絡和機械基礎設施。
3. 冗餘性：
AI 數據中心對冗餘要求比比特幣礦場高得多。挖礦業務具靈活性，不需強大的備用電源。而 AI 數據中心通常採用至少 N+1 的冗餘策略，對核心網絡和存儲組件等關鍵部分要求更嚴格的冗餘，以確保連續運行或在設備故障時至少有數據緩存與檢查點記錄。這意味着對於每個關鍵基礎設施（如冷卻設備），都需有備用設備。在維護某個冷卻單元時，必須有一個備用單元保持持續運行。礦場設施通常沒有這種連續正常運行的要求。
4. 形態重新設計：
AI 數據中心採用機架式服務器，與挖礦使用的盒狀 ASIC 設備有很大差異。爲適應 AI 硬件，設施內部的物理結構需要徹底重新設計，以滿足機架式系統及其特定的冷卻、網絡和電力需求。
5. 其他差異：
總之，將礦場設施改造爲滿足 AI/HPC 數據中心要求是一項艱鉅的設計與工程任務。更高的基礎設施要求也使 AI/HPC 數據中心的資本支出相對於比特幣礦場建設成本顯著提高。
能從 AI 數據中心需求中獲利的礦工潛在收益
儘管礦工可能擁有合適的基礎設施和地點，轉型至 AI/HPC 業務卻不僅僅是物理資產的問題，更需要專業技術、不同的技術棧和新的商業模式。擁有經驗豐富的管理團隊，能成功建立 AI/HPC 業務的礦工，將有機會爲公司帶來顯著的增值。下列是將電力和數據中心資源從比特幣挖礦轉向 AI/HPC 的一些潛在增值益處：
1. 高現金流利潤率和可預測性：
AI/HPC 數據中心業務（尤其是共址 / 定製建造模式）通常與信用良好的客戶簽訂長期固定和定期現金流合約，且在數據中心開建前即已確定。這些現金流可預測且利潤率高，數據中心運營商可根據租賃結構將部分成本轉嫁給租戶，包括能源和運營費用。
2. 現金流多元化：
這類收入不僅比比特幣挖礦更可預測，且與加密貨幣市場不掛鉤，從而平滑具有加密市場高波動性敞口企業的收入曲線。在比特幣熊市中，這可增強財務穩定性，便於礦工通過股權或債務籌集資金，而不會過度稀釋或承受過高利息負擔。
3. 深厚的資本市場助力規模化擴張：
儘管 AI/HPC 基礎設施成本高昂，但由於現金流可預測，更易進行投資評估，從而吸引更多債務和股權資本。私募股權、基礎設施投資、養老金和人壽保險公司等投資者均渴望獲得數據中心的收益。對於擁有信用良好租戶協議的數據中心運營商而言，可憑藉該租約籌集鉅額項目融資來建造數據中心。
據 Newmark 2023 年度數據中心市場概覽報告，2023 年定期債務融資規模創歷史紀錄，且增長趨勢不減。2024 年第一季度就有 180 億美元開發融資通過審批。利率也相對合理，根據 Newmark 數據，根據貸款方不同，加至 SOFR 利率的息差約爲 2.25％-4.50％。
4. 巨大的估值增值潛力：
在資產建成並穩定運營後，比特幣挖礦與 AI/HPC 業務之間的估值差異使得 AI/HPC 成爲極具吸引力的機會。比特幣礦企歷來在 6-12 倍 EV/EBITDA 區間波動，而全球最大數據中心運營商的估值則達 20-25 倍 EV/EBITDA。這種差異合乎邏輯，因爲 AI/HPC 行業具有高利潤率、確定的增長路徑、可預測現金流及低於加密市場的波動性。舉例而言，混合挖礦 /AI 企業的企業價值總和僅爲 Digital Realty 的 23％，但其潛在容量是後者的 3.5 倍。
因此，對於擁有合適資產的礦工而言，AI/HPC 所提供的現金流可預測性、活躍的融資市場和顯著的估值上行空間，使這一機會極富吸引力和增值潛力。這些礦工有望在傳統數據中心市場取得重大進展，併成爲行業內最大運營商之一。
比特幣挖礦展望
雖然 AI/HPC 在過去數月備受矚目，但我們仍預計比特幣網絡算力和挖礦業務將持續增長。挖礦業在 AI/HPC 快速發展時並未停滯不前。比特幣價格的上漲提高了礦工的盈利能力，若價格繼續上漲並超過網絡難度的增幅，挖礦可能更加有利可圖。
那麼，在比特幣和 AI/HPC 同時崛起的背景下，未來的挖礦格局會如何？以下爲比特幣挖礦與 AI/HPC 交匯的主要趨勢：
1. 礦工最大化電能價值：
絕大部分比特幣礦工一直優先考慮最大化能源價值。當前，AI 數據中心是那些有條件調整場址的企業最具盈利潛力的路徑。考慮到 AI/HPC 數據中心的價值提升，如果某挖礦場址可轉換爲 AI/HPC 數據中心，礦工可能會選擇這一方向以最大化股東價值。這並非比特幣挖礦的倒退，因爲即便如此，我們仍期望網絡算力增長，但增速或不及所有大型美國礦工均堅持挖礦模式的情形。對仍留在網絡中的礦工而言，這種轉換相當於減少競爭算力，有利於他們的盈利。
2. 比特幣挖礦成爲開發偏遠產能的驅動力：
隨着 AI/HPC 在更發達的市場中以更高價獲取大規模場址，比特幣礦工將更傾向於在更偏遠地區部署產能，以利用當地的剩餘發電能力。比特幣挖礦的無許可、地點不敏感和靈活特性使其成爲利用偏遠地區富餘產能的最佳方式之一。
我們預計更多比特幣挖礦將轉向邊緣區域，以貨幣化利用偏遠地區的剩餘電力，特別是在美國偏遠地區以及埃塞俄比亞、巴拉圭等有豐富且廉價多餘能源的新興市場。
3. 比特幣挖礦作爲基礎設施投資與 AI/HPC 靈活性的戰略橋樑：
隨着美國各地區加緊建設輸電基礎設施和光纖連接，比特幣挖礦可作爲過渡手段，爲更大型的能源基礎設施項目（如變電站和發電設施的建設）進行預融資，即使此時尚無 AI/HPC 的明確用途。通過利用比特幣挖礦進行機會性地產和發電投資，投資者在等待其他長期能源使用場景出現的過程中即可獲得回報，使其成爲一項富有吸引力的基礎設施增長與投資策略。
無法轉換爲 AI/HPC 數據中心的礦工仍可長期保持挖礦業務的盈利。部分礦工已購買大負荷設施，即使尚無 AI/HPC 租戶，也在爲不同階段的場址進行投資。正如前文所述，這些場址可能不具備 AI/HPC 的最佳條件，但仍可用於挖礦。其他礦工缺乏與主要承購方簽約的團隊或內部專業知識，也無法承擔高難度的工程與大型建設項目。這些礦工的希望在於吸引 AI 客戶，但如果 AI/HPC 機會未出現，他們仍可選擇構建有利可圖的比特幣挖礦業務。
4. AI/HPC 數據中心與挖礦間的新興協同：
ASIC 製造商（如比特大陸）已開始開發與 GPU 機架相似形態的 ASIC，以適用於數據中心機架。如果 ASIC 外形與下一代 GPU 相似，那麼數據中心可在空閒機架空間安裝服務器級礦機，從而在設計上與 AI/HPC 相通。將來，礦工可能更傾向購買這類機器，以在數據中心設計中保持靈活性，便於在出現更高價值的 AI/HPC 機會時輕鬆轉型。
隨着 AI/HPC 數據中心容量增長，其對電網的影響也將加大。儘管 AI/HPC 數據中心需長期保持在線，但這並不意味着能耗恆定不變。事實上，AI/HPC 訓練的負載曲線可能會很不穩定，高峯期計算負載會消耗更多電力，檢查點記錄階段則較少。一旦模型日益龐大，存儲的數據增多，保存數據花費時間也將變長。
同理，對於 AI/HPC 推理工作負載，其負載曲線將與客戶需求高度相關。模型查詢越多，數據中心消耗越大；在初期，這種需求波動性可能很大。但隨着特定模型逐漸普及，負載可能在白天達到峯值、夜間下降。日間峯谷變化爲比特幣挖礦提供了理想機會，挖礦業務可靈活調節計算量，在 AI 推理業務負載下降時增加挖礦負載。
因此，未來比特幣挖礦可作爲一種負載平衡機制，在 AI 負載較低時提升挖礦能耗，在 AI 負載回升時減少挖礦。這不僅能爲數據中心運營商提供額外價值，對租戶而言也能帶來負載穩定性，有利於電網的整體穩定。隨着數據中心集羣規模擴大，對電網影響也將受到更多關注，確保負載穩定將至關重要。
5. 向 AI/HPC 轉移負載可減緩算力增速：
參與 AI/HPC 業務的礦工正在分流本可用於比特幣挖礦的容量，從而減緩網絡算力的增長速度。這在潛在比特幣牛市中尤爲重要，因爲比特幣價格上漲不會完全被網絡算力上漲抵消，從而推高哈希價格並提高所有礦工的利潤率。儘管如此，我們仍預計網絡算力將繼續提升，因爲更高效的礦機將投入使用，無論是替換舊機還是部署在不適宜 AI/HPC 的全新場址。
結論
美國數據中心需求或將以前所未有的速度激增，2024 年同比增長率預計達 31％。未來五年美國數據中心容量預計將從當前的 21 吉瓦增至 45 吉瓦以上。這一爆炸性增長，加上未來 5-10 年內超大規模企業數千億美元的投資承諾，爲能夠提供充足廉價能源並具備支持 AI/HPC 運營的堅實基礎設施的企業創造了極具吸引力的機遇。
當前 AI 與 HPC 的繁榮揭示了傳統數據中心的根本弱點，即無法改造既有設施來滿足現代 AI 工作負載的強大電力需求。這一市場空缺爲比特幣礦工創造了重大機會。礦工已擁有 AI/HPC 企業急需的關鍵資源：可快速上電的大規模場址。超大規模企業選擇有限，若想及時擴張以跟上 AI/HPC 企業爆炸性的需求增長，比特幣礦工成爲他們合理且可行的合作伙伴。然而，這種歷史性機遇並非適合所有礦工，只有少數礦工擁有滿足現代 AI/HPC 工作負載苛刻要求的基礎設施和能力。這些擁有稀缺資產並願意最大化其價值的礦工將轉型爲 AI/HPC 數據中心。
儘管有批評者認爲比特幣礦工轉型 AI/HPC 服務可能削弱網絡安全性（因減少用於挖塊的算力），但這種轉型或許反而有利於挖礦生態系統的整體發展。無法滿足 AI/HPC 場址要求的礦工會因哈希價格提高而從中受益。當部分礦工下線且比特幣價格上漲時，哈希價格的上升將顯著改善所有比特幣礦工的利潤率。2024 年至今比特幣價格漲幅高達 143％，再加上新任親比特幣總統入駐白宮，美國的比特幣挖礦有望進入史上最強盛的時代。
2024 年，加密與 AI 的交匯點可謂是加密行業中最炙手可熱的領域之一。截至 2024 年 12 月，擁有可流通代幣並從事 AI 項目建設的加密項目總市值約爲 330 億美元。此外，Galaxy Research 估算 2024 年早期階段加密 AI 初創公司已獲得 3.82 億美元以上的風險投資。儘管大多數加密 AI 項目缺乏產品市場契合度，但比特幣挖礦與 AI/HPC 業務增長的交匯卻清晰可見。比特幣挖礦進入 AI 領域較其他加密與 AI 的結合更具意義，因爲其可大規模提供 AI/HPC 企業最關鍵的要素——能源。因此，那些擁有可轉換爲 AI/HPC 資產的比特幣礦工或許是當今市場中爲數不多的純粹且可擴展的加密與 AI 雙重投資機會。
