BTC 战略储备和人工智能填补减半缺口

深潮Pubblicato 2025-07-14Pubblicato ultima volta 2025-07-14

大多数转向人工智能的矿工仍在挖比特币。

撰文:Prathik Desai

编译:Block unicorn

在 2024 年 4 月,比特币第四次减半悄然重置了矿工的游戏规则。每个区块的奖励从 6.25 BTC 降至 3.125 BTC。起初,市场并不在意。价格几乎没有波动。但对于利润本就微薄的矿工来说,数学计算一夜之间变得更加困难。

这意味着他们需要付出同样的努力,却只得到一半的回报。

维持原有模式意味着支付能源费用和升级设备。有些人尝试了,但大多数人的收入减少。挖矿的盈利能力从平均每天约 0.08 美元(1 太赫兹 / 秒)下滑至每天 0.055 美元(1 太赫兹 / 秒)。

所有人都知道减半即将来临。大多数人准备了业务转型,停止出售他们挖到的比特币。成本不变而收入降低意味着利润率减少。他们转而囤积比特币,押注其长期价值。

他们并未停下脚步。迈克尔·塞勒(Michael Saylor)的 Strategy(当时称为 MicroStrategy)已经通过其对比特币的押注树立了一个模板。

马拉松矿机(Marathon)已经是按金库规模计算最大的矿工,自减半以来的短短一年多时间里,其资产负债表上新增了超过 3 万枚 BTC 。该公司至少开采了 8,900 枚 BTC,并从公开市场购买了超过 21,000 枚 BTC。

Riot 在减半后的 12 个月内保留了其挖到的每一聪(约 5,000 BTC),并在此期间又购买了超过 5,000 BTC。即使是产量相对较少的 Hut 8,自减半以来也新增了超过一千枚 BTC,几乎未出售其囤积的任何比特币。

Hive 从以太坊转向权益证明 (PoS) 的浪潮中恢复过来,其比特币储备自减半以来增长了 25% 以上,随后出售了部分储备以支持扩张。Core Scientific,在破产后钱包清空,自减半以来增持了超过 900 枚比特币,其中 700 枚来自一个季度。而这对于一个曾经为了生存而卖出每一枚币的矿商来说非同寻常。

这些并非比特币矿工正常业务中的行为,而是试图进化的绝望之举。

这表明了一件事:囤积比特币不再是权宜之计。这显示了对比特币上涨的信心,但也揭示了其他东西。

建立比特币财政有助于长期价格升值。但资产升值不等于收入,无法支付日常运营费用。

减半后,利润率更紧张。挖比特币的成本比以往任何时候都高,许多人意识到旧模式——挖矿、出售、再重复——不再可行。一些矿商发现他们已具备转型的基础:为高能耗机器建造的设施。他们开始将基础设施重新用于人工智能计算。

Core Scientific 率先高调行动。2024 年 6 月,它与人工智能云提供商 CoreWeave 签订了一份为期 12 年、价值 35 亿美元的 GPU 基础设施托管协议。这是有史以来规模最大的人工智能托管交易之一。该合同为 Core 提供了与比特币价格几乎无关的长期收入来源,也引发了矿业领域的悄然争夺。

Riot 也采取了类似的举措。2025 年 1 月,Riot 暂停了其位于科西卡纳 (Corsicana) 的 600 兆瓦比特币矿场扩建计划,并开始将该矿场重新出售给超大规模数据中心和人工智能公司。该公司从扩大算力转向寻找人工智能租户。科西卡纳矿场的设计初衷是扩大规模,拥有 1 吉瓦的电力和巨大的占地面积。Riot 认为,与其安装更多 ASIC,不如将其出租给人工智能运营商。

Hut 8 则选择了不同方向。它将整个挖矿部门剥离为一家名为 American Bitcoin 的独立实体,保留 80% 的股份。这让母公司得以专注于数据中心基础设施和人工智能服务。2024 年 9 月,Hut 8 推出了 Highrise,一个 GPU 即服务部门,起步拥有一千个 Nvidia H100,并与一家云客户签订了五年合同。今年早些时候,它宣布在路易斯安那州建立一个 300 兆瓦的高性能计算园区。

Hive,凭借在以太坊合并前长期的 GPU 挖矿历史,依靠其传统优势。它将超过 4,000 个旧 GPU 重新用于云计算,然后在魁北克部署了 H100 和 H200 集群。到 2025 年初,Hive 的人工智能年收入运行率达到 2000 万美元,并计划次年达到 1 亿美元。它在 2024 年出售了一些比特币,但保留了当年挖到的大部分。

即使是比特币最坚定的支持者马拉松矿机(Marathon)也调整了方向。2024 年 9 月,它任命两位人工智能行业资深人士加入董事会。该公司开发了专为人工智能推理工作负载设计的浸入式冷却设备。2025 年初,该公司开始探索为人工智能客户提供数据中心托管服务。截至 2025 年 5 月,该公司持有超过 4.9 万枚比特币。自 2024 年 4 月以来,该公司几乎没有出售任何挖矿所得。

Iris Energy 全力押注人工智能。它出售了所有挖到的比特币,全力扩展其数据中心。到 2025 年中,它已部署了超过 4,000 个 GPU,并正在德克萨斯州和不列颠哥伦比亚省建设设施,可容纳 20,000 个 GPU。尽管资金仍然空虚,但其基础设施正在快速发展。

一些矿工将比特币视为战略储备。另一些人则将其视为可变现的库存以支持增长。但无论如何,他们都在尝试将相同的资产——廉价土地、闲置能源、电网接入和专业冷却系统——延伸到比单纯挖矿更有用的领域。

仅靠挖矿已无法保证生存。

电价未变。算力持续攀升。生存下来的矿工通过增加可选性做到了这一点。一些成为服务提供商,一些成为云计算供应商,许多还在通过实验寻找出路。

目前,大多数矿工仍在挖比特币。但这不再是全部业务。它只是众多收入来源之一,未来可能包括人工智能托管、GPU 租赁、能源经纪,甚至主权级计算基础设施。

现在判断矿工转向人工智能是否成功还为时过早,数据也太少。尽管高性能计算(HPC)业务尚未对所有人全面扩展,但人工智能计算的每兆瓦利润率显著高于挖矿,这一点有所帮助。

对于某些人来说,它已经开始显现一些迹象。

Iris Energy 的人工智能服务收入从微不足道增长到 2025 年 6 月的 220 万美元。这个相对较新的业务部门的利润收入比为 98%,而采矿业务的利润收入比为 75%。

然而,这并非万无一失的策略。建设人工智能设施成本高昂。需要的不仅是电力,还有网络、冗余、冷却以及能够持续填满机架的客户。并非每个矿工都能成功。有些会过度建设,有些会错过市场转机,有些在几年后仍将完全依赖比特币。

这个行业已不再单一。

他们从堆叠区块开始。然后开始囤积比特币。现在,他们在堆叠 GPU。然而,比特币挖矿并未停止。

大多数转向人工智能的矿工仍在挖比特币。

上个月,比特币算力创下历史新高,远高于减半时的水平。这表明挖矿难度和成本增加,因为矿工需要投入更多计算资源来解决区块并获得奖励。

在这种情况下,企业以较低的利润率出售挖出的比特币变得难以实现经济效益。除非比特币价格上涨或交易费用飙升,否则只有最高效的运营才能盈利。

提高效率可能意味着降低电力和计算成本。这甚至可能意味着持有比特币,只有当价格远远超过减半后的平均水平时才会出售。这解释了为什么大多数矿工为了获得更高的投资回报而转向人工智能。

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Semiconductor Stock Rebound: Is the Technical Correction Over or a Trend Reversal?

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Global Tech Stocks Plunge: Another Stress Test for the AI Bull Market

Global tech stocks plummeted in a sharp selloff on June 23, with South Korea's KOSPI index crashing nearly 10%, triggering a trading halt. The plunge was led by semiconductor giants Samsung and SK Hynix, dragging down major Asian and US tech indexes and levered ETFs. The immediate trigger was a confluence of three signals within 24 hours: 1) reports that SK Hynix was slowing HBM4 expansion, raising doubts about a key AI chip bottleneck; 2) profit-taking ahead of Micron's earnings report after its massive year-to-date rally; and 3) a warning from Korean regulators about the risks of single-stock leveraged ETFs. The selloff's severity was amplified by Korea's uniquely leveraged market structure: record-high retail margin debt, over $30 billion in volatile single-stock leveraged ETFs requiring daily rebalancing (which creates selling pressure during declines), and the surprising shift of the National Pension Service from a net buyer to a net seller. The event reignited debates about an AI bubble. Analysts differed on timing—some warned of imminent rupture, others saw a temporary liquidity-driven correction—but agreed that sky-high valuations, a shift to retail/leveraged buying, and rising rates created a fragile setup. The parallel steep drop in SpaceX's stock, alongside its massive debt raise for AI infrastructure, underscored a broader market shift from narrative-driven "infinite imagination" to a "return on investment" calculation phase. All eyes are now on Micron's upcoming earnings report, seen as a key test for the AI hardware trade's fundamental logic. A strong report could stabilize markets, while a miss could validate deeper fears. The episode serves as a stark warning: when a bull run becomes dependent on leveraged bets on a single narrative, a violent and rapid correction should not be a surprise. The core question for investors is how much drawdown they are willing to tolerate to stay invested.

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Ethereum Foundation Cuts 20% of Staff, 54 Depart: The Survival Logic Behind the Restructuring

The Ethereum Foundation (EF) has announced a major restructuring, resulting in the departure of 54 staff members, representing approximately 20% of its workforce. This reorganization is not merely a cost-cutting measure but a strategic refocusing. The EF will now concentrate its resources on what it deems critical and unique tasks, structured around five new operational clusters. The new structure comprises clusters dedicated to: the Protocol Layer (ensuring Ethereum's core properties like censorship resistance and security); the Access Layer (enabling trusted, non-intermediated user interactions); the User Layer (grounding decisions in real user needs and constraints); the Community Layer (representing EF's stance and building alliances); and the Institutional Layer (engaging with enterprises, governments, and academia to promote principled adoption). The foundation stated that the layoffs were a difficult but necessary step to align its organization and spending with its long-term mandate, insulating its core work from short-term market fluctuations. Affected employees were offered a severance package and transition support. The restructured EF emerges as a leaner and more focused organization, poised to prioritize the development and preservation of Ethereum's foundational promise of self-sovereignty. Further details on the new operational model are expected in the coming weeks.

marsbit31 min fa

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Talking About Returns But Not Collection? Goldfinch's Liquidation Sounds the Alarm for RWA Credit

Goldfinch, a crypto lending platform connecting investors with real-world borrowers, has proposed a full wind-down via governance proposal GIP-87. The plan would halt all new development, shut down its flagship Goldfinch Prime product, and allocate 150,000 USDC to manage the collection of outstanding loans. While the proposal is under community vote, it highlights a critical shift for the RWA (Real World Asset) lending sector: the transition from a growth phase focused on yields to a difficult recovery phase focused on collections. The proposal reveals that while the protocol's on-chain TVL is low, it still holds tens of millions in active, non-performing loans off-chain. This gap underscores that tokenizing debt makes tracking exposure transparent but does not simplify the offline, labor-intensive, and legally complex process of loan recovery. The case of the Lend East pool, where only an estimated 42% of a $10.15 million loan may be recovered, exemplifies the potential for significant investor losses. The wind-down plan forces token holders to govern not expansion but the maintenance of a debt collection system, including funding legal trust structures and preserving user access for repayments. This move starkly contrasts with the sector's typical narrative of rapid, AI-powered underwriting and high yields, exposing the often-overlooked necessity for robust borrower vetting, standardized disclosure, and sustainable collection mechanisms. Ultimately, Goldfinch's situation serves as a crucial stress test for the entire RWA lending space. It demonstrates that a platform's true resilience is tested not during capital deployment but during the protracted, costly, and uncertain process of recovering defaulted loans from real-world borrowers, a challenge blockchain transparency alone cannot solve.

Foresight News36 min fa

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Meta Launches Prediction Market, Code-Named "Arena": Not Using Real Money, 3.56 Billion Daily Active Users Are Its Biggest Bargaining Chip

Meta, under the codename "Arena," is developing a standalone prediction market application, according to a June 23 report by The New York Times. Initially, the app will operate on a points-based system rather than real-money betting, though future integration of financial transactions is not ruled out. Meta plans to leverage its vast ecosystem of apps, boasting 3.56 billion daily active users, to distribute the product. The strategy aims to lower user acquisition costs and navigate regulatory complexities associated with real-money prediction markets, which are overseen by bodies like the CFTC. News of Meta's entry caused stock dips for established players like DraftKings and Robinhood, reflecting market concerns over Meta's potential to disrupt incumbents like Polymarket and Kalshi with its massive scale. The prediction market sector has seen explosive growth, with monthly trading volume on major platforms surging to approximately $24 billion as of April 2026. This marks Meta's second foray into the space, having launched and later shut down a similar virtual-points app called Forecast in 2020. While Arena poses a competitive threat to crypto-based platforms like Polymarket, its mainstream reach could also significantly expand the overall user base and awareness for prediction markets. The project remains in development with no public launch timeline, but its announcement has already impacted market sentiment.

marsbit41 min fa

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