大型矿工削减20%算力转投人工智能领域,形势究竟有多复杂?

cryptonews.ruPublicado a 2026-08-14Actualizado a 2026-08-14

Resumen

大型公开矿企在2026年上半年将比特币挖矿量削减了21%,主要原因是行业大规模转向支持人工智能(AI)基础设施。全球反映矿工活跃度的哈希率在此期间下降了10%。 尽管Bitdeer、MARA、Riot Platforms和American Bitcoin等公司增加了加密货币产量,但Core Scientific、IREN、Cipher Digital、TeraWulf和Keel Infrastructure等主要企业的减产导致整体挖矿活动下降。若不计算哈希率激增44%的Bitdeer,其他主要公司的哈希率从324.6 EH/s降至255.9 EH/s,降幅达21.2%。 矿企转向AI领域是因为其收入更高、更稳定且可预测。早期转型的公司如Core Scientific和TeraWulf已从AI业务中获得超过挖矿的收入。2026年第二季度,TeraWulf的AI高性能计算平台租赁收入占比达71%,Core Scientific则高达83%。 自2026年初以来,全球总哈希率已从1月的1040 EH/s降至8月低于900 EH/s,跌幅超过10%。截至统计时,过去24小时平均哈希率约为888 EH/s。

Miner Weekly统计数据显示,面对大规模转向支持人工智能基础设施的浪潮,一组大型上市矿商在今年上半年将比特币挖矿量减少了21%。在此期间,反映矿工活跃度的全球算力下降了10%。

该行业的一些主要参与者仍在增加算力,但他们的努力不足以弥补整体活动的下降。Core Scientific、IREN、Cipher Digital、TeraWulf和Keel Infrastructure(前身为Bitfarms)减少了比特币挖矿,而Bitdeer、MARA、Riot Platforms和American Bitcoin则增加了加密货币的产量。

尽管如此,若不计入Bitdeer,该组中其他公司的算力下降了21.2%,从324.6 EH/s(每秒艾哈希)降至255.9 EH/s。而Bitdeer的算力在2026年上半年增长了44%,达到63 EH/s。这得益于其自有SEALMINER设备的生产。

MARA和American Bitcoin也继续扩张,但其增长不足以弥补Cango、Cipher、Keel、Core Scientific、TeraWulf和IREN的产能削减。

转向人工智能领域的原因是,该领域的收入比加密货币挖矿更高、更稳定且更可预测。那些较早转型的公司,例如Core Scientific和TeraWulf,其来自人工智能部门的收入已经超过挖矿收入。

2026年第二季度,TeraWulf租赁高性能计算平台的收入占比达到71%。Core Scientific的这一比例为83%。该领域的其他公司则处于转型的较早阶段。

自2026年初以来,全球总算力已下降超过10%,从1月份的1040 EH/s降至8月份的不足900 EH/s。根据BitinfoCharts的数据,过去24小时的平均算力为888 EH/s。

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Q根据文章,哪些主要的比特币挖矿公司在2026年上半年减少了挖矿活动,转而出力支持人工智能基础设施?

A根据文章,Core Scientific、IREN、Cipher Digital、TeraWulf 和 Keel Infrastructure(原Bitfarms)这组主要公司减少了比特币挖矿活动。

Q为什么大型矿企会从加密货币挖矿转向人工智能领域?

A主要原因是人工智能领域的收入更高、更稳定且可预测性更强。相比之下,加密货币挖矿的收入波动较大。

Q文章中提到,不包括Bitdeer在内的主要矿企集团,其总算力(哈希率)在报告期内下降了百分之多少?

A如果不包括Bitdeer,该集团其他公司的总算力下降了21.2%,从324.6 EH/s降至255.9 EH/s。

Q哪家公司通过生产自有矿机SEALMINER,在2026年上半年实现了总算力的大幅增长?增长了百分之多少?

ABitdeer公司通过生产自有矿机SEALMINER,在2026年上半年实现了总算力44%的增长,达到63 EH/s。

Q根据文章数据,从2026年1月到8月,全球比特币网络的总算力下降了大约多少?

A从2026年1月到8月,全球比特币网络的总算力下降了超过10%,从1040 EH/s降至900 EH/s以下。

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Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. 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En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. 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Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. 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Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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