Лидеры среди майнеров. Эксперты назвали самое прибыльное оборудование

RBK-cryptoPublished on 2025-08-13Last updated on 2025-08-13

Специалисты Intelion протестировали и сравнили 14 актуальных устройств для добычи биткоина

«РБК-Крипто» не дает инвестиционных советов, материал опубликован исключительно в ознакомительных целях. Криптовалюта — это волатильный актив, который может привести к финансовым убыткам.

В июле 2025 года наиболее эффективными с точки зрения соотношения цены оборудования, добычи биткоина (BTC) и расходов оказались три модели ASIC-майнеров от компании Bitmain, по данным оператора майнинговых дата-центов Intelion. Эксперты сравнили работу 14 устройств последних поколений и поделились результатами исследования с «РБК Крипто».

При расчете учитывались средние показатели за месяц: средний тариф на электроэнергию — 5,7 руб. за 1 кВт·ч, курс BTC — $107 893, курс доллара — 79,53 руб.

Результаты тестирования показали, что все устройства (девять моделей поколения 21 от Bitmain и пять моделей 60/61/50 линеек от MicroBT) имели в июне положительную доходность в диапазоне от 1,48 до 5,8% в месяц, или от 18,03 до 69,6% годовых.

Лидерами по доходности стали:

  • Bitmain Antminer S21+ 235 TH/s — 5,8% в месяц / 69,6% годовых;
  • Bitmain Antminer S21+ 225 TH/s — 5,7% в месяц / 68,4% годовых;
  • Bitmain Antminer S21+ 216 TH/s — 5,5% в месяц / 66,4% годовых.

Максимальную валовую прибыль принес Bitmain Antminer S21 XP 270 TH/s, он добыл за июль 0,00409383 BTC (около 39 тыс. руб.). Но высокая стоимость самого устройства (более 0,5 млн руб.) снизила его рентабельность до 4,2% в месяц / 53% годовых, не позволив ему войти в тройку лидеров по доходности.

Телеграм-канал «РБК-Крипто» — подпишитесь и будьте в курсе самых главных и актуальных новостей о криптовалюте.

Присоединяйтесь к форуму «РБК-Крипто» в Telegram для обсуждения новостей и тенденций криптомира.

Динамика по сравнению с июнем

В июне в тройке лидеров первые два места также занимали устройства от Bitmain: S21+ 235 TH/s (3,93% / 47,21%) и S21+ 225 TH/s (3,88% / 46,53%). На третьем месте находился MicroBT Whatsminer M60S+ 210 TH/s (3,82% / 45,89%), но в рейтинг июля он не попал.

В прошлом месяце был зафиксирован рост показателей доходности и добычи BTC по отношению к июню. Это связано с укреплением курса биткоина в июле при сохранении высокой сложности сети, что позволило компенсировать часть давления на маржинальность, говорится в обзоре.

Год назад Путин подписал закон о криптовалютах. Как изменился рынок

Сложность майнинга биткоина за июль выросла на 9,11%. В начале месяца она составляла 116,96 Т, а в конце — 127,62 Т, по данным Сloverpool. Такое увеличение сложности снижает доходность добычи криптовалюты, но рост курса биткоина восполнил расходы и привел к росту доходности.

14 июля биткоин впервые превысил $123 тыс. На 13:50 мск 13 августа его цена колеблется около $119 тыс., это всего на 2% ниже максимума.

Потерянный «эфир» эстонского банкира подорожал до $1 млрд

Основатель обвалившего крипторынок в 2022 году проекта Terra признал вину

Ethereum приблизился к рекорду. Что случилось на крипторынке

Related Reads

Programmers Around the World Are Giving Money Away to Anthropic for Free, and the Company Finally Can't Stand It Anymore

Anthropic's recent blog post urges developers using Claude Code to stop wasting money on tokens. The core issue is inefficient usage that inflates costs, often unbeknownst to users. The article outlines six key optimization strategies: 1) Use `/clear` after completing a task to prevent irrelevant previous context from bloating future interactions. 2) Set the model and reasoning effort level at the start of a session; changing them mid-conversation invalidates the prompt cache, forcing a full-price recomputation of the entire history. 3) Attach files with `@` instead of typing paths manually to avoid unnecessary tool calls and exploratory file reads that add to the context. 4) Add quiet flags to noisy commands (e.g., in `CLAUDE.md`) to minimize lengthy output that fills the context window. 5) Use `/compact` before a break while the cache is still hot, as it costs only one-tenth of compressing after the cache expires. 6) Offload large-output tasks to sub-agents, which run in isolated contexts and only return conclusions, keeping the main conversation lean. The cost structure is explained: output tokens are 5x more expensive than input tokens due to serial "decoding." Pricing depends on the model (Opus, Sonnet, Haiku) and reasoning effort level. The most powerful cost-saving tool is the **prompt cache**, which allows reusing previously computed prefixes at 10% of the input cost. However, the cache is fragile and invalidated by switching models, changing effort levels, toggling Fast mode, using `/compact`, session timeout, or resuming old sessions. A critical problem is **context bloat (O(n²) growth)**, where each interaction accumulates files read and command outputs, making every subsequent round more expensive. Strategies to combat this include using `@` for files, quiet flags for commands, employing sub-agents, and using `/clear` or `/compact`. The `/rewind` command is also noted for trimming recent off-track turns without breaking the cache. The post frames efficient token management as a new essential skill for developers in the AI era, crucial for maximizing productivity within a budget.

marsbit1m ago

Programmers Around the World Are Giving Money Away to Anthropic for Free, and the Company Finally Can't Stand It Anymore

marsbit1m ago

OpenAI Accelerates at a Blazing 16x Speed, GPT-5.6 Multi-Agent V2 Goes Live, 741-Round Monster Conversation Opens in 1 Second

OpenAI has unveiled a pair of major performance and capability upgrades for ChatGPT and its underlying systems, delivering dramatic speed improvements and launching a new multi-agent architecture. The first breakthrough is a massive front-end optimization for handling extremely long conversations. Using a test case of a 741-round "monster" conversation (231MB in size), OpenAI achieved: * Application load speed increased by 94% (from 27.62 seconds down to 1.66 seconds). * Memory growth reduced by 87.8%. * Overall memory usage cut by 41.2%. * Network requests dropped by 98.2% (from 894 to 16). * Session items loaded decreased by 99.6% (from 15,529 to 64). This overhaul means lengthy chat histories and complex, tool-heavy Codex sessions will load significantly faster and with much lower memory overhead. Simultaneously, OpenAI has fully launched the "Multi-Agent v2" system for GPT-5.6. This architecture allows a primary "Agent" to automatically break down complex tasks and delegate subtasks to different specialized models—such as GPT-5.6 Sol (for complex coding), Terra (daily programming), Luna (fastest/cheapest), and Daybreak (cybersecurity)—each with configurable reasoning strength. The goal, as stated by OpenAI president Greg Brockman, is to move "towards saying goodbye to manually picking models." This intelligent distribution allows costly, powerful models to be reserved for only the most complex steps (~20% of a task), dramatically reducing inference costs and accelerating ChatGPT's evolution from a chat tool into an automated workflow platform. Together, these updates tackle the twin user pain points of "waiting" (slow load times) and "choosing" (manual model selection), paving the way for a seamless, high-performance AI assistant capable of managing extensive, automated tasks.

marsbit2m ago

OpenAI Accelerates at a Blazing 16x Speed, GPT-5.6 Multi-Agent V2 Goes Live, 741-Round Monster Conversation Opens in 1 Second

marsbit2m ago

Morgan Stanley Research Report Analysis: The Absence of Long-Term Agreements for Traditional Memory May Not Be Bad; DDR4 and SLC NAND Are in the Strongest Price Increase Cycle

Morgan Stanley's report on August 14, 2026, highlights a strong price upcycle in traditional memory chips, arguing that the absence of Long-Term Agreements (LTAs) is advantageous. The report focuses on three products where fundamentals are improving due to a widening supply-demand gap and increased pricing power: DDR4, SLC NAND, and NOR Flash. For DDR4, price hikes are forecasted at 50% in Q3 2026 and over 10% in Q4, driven by broad demand and accelerated supply exit. The lack of LTAs allows vendors to fully capture spot price gains. SLC NAND is identified as the highest-conviction call, with prices expected to surge over 50% in both Q3 and Q4 2026, supported by severe capacity constraints and demand migration from MLC. Supply tightness is projected to last into 2027. NOR Flash prices are also expected to rise further in Q4 2026, with momentum potentially extending into H1 2027, supported by industrial, automotive, and AI server demand. Morgan Stanley has raised earnings estimates for several companies, with AP Memory as the top pick, followed by GigaDevice, Macronix, Winbond, Powerchip, and Nanya Tech. The core thesis is that without LTAs, traditional memory suppliers have greater pricing flexibility to benefit from the current upcycle, which for DDR4 will last through H2 2026, and for SLC NAND and NOR Flash, potentially into H1 2027.

marsbit21m ago

Morgan Stanley Research Report Analysis: The Absence of Long-Term Agreements for Traditional Memory May Not Be Bad; DDR4 and SLC NAND Are in the Strongest Price Increase Cycle

marsbit21m ago

Trading

Spot
活动图片