Промышленная революция: как майнинг в России вышел на новый этап развития

RBK-cryptoPublicado em 2024-12-28Última atualização em 2025-01-04

Генеральный директор Promminer Тимофей Кузьменко в авторской колонке для «РБК-Крипто» рассказал о вкладе майнинга в экономику страны, о доле российских майнеров в глобальном хешрейте и преимуществах отрасли для бизнеса

В 2024 году хешрейт биткоина вырос на 67% и установил исторический максимум на отметке в 853 EH/s. Объемы вычислительных мощностей увеличиваются, как и конкуренция в отрасли. Такая динамика подкрепляется и крупными вложениями: с начала текущего года ведущие майнинг-компании инвестировали свыше $5 млрд в расширение инфраструктуры, в том числе в строительство новых дата-центров.

Значительную долю на рынке занимают промышленные майнеры из России. Еще в прошлом году страна вышла на второе место задействованных мощностей в добыче биткоина, а затем и опередила лидера, США, по темпам роста. На текущий момент доля России в глобальном хешрейте достигает 14%.

Польза майнинга для экономики

В августе 2024 года президент Владимир Путин подписал закон о введении майнинга в правовое поле, правила вступили в силу с 1 ноября. Отрасль майнинга освободили от НДС и ввели понятные правила налогообложения. В частности, в октябре в ФНС объяснили, что у майнеров будет такой же налог на прибыль, как и у других отраслей, но оплачиваться он будет в два этапа — первый в момент зачисления на адрес-идентификатор и второй, когда происходит выбытие с адреса-идентификатора, то есть в момент продажи. Майнинг окончательно вышел из серой зоны.

В России идеальные условия для добычи криптовалют — прохладный климат Сибири позволяет снизить затраты на охлаждение дата-центров на 30-50%, что делает бизнес более эффективным. В регионах России с дешевой электроэнергией стоимость добычи биткоина в 2–3 раза ниже, чем в США или Канаде.

В 2023 году благодаря развитию отрасли было создано свыше 5 тыс. высокооплачиваемых рабочих мест в удаленных регионах страны. Майнинг несет прямой вклад в ВВП (около 50 млрд руб. в год, включая налоги и инвестиции). Добыча криптовалюты улучшает инфраструктуру в регионах, ситуацию с безработицей и средними зарплатами.

При этом майнеры помогают расходовать «неиспользуемую» энергию, в том числе избыточную. Гибкая структура работы майнинг-ЦОДов позволяет отключать оборудование в момент пиковых нагрузок. Поэтому майнеры — это идеальный потребитель с точки зрения энергосбытовых компаний.

Российский майнинг пользуется спросом и у зарубежных клиентов, особенно из стран СНГ и Ближнего Востока. Есть и другие экспортные возможности отрасли, которые реализуются прямо сейчас. Например, продажа оборудования за границу.

Реальный кейс

Один из примеров реализации кейса компанией Promminer:

  • Общая стоимость проекта: 6,534 млрд руб.;
  • Доходность в месяц — свыше 59 BTC;
  • Срок реализации — 5 месяцев.

В компанию обратился заказчик с целью постройки майнинг-проекта мощностью 50 МВт. Для генерации электроэнергии были выбраны газопоршневые установки, выстроена инвестиционная стратегия — накопление добытых биткоинов. В реализацию проекта были включены 13,2 тыс. ASIC Antminer S21 200 TH/s и 50 мобильных ЦОДов на 264 устройства.

В течение первых двух месяцев была частично построена площадка, проведено электричество, подготовлена локация к подключению оборудования. В это же время были изготовлены 50 контейнеров для майнинга, поставлены 5000 устройств. Затем инженеры занялись пусконаладочными работами по установке на площадке мобильных ЦОДов и майнеров.

В результате, 20 мобильных ЦОДов и 5000 ASIC вычислительной мощностью 1000 PH/s запущены в работу, их актуальная доходность — 22,3 BTC. В течение следующих 2-3 месяцев будут поставлены еще 8200 Antminer S21 и запущены оставшиеся 30 контейнеров для майнинга. Итоговая вычислительная мощность всего оборудования вырастет до 2,6 EH/s при доходности 59,26 BTC в месяц.

Интерес к майнингу от промышленных компаний

Майнинг продолжит развиваться в России и уже к 2026 году общий объем потребляемой мощности майнинговых объектов в стране, вероятно, достигнет 4-5 ГВт. Этого удастся добиться в том числе за счет использования возобновляемых источников энергии, что повысит привлекательность отрасли для корпораций.

Уже сейчас крупные российские нефтегазовыкомпании заинтересованы в майнинге, и стали проявлять еще больший интерес после введения криптовалют в правовое поле. Предприятия с профицитом электроэнергии и неиспользуемыми площадями интегрируют майнинг как часть операционной модели. С учетом многократного роста курса биткоина его добыча стала еще более привлекательной для инвесторов институционального уровня.

Российский промышленный майнинг вышел на новый уровень развития. Теперь это полноценная отрасль с понятными правилами налогообложения. Мы ожидаем дальнейший рост числа промышленных майнеров в России, увеличение объема вычислительных мощностей, задействованных в добыче криптовалюты, и колоссальную пользу не только для экономики страны в целом, но и для удаленных регионов, в которых будут создаваться новые рабочие места, повышаться качество жизни и развиваться инфраструктура.

Leituras 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.

marsbitHá 1h

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

marsbitHá 1h

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.

marsbitHá 1h

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

marsbitHá 1h

Trading

Spot
活动图片