Акции Bitfarms выросли на 22% после того, как убытки за второй квартал оказались меньше ожиданий

cryptonews.ruPublicado a 2024-03-13Actualizado a 2024-08-13

Акции канадской компании по добыче биткоинов Bitfarms выросли почти на 22% после публикации более высоких, чем ожидалось, доходов за второй квартал.

В своих результатах за второй квартал 8 августа майнер биткоинов сообщил об убытке в 7 центов на акцию, что меньше первоначально прогнозируемого убытка в 11 центов на акцию, который был спрогнозирован Zacks Investment Research.


Акции Bitfarms выросли почти на 22% за день. Источник: Google Finance

8 августа в сообщении на платформе социальных сетей X недавно назначенный генеральный директор Bitfarms Бен Ганьон сказал, что майнер продолжает расти и изучает новые возможности за пределами майнинга биткоинов.

«Мы продолжаем кардинально менять наш операционный профиль с помощью постоянной модернизации парка оборудования и географического расширения», — сказал он.

«Мы очень внимательно изучаем все наши MW и оцениваем несколько возможностей для расширения за пределы майнинга биткоинов, включая HPC/AI».

Общий доход Bitfarm в размере 42 миллионов долларов США снизился на 16% по сравнению с первым кварталом и оказался ниже оценок аналитиков.

В своем отчете о доходах майнер сообщил, что снижение было вызвано меньшими наградами за блок после халвинга Bitcoin 19 апреля.

Халвинг — это запрограммированный процесс в протоколе BTC, который происходит после каждых 210 000 добытых блоков. Он снижает награды за майнинг на 50%, и теперь майнеры получают 3,125 BTC за добытый блок, по сравнению с предыдущими 6,25 BTC.

Bitfarms также сообщила об операционных убытках в размере 23,6 миллионов долларов США, включая ускоренную амортизацию старых майнеров в размере 46 миллионов долларов США.

Bitfarms производит $37 млн ​​в биткоинах во втором квартале

По данным CoinGecko, в ходе своей деятельности компания добыла 614 BTC во втором квартале, что составляет около $37 млн ​​по текущим рыночным ценам.

Общая себестоимость производства, то есть все расходы, связанные с производством одного BTC, выросла до $47 300 по сравнению с $27 900 в первом квартале 2024 года.

В апреле Bitfarms объявила, что инвестирует около $240 млн в модернизацию своего майнингового оборудования и добавит еще 88 000 майнеров.

Компания сообщила о 34%-ном росте доходов от биткоинов в июле по сравнению с предыдущим месяцем, сгенерировав 243 BTC ($14 млн) по сравнению с 189 BTC ($11 млн) в июне.


Ежемесячная добыча BTC Bitfarms в течение 2024 года. Источник: Bitfarms.

Его хешрейт, объем обработки и вычислительной мощности, также значительно вырос до 11,1 EH/s по сравнению с 6,5 EH/s.

Ганьон сказал, что новый майнинговый объект компании в Шароне, штат Пенсильвания, поможет им еще больше увеличить скорость в 2025 году.

«Этот объект в сочетании с нашими новыми мегаваттами в Южной Америке позволяет Bitfarms достичь более 35 EH/s в 2025 году, что составляет 67% роста от нашей годовой цели в 21 EH/s», — сказал он.

«В течение следующих нескольких лет мы продолжим реализовывать нашу стратегию роста, уделяя особое внимание расширению и диверсификации в США за пределами майнинга биткоинов».

Lecturas Relacionadas

BIS Report Compliance Observations: The True Risks of Stablecoins Go Beyond 'De-pegging'

The BIS report, "Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins," highlights that the primary risks of stablecoins extend beyond potential de-pegging. It argues that the core challenge is whether stablecoins can be integrated into a financial system that is identifiable, monitorable, accountable, and regulatable. While acknowledging efficiency gains like faster payments and programmability, BIS emphasizes that money requires an institutional framework—including legal certainty, liquidity support, and financial integrity controls—which many stablecoins currently lack. The report details compliance risks, noting that while blockchain transactions are transparent, address visibility does not equate to identity or purpose clarity. This creates a systemic risk as pseudonymity, non-custodial wallets, and cross-chain bridges can undermine AML/CFT controls. Furthermore, these risks can spill over into the traditional financial system through on- and off-ramps. The future direction, per BIS, is not to prohibit innovation but to embed regulatory rules—such as identity verification and transaction screening—directly into the technological infrastructure of tokenized finance. The key takeaway for compliance is that any new financial instrument must clearly address questions of customer identification, transaction monitoring, accountability, and cross-border rule consistency to be viable as a mainstream payment tool.

marsbitHace 58 min(s)

BIS Report Compliance Observations: The True Risks of Stablecoins Go Beyond 'De-pegging'

marsbitHace 58 min(s)

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

When Silicon Valley Giants Turn to Chinese AI Models to Cut Costs A surprising trend is emerging: major U.S. tech companies are significantly reducing AI costs by switching to Chinese models. Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, reportedly halved its AI spending after migrating to China's GLM-5.2 and Kimi 2.7 models, despite increasing usage. They achieved this through a sophisticated three-part strategy: implementing an automatic routing system to select the most cost-effective model per task, boosting cache hit rates from 5% to 60% to reuse computations, and employing "context engineering" to provide AI with more precise, less cluttered information. They are not alone. AI startup Lindy switched from Claude to DeepSeek, saving millions, while Snowflake's tests found GLM-5.2 solved 66% of coding tasks compared to Claude Opus's 67%—but at a fraction of the cost (output pricing is 5-7 times lower). While the top Western models may offer slightly better stability, the massive price differential is leading many businesses to reconsider their value proposition. This shift signals a deeper change in the AI industry, moving beyond pure performance benchmarks to a fierce cost competition. As pressure mounts, even OpenAI and Anthropic have begun slashing prices. For users, this means more choices, lower costs, and a crucial lesson: using multiple models based on task complexity, optimizing with caching, and keeping contexts lean are now key to leveraging AI efficiently and affordably.

marsbitHace 1 hora(s)

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

marsbitHace 1 hora(s)

BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

BIS Report Compliance Observations: The real risks of stablecoins go beyond "depegging" The BIS report "Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins" argues that while stablecoins and tokenization offer efficiency gains, their primary risk lies in fitting into an identifiable, monitorable, accountable, and regulatable financial system. Money's trust stems not just from technology but from institutional arrangements: a common unit of account, guaranteed redemption at par, liquidity support, regulatory frameworks, and financial integrity requirements. Stablecoins, operating on permissionless blockchains with pseudo-anonymity and non-custodial wallets, create systemic compliance gaps: unclear customer identity, incomplete fund origins, unexplained transaction purposes, fragmented cross-chain paths, and ambiguous liability. On-chain transparency does not equal compliance transparency. Public addresses don't reveal identity or intent. While blockchain analytics aid law enforcement, they cannot replace routine, large-scale AML/CFT controls. Effective compliance requires a closed-loop process encompassing customer onboarding, transaction monitoring, investigation, reporting, and audit. Stablecoin risks are not confined to the blockchain; they re-enter the traditional financial system via on/off-ramps, exchanges, and payment institutions. This forces banks to monitor client accounts for activity linked to virtual assets. The future direction is not to prohibit innovation but to embed rules into the technology. Tokenized finance should integrate with the existing two-tier monetary system, embedding compliance—like customer identification, pre-transaction screening, and auditable data trails—directly into the transaction flow. For compliance professionals, the key takeaway is that any new financial instrument must answer core questions: Who identifies the customer? Who monitors transactions? Who handles exceptions? Who is liable? Compliance is not the antithesis of innovation but the essential infrastructure for its sustainable growth.

链捕手Hace 1 hora(s)

BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

链捕手Hace 1 hora(s)

When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

Summary: The trend of major U.S. technology firms adopting more cost-effective Chinese AI models is gaining momentum. A prime example is Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, which reportedly halved its AI expenditure by switching to Chinese models GLM-5.2 and Kimi 2.7, while its usage volume increased. This was achieved through a sophisticated cost-saving system featuring intelligent model routing (selecting the most suitable model per task), dramatically improving cache hit rates from 5% to 60%, and implementing "Context Engineering" to streamline prompts. This shift is not isolated. Other companies like the AI startup Lindy and data cloud firm Snowflake are making similar moves, drawn by the significant price disparity. For instance, GLM-5.2 costs $1.40/$4.40 per million tokens (input/output), compared to $5/$25 for Claude Opus 4.7. While top Western models may offer slightly higher stability or speed in complex tasks, the performance gap is narrowing, making the price difference harder to justify for many enterprise use cases. The implications are significant for both businesses and individual users. It highlights the importance of a multi-model strategy based on task requirements, the value of caching and reusing outputs, and the effectiveness of providing concise context. Ultimately, this migration signals a potential reshaping of the AI industry's pricing model, moving competition from pure performance benchmarks to practical cost-effectiveness, with increased choice and downward price pressure benefiting end-users.

链捕手Hace 1 hora(s)

When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

链捕手Hace 1 hora(s)

Trading

Spot
活动图片