Miners Advised Not to Buy GPUs for AI and to Focus on Infrastructure

cryptonews.ruPubblicato 2026-07-28Pubblicato ultima volta 2026-07-28

Introduzione

A founder at an energy investment forum advises bitcoin miners not to purchase GPUs for AI themselves, but to instead focus on infrastructure like power and data center space. Mike Alfred of Alpine Fox stated that while AI infrastructure demand is a long-term, 20-30 year trend, it presents a key choice for miners. The first, riskier model involves owning and operating GPUs, which requires financing expensive hardware that quickly becomes obsolete. The second, more conservative model is akin to real estate: providing colocation services where clients bring their own servers, and the miner sells space, power, cooling, and water. Alfred noted this model is easier to finance. Most existing bitcoin mining sites are difficult and expensive to convert for AI, as AI data centers require far higher construction costs, redundant fiber connections, backup power, complex cooling, and near 100% uptime. A hybrid model, where mining acts as a flexible load to use excess power during AI data center construction or from generation facilities, was discussed. However, participants concluded this is only viable with very cheap power; otherwise, developers are better off focusing solely on AI. Miners are increasingly being evaluated for their available power capacity and project portfolios rather than just bitcoin output. Panelists also warned of risks in the AI sector, predicting at least one major default or contract breach among AI tenants, lenders, or landlords before bitcoin's next halving ...

Alpine Fox founder Mike Alfred stated at the Energy Investors Forum in Dallas that he does not consider the boom in artificial intelligence infrastructure to be a bubble, reports TheEnergyMag.

At the same time, the investor warned: for bitcoin miners, diversification into AI comes down to choosing a model—selling sites and power or additionally taking on the risk of purchasing GPUs.

Alfred expressed confidence that the demand for AI infrastructure will persist over a 20–30 year horizon, even if the market experiences corrections and economic downturns.

He described the key fork in the road for miners as a choice of operating model. The first option is to own GPUs at their own sites. This offers the chance of higher revenue and greater control but sharply raises the stakes: the operator needs to finance equipment purchases, account for the risk of rapid chip obsolescence, and ensure constant utilization of capacity.

"If you decide to own them, you must have a very good reason," emphasized the expert.

The second option is colocation. The client places servers and chips themselves, and the site owner sells space, electricity, water, and cooling for the "hardware." Alfred called this scheme more conservative and likened it to real estate. That is precisely why it is much easier to attract financing for it, he noted.

Alfred serves on the board of directors of IREN as a non-executive director. According to him, about 80% of Alpine Fox's investments are concentrated in IREN, as well as in Cipher Digital.

Both companies started as bitcoin miners and later moved into the AI sphere. Among recent deals in this direction are IREN's five-year agreement with Microsoft for approximately $9.7 billion to supply cloud infrastructure based on Nvidia GB300 chips, as well as Cipher's 10-year contract with Fluidstack for equipment placement and allocation of 168 MW of capacity at the Barber Lake site in Texas.

Most Bitcoin Mining Sites Are Not Ready for AI

A significant portion of active cryptocurrency mining facilities are difficult and expensive to convert into AI data centers. This conclusion was reached by participants in a thematic panel at the Energy Investors Forum.

The forum discussed the concept of a model where mining acts as a flexible load:

  • temporarily monetizes unused electricity during the construction phase of an AI campus or absorbs excess generation;
  • shuts off when power is needed for more expensive computations.

SATOKIE founder and CEO Jay Zapata noted that when competing for a suitable substation, cryptocurrency mining will always lose to AI in business attractiveness.

According to TheEnergyMag's observations, investors are increasingly evaluating miners through the lens of available power capacity and project portfolio, not just by bitcoin mining volume. As examples, the publication cited TeraWulf's July agreement with Anthropic for 20 years on a campus in Hawesville (Kentucky) with approximately 401 MW of critical IT capacity and expected revenue of about $19 billion, as well as Galaxy Digital's 15-year deal with CoreWeave for the Helios facility in West Texas at 133 MW and about $4.5 billion in revenue. However, both cases are closer to fully pivoting sites towards AI than to a sustainable coexistence of the two models.

Zapata estimated the cost of building a mining site at $200,000-300,000 per 1 MW versus over $10 million per MW for AI infrastructure excluding chips. According to him, an intermediate scheme only works with cheap electricity: at a price of $0.06-0.08 per kWh, the economics of mining become challenging, and it is more profitable for a developer to go straight into AI or simply hold onto power access without mining revenue.

Panelists emphasized that electricity for an AI project is just the starting point. Typical mining facilities are often located in remote areas, built to simplified standards, and have limited redundancy. AI tenants need redundant fiber-optic lines, backup generation, complex cooling, water, large plots for development, and service availability at about 99.999%.

Compass Mining's Director of Mining, Shannon Squires, stated that after evaluating many new sites for Tier 3 data centers, it became clear that the vast majority of them are unrealistic for this purpose. According to him, the intersection of the two models mostly ends at land, substations, and step-down transformers.

A more sustainable version of the hybrid scheme was named by the speakers as sites with their own generation. Upstream Data CEO Steve Barbour noted that gas power plants are often built with excess capacity, which can be taken by mining while the AI site uses the guaranteed 24/7 load. Then digital asset mining remains a secondary consumer and can be quickly shut down without violating service obligations.

At the same time, panel participants believed that expensive GPUs are less suitable for such flexibility, and long-term AI contracts carry concentration risk. According to the assessment of all four speakers, before the next Bitcoin halving in 2028, at least one major tenant, lender, or lessor in the AI segment could default or break a contract.

Recall that public bitcoin miners are increasingly converting power capacities and data centers into infrastructure for artificial intelligence, according to data from Stanford University.

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Domande pertinenti

QAccording to investor Mike Alfred, what are the two main operational models for Bitcoin miners diversifying into AI?

AThe two main models are: 1) Owning and operating GPU hardware themselves for potentially higher revenue but with increased risks (financing, rapid chip obsolescence, maintaining capacity utilization). 2) Providing colocation services, where clients bring their own servers/GPUs and the site owner sells space, power, water, and cooling—a more conservative model comparable to real estate.

QWhat key conclusion did participants at the Energy Investors Forum reach about converting existing Bitcoin mining sites for AI?

AThey concluded that a significant portion of existing Bitcoin mining sites are difficult and expensive to retrofit into AI data centers. Most are built to simplified standards in remote locations and lack the redundant fiber optics, backup generation, complex cooling, water access, and 99.999% service availability required by AI tenants.

QWhy is the colocation model considered easier to finance compared to owning GPU hardware for AI, according to the article?

AThe colocation model is considered easier to finance because it is viewed as a more conservative and predictable business, similar to real estate, where the site owner sells core infrastructure (space, power, cooling) rather than taking on the financial and technological risks associated with owning and rapidly depreciating GPU equipment.

QWhat is the 'flexible load' model discussed for mining and AI coexistence, and what is its main limitation?

AThe 'flexible load' model involves using Bitcoin mining to monetize spare electricity during the construction of an AI campus or to absorb excess generation, shutting down when power is needed for more valuable AI computations. Its main limitation is that it only works economically with very cheap electricity (around $0.06–0.08 per kWh); otherwise, it's more profitable to dedicate the site fully to AI.

QAccording to the panelists, what is a more viable version of a hybrid model combining Bitcoin mining and AI?

AA more viable hybrid model involves sites with their own power generation, such as gas-fired power plants often built with excess capacity. Bitcoin mining can act as a flexible, secondary consumer for this excess power, while the AI facility uses the guaranteed baseload. The mining operation can be quickly shut down without breaching the AI service obligations.

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Euruka Tech: Una Panoramica di $erc ai e delle sue Ambizioni in Web3 Introduzione Nel panorama in rapida evoluzione della tecnologia blockchain e delle applicazioni decentralizzate, nuovi progetti emergono frequentemente, ciascuno con obiettivi e metodologie uniche. Uno di questi progetti è Euruka Tech, che opera nel vasto dominio delle criptovalute e del Web3. L'obiettivo principale di Euruka Tech, in particolare del suo token $erc ai, è presentare soluzioni innovative progettate per sfruttare le crescenti capacità della tecnologia decentralizzata. Questo articolo si propone di fornire una panoramica completa di Euruka Tech, un'esplorazione dei suoi obiettivi, della funzionalità, dell'identità del suo creatore, dei potenziali investitori e della sua importanza nel contesto più ampio del Web3. Cos'è Euruka Tech, $erc ai? 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Questa assenza di dati solleva preoccupazioni, poiché la conoscenza del background del team è spesso essenziale per stabilire credibilità nel settore blockchain. Pertanto, abbiamo classificato queste informazioni come sconosciute fino a quando dettagli concreti non saranno resi disponibili nel dominio pubblico. Chi sono gli Investitori di Euruka Tech, $erc ai? Allo stesso modo, l'identificazione degli investitori o delle organizzazioni di supporto per il progetto Euruka Tech non è prontamente fornita attraverso la ricerca disponibile. Un aspetto cruciale per i potenziali stakeholder o utenti che considerano di impegnarsi con Euruka Tech è la garanzia che deriva da partnership finanziarie consolidate o dal supporto di società di investimento rispettabili. Senza divulgazioni sulle affiliazioni di investimento, è difficile trarre conclusioni complete sulla sicurezza finanziaria o sulla longevità del progetto. In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. Questa simbiosi tra IA e blockchain sottolinea l'importanza del token $erc ai, fungendo da ponte tra le interfacce utente tradizionali e le avanzate capacità delle tecnologie decentralizzate. Cronologia di Euruka Tech, $erc ai Sfortunatamente, a causa delle limitate informazioni disponibili riguardo a Euruka Tech, non siamo in grado di presentare una cronologia dettagliata dei principali sviluppi o traguardi nel percorso del progetto. Questa cronologia, tipicamente preziosa per tracciare l'evoluzione di un progetto e comprendere la sua traiettoria di crescita, non è attualmente disponibile. Man mano che le informazioni su eventi notevoli, partnership o aggiunte funzionali diventano evidenti, gli aggiornamenti miglioreranno sicuramente la visibilità di Euruka Tech nella sfera crypto. Chiarimento su Altri Progetti “Eureka” È importante sottolineare che più progetti e aziende condividono una nomenclatura simile con “Eureka.” La ricerca ha identificato iniziative come un agente IA della NVIDIA Research, che si concentra sull'insegnamento ai robot di compiti complessi utilizzando metodi generativi, così come Eureka Labs ed Eureka AI, che migliorano l'esperienza utente nell'istruzione e nell'analisi del servizio clienti, rispettivamente. Tuttavia, questi progetti sono distinti da Euruka Tech e non dovrebbero essere confusi con i suoi obiettivi o funzionalità. Conclusione Euruka Tech, insieme al suo token $erc ai, rappresenta un attore promettente ma attualmente oscuro nel panorama del Web3. Sebbene i dettagli sul suo creatore e sugli investitori rimangano non divulgati, l'ambizione centrale di combinare intelligenza artificiale e tecnologia blockchain si erge come un punto focale di interesse. Gli approcci unici del progetto nel promuovere l'engagement degli utenti attraverso l'automazione avanzata potrebbero distinguerlo mentre l'ecosistema Web3 progredisce. Con l'evoluzione continua del mercato crypto, gli stakeholder dovrebbero tenere d'occhio gli sviluppi riguardanti Euruka Tech, poiché lo sviluppo di innovazioni documentate, partnership o una roadmap definita potrebbe presentare opportunità significative nel prossimo futuro. Così com'è, attendiamo ulteriori approfondimenti sostanziali che potrebbero svelare il potenziale di Euruka Tech e la sua posizione nel competitivo panorama crypto.

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DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

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