Акции всех майнинг-компаний упали в 2025-м. Главное из отчета JPMorgan

RBK-cryptoPublié le 2025-03-05Dernière mise à jour le 2025-03-05

Какие показатели на рынке акций майнинговых американских компаний в феврале и с начала года

Совокупная капитализация 14 американских майнинговых компаний в феврале 2025 года упала на 22%. Согласно Coindesk, который цитирует отчет JPMorgan, акции дешевели из-за падения котировок биткоина, а также ухудшения экономических показателей на рынке майнинга.

Аналитики инвестбанка также обратили внимание на акции майнеров биткоина (BTC), которые используют свою инфраструктуру в области высокопроизводительных вычислений (High performance computing, HPC) для нужд искусственного интеллекта (ИИ). Их котировки оказались под дополнительным давлением из-за выхода новой китайской ИИ-модели DeepSeek в конце января. По мнению аналитиков JPMorgan, это было обусловлено опасениями относительно спроса на мощности центров обработки данных в краткосрочной перспективе.

Майнинг — это сложный вычислительный процесс проверки подлинности транзакций в биткоинах. Процесс майнинга заключается в подтверждении блоков с транзакциями и получении за это вознаграждения в виде новых биткоинов. Тех, кто участвует в этом процессе, называют майнерами. Они соревнуются друг с другом в решении сложных задач по вычислению так называемых хэшей. За эту работу майнеры получают награды в биткоинах.

В 2024 году совокупное снижение доходов майнеров побудило компании искать новые способы монетизации и технические решения на базе своих мощностей. Одним из вариантов стали технологии искусственного интеллекта (ИИ) как один из вариантов применения вычислительных мощностей.

Дата-центры для майнинга адаптируют под нужды ИИ. Почему это выгодно

Ажиотаж вызван тем, что DeepSeek способен работать эффективнее своих американских аналогов, включая ChatGPT компании OpenAI Сэма Альтмана. Он более эффективен и потребляет в несколько раз меньше вычислительных ресурсов.

В отчете за февраль также отмечается падение доходов и прибыльности майнеров. В JPMorgan подсчитали, что майнеры биткоинов заработали в среднем $54,3 тыс. за EH/s (экзахешей в секунду, мера вычислительной мощности) в виде ежедневного вознаграждения за майнинг биткоина в феврале, что на 5% меньше, чем в предыдущем месяце.

«Валовая прибыль от ежедневного вознаграждения снизилась на 9% в месячном выражении — до $29,5 тыс за EH/s в феврале», — пишут аналитики инвестбанка про показатели американских компаний.

Скорость хеширования, или хешрейт, — термин, который используется для измерения мощности устройств, задействованных в добыче криптовалюты. Показатель определяет количество операций (хешей) в секунду, которые может производить оборудование для майнинга (H/s). По мере роста значений хешрейта стали применять десятичные приставки: терахеш (TH/s), экзахеш (EH/s), петахеш (PH/s) и другие.

В отчете также говорится, что лучшая динамика котировок оказалась у компании Core Scientific (CORZ), показавшей падение на 9%, а Greenidge Generation показала худшие результаты с падением на 36% за месяц.

Лукашенко поручил развивать майнинг в Белоруссии. Почему это выгодно

Данные о снижении доходов у майнеров в феврале подтверждаются метрикой Hashrate Index, разработанной компанией Luxor, которая отслеживает ожидаемую доходность майнеров в расчете на единицу мощности (петахеш, PH/s). Однако индекс показал еще более глубокое падение, чем в отчете банка за февраль.

Динамика доходности майнеров, выраженной в Hashrate Index в феврале. Источник: Hashrate Index
Динамика доходности майнеров, выраженной в Hashrate Index в феврале. Источник: Hashrate Index

За февраль значение Hashrate Index упало с $60,42 до $45,9 за PH/s, что составляет падение в 24%. А учитывая, что общий хешрейт сети биткоина практически не изменился в феврале (рост на 2%, до 779 млн TH/s, по данным Blockchain), данные показывают, что доходность от майнинга снизилась за счет цены биткоина. Котировки BTC в феврале опустились примерно на 18%, согласно данным Coinglass.

По данным Hashrate Index на 5 марта, падение цен на акции майнинговых компаний в февраля стало частью более продолжительной коррекции. С начала года акции всех 25 отслеживаемых компаний потеряли в цене от 10 до 54%. Наименьшие потери понесла компания BitFuFu, акции которой упали на 10%. Наибольший провал в цене зафиксировала Soluna Holdings, акции которой обвалились на 54%.

Ethereum достиг минимума с 2023 года. Почему упал весь крипторынок

Трамп выбрал 5 криптовалют для госрезерва. Почему именно их и что не так

Трамп проведет первый криптосаммит в Белом доме. Что об этом нужно знать

Lectures associées

Les grands modèles américains tendent vers le confinement, au nom de la sécurité

Le 27 juin, Anthropic a annoncé que le gouvernement américain avait autorisé le redéploiement de son modèle de cybersécurité Mythos 5 à plus de 100 organismes américains, mais la version publique Fable 5 reste suspendue sans calendrier de retour. Le même jour, OpenAI a lancé GPT-5.6, dont l'accès via API est restreint aux partenaires approuvés par le gouvernement. Ces décisions font suite à un ordre exécutif sur l'IA signé début juin et à une injonction du Département du commerce du 12 juin ordonnant la suspension de Fable 5, marquant un cycle complet d'"arrêt-négociation-autorisation conditionnelle" pour le contrôle des modèles d'IA de pointe par les autorités américaines en moins d'un mois. Les entreprises concernées contestent la base technique de ces mesures. OpenAI indique que son modèle Sol n'a pas franchi son propre cadre de sécurité, tandis qu'Anthropic a réfuté point par point les raisons avancées par le gouvernement. Dean W. Ball, ancien conseiller de la Maison Blanche, critique un processus de régulation manquant de transparence, de normes claires et d'expertise technique, créant une incertitude dommageable pour l'industrie. L'article établit un parallèle avec la "Guerre du Chiffrement" des années 1990, où le contrôle américain sur les technologies de cryptage a finalement échoué, nuisant à la compétitivité des entreprises nationales. Aujourd'hui, le risque est que ces restrictions étouffent l'innovation et la diffusion économique essentielle aux technologies génériques comme l'IA, d'autant plus que les modèles open-source, notamment chinois, progressent rapidement. Cet épisode pourrait marquer un tournant : l'insertion durable du gouvernement comme autorité d'approbation entre les modèles d'IA commerciaux et leurs utilisateurs. Si l'objectif affiché est la sécurité, la méthode opaque et arbitraire menace les investissements et risque de concentrer le pouvoir de l'IA de pointe entre les mains d'une minorité déjà puissante.

链捕手Il y a 48 mins

Les grands modèles américains tendent vers le confinement, au nom de la sécurité

链捕手Il y a 48 mins

Il y a quelques instants, DeepSeek V4 a mis à jour DSpark, augmentant la vitesse d'inférence de 80 %

DeepSeek a annoncé une mise à jour majeure de son modèle DeepSeek-V4-Pro avec le lancement de DSpark, un nouveau cadre de décodage spéculatif (Speculative Decoding) open source, accompagné de l'infrastructure complète DeepSpec. Cette mise à jour, axée sur l'ingénierie et non sur les capacités fondamentales du modèle, vise à accélérer considérablement l'inférence des LLM en production. Le cœur de DSpark est l'introduction d'une **génération semi-autorégressive**. Cela combine la génération parallèle à haut débit d'un modèle "brouillon" léger avec une modélisation des dépendances entre tokens pour améliorer le taux d'acceptation. De plus, un système de **vérification planifiée par confiance et conscient du matériel** (Confidence-Scheduled Verification) évalue dynamiquement la probabilité que chaque token généré soit accepté par le modèle cible. Il adapte ainsi la longueur de vérification en temps réel pour optimiser l'utilisation des ressources GPU, notamment en charge élevée. Les résultats sont significatifs : face aux méthodes de pointe comme Eagle3 et DFlash, DSpark augmente la longueur moyenne de tokens acceptés de 26.7% à 30.9% et de 16.3% à 18.4% respectivement sur les modèles Qwen3. En déploiement réel, par rapport à la génération token par token précédente (MTP-1), **DSpark améliore la vitesse de génération pour l'utilisateur de 60% à 85% pour le modèle Flash et de 57% à 78% pour le modèle Pro**, à débit total constant. Le projet open source **DeepSpec** fournit une stack complète pour entraîner et évaluer des modèles brouillons pour le décodage spéculatif, supportant actuellement les algorithmes DSpark, DFlash et Eagle3, ainsi que les familles de modèles cibles Qwen3 et Gemma.

marsbitIl y a 7 h

Il y a quelques instants, DeepSeek V4 a mis à jour DSpark, augmentant la vitesse d'inférence de 80 %

marsbitIl y a 7 h

Trading

Spot
活动图片