MARA установила рекорд доходов за квартал и выбрала слияние майнинга с ИИ

cryptonews.ruОпубликовано 2025-11-19Обновлено 2025-11-19

  • MARA заработала $252,4 млн за ІІІ квартал.
  • Она также решила объединить майнинг и ИИ через партнерства с MPLX и Exaion.
  • CEO MARA отметил роль ИИ в преобразовании неиспользованной энергии из майнинга в «интеллект и производительность».

Публичная майнинговая компания MARA (бывшая Marathon Digital) сообщила о рекордном доходе в III квартале 2025 года – $252,4 млн, что составляет рост на 92% в годовом измерении. Чистая прибыль компании составила $123 млн ($0,27 на акцию) против убытка $124 млн в прошлом году.

Несмотря на сильные результаты, по данным Yahoo! Finance, акции MARA упали на 5,8%, до $16,96, после кратковременного падения цены биткоина ниже $100 000.

Во время конференц-звонка генеральный директор MARA Фред Тил заявил, что компания активно трансформируется в многопрофильную цифровую инфраструктурную компанию, которая работает не только с биткоином, но и с системами искусственного интеллекта (ИИ).

«В этом квартале мы продолжили эволюцию MARA — от чистого биткоин-майнера до вертикально интегрированной цифровой инфраструктурной компании. Такой, которая превращает энергию как в ценность, так и в интеллект», — сказал Тил.

Он подчеркнул, что стратегия компании основывается на простой идее: «электроны — это новая нефть».

«Энергия становится определяющим ресурсом цифровой экономики, которая питает все — от биткоин-майнинга до искусственного интеллекта», — добавил CEO.

MARA планирует объединить энергетические потоки биткоина и ИИ в единую платформу.

«Биткоин-майнинг монетизирует неиспользованную энергию и стабилизирует энергосети, тогда как ИИ-вычисления превращают эту же энергию в интеллект и производительность», — пояснил Тил.

После завершения квартала компания развернула первые ИИ-серверы на своей площадке в Гренбери, Техас.

MARA также объявила о партнерстве с MPLX LP — дочерней структурой Marathon Petroleum Corporation, крупнейшей нефтеперерабатывающей компании США. Сотрудничество предусматривает разработку мощностей по генерации энергии и дата-центров в Западном Техасе, которые обеспечат компанию дешевым природным газом и стабильным энергоснабжением.

Еще одной ключевой инициативой является приобретение контрольного пакета Exaion, французской дочерней компании EDF — одного из крупнейших в мире производителей энергии с низким уровнем выбросов. После завершения регуляторных согласований Exaion предоставит MARA экспертизу в управлении дата-центрами уровня Tier III/IV и вычислениях высокой производительности (HPC).

«Вместе Exaion и MPLX соединяют две стороны нашего бизнеса – энергию и вычисления. Эти инициативы углубляют нашу экспертизу в том, как энергия создается, управляется и монетизируется», — отметил Тил.

MARA сейчас владеет около 53 250 BTC, стоимостью более $5,3 млрд, увеличив свои резервы на 98% в годовом выражении. Этот показатель делает ее второй по величине публичной биткоин-копилкой, по данным Bitcoin Treasuries. Компания добавила еще 400 BTC после рыночной коррекции в октябре.

Другие крупные майнеры также ищут возможности в сфере ИИ. Так, IREN, бывший майнер биткоина, подписал соглашение с Microsoft на $9,7 млрд, а Cipher Mining — контракт с Fluidstack при поддержке Google на $3 млрд для поставки мощностей для ИИ-загрузок.

Похожее

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

В первом квартале 2026 года сеть Ethereum продемонстрировала парадоксальную динамику: количество активных пользователей, транзакций и пропускная способность достигли исторических максимумов, в то время как комиссии за транзакции, общая заблокированная стоимость (TVL), объем торгов и рыночная капитализация ETH снизились. Этот феномен объясняется стратегическим переходом к этапу «низких комиссий для роста масштаба» после обновления Fusaka, которое удешевило блок-пространство. Парадокс Джевонса проявляется в том, что снижение стоимости использования высвобождает новый спрос. Ключевой тренд — смещение нарратива от DeFi-платформы к глобальному расчетному слою для институциональных финансов. Ethereum сохраняет доминирующую позицию в сегментах стейблкоинов (61,8% среди топ-5 сетей), токенизированных фондов (73%) и товаров (84%), привлекающих таких гигантов, как BlackRock и JPMorgan. Инвестиции в масштабирование и снижение комиссий нацелены на укрепление сетевых эффектов и долгосрочную ценность ETH как базового актива для расчетов в цифровой экономике.

marsbit43 мин. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

marsbit43 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

Интелл CEO Чэнь Лиу впервые выступил в подкасте, поставив цель увеличить доходность компании в 10 раз за 5-10 лет. Основные стратегические направления включают инвестиции в передовые технологии упаковки (EMIB), стеклянные подложки и новые материалы, такие как нитрид галлия (GaN), карбид кремния (SiC), фосфид индия (InP) и синтетические алмазы, для преодоления физических ограничений традиционного масштабирования процессоров. Он отметил, что всплеск спроса на ИИ-агентов и задачи логического вывода увеличил значимость CPU, изменив соотношение CPU/GPU в серверах с 1:8 до 1:4 и ниже. Лиу подчеркнул важность восстановления баланса, фокуса на продуктах и клиентах, а также стратегической ценности внутреннего американского производства для безопасности цепочек поставок. Ключевыми показателями для фаундри-бизнеса названы выход годных изделий и время цикла. Совместный проект с Илоном Маском Terafab направлен на решение проблемы отставания инфраструктуры полупроводников от роста потребностей ИИ. Лиу считает, что истинный потенциал Intel, выходящий за рамки традиционного рынка ПК, начнет реализовываться в период 2030-2032 годов в таких областях, как периферийные вычисления, физический ИИ и ИИ-агенты, благодаря интеграции технологий XPU, передовой упаковки и фаундри-услуг.

marsbit48 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

marsbit48 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

В венчурном рынке «мировые модели» стали горячей темой, но Пит Флоренс, сооснователь и бывший ведущий исследователь Google DeepMind, публично отверг этот ярлык для своей компании Generalist AI. Несмотря на то, что он был ключевым разработчиком архитектуры VLA, лежащей в основе многих современных «мировых моделей», Флоренс считает, что акцент должен делаться на конкретных целях, а не на модных терминах. Его цель — создать роботов, способных с высокой надежностью выполнять самые разные задачи без специального обучения для каждой. Недавно Generalist AI привлекла $4 млрд в ходе раунда финансирования при оценке в $20 млрд. Среди инвесторов — NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, фонд NFDG, сооснователь Xiaomi Линь Бинь, основатель Zoom Эрик Юань и известный ученый в области ИИ Ли Фэйфэй. Подход Флоренса сформировался под влиянием его научного руководителя в MIT, Рус Тедрейка, который делал акцент на понимании физики. В Generalist AI этот подход выражается в последовательной разработке моделей, нацеленных на практическую полезность. Их первая модель, GEN-0, продемонстрировала, что законы масштабирования, как у больших языковых моделей, применимы и к физическим действиям. В апреле 2026 года была представлена GEN-1, обученная на более чем 50 тысячах часов данных, собранных с помощью специальных перчаток. Она достигает 99% успеха в таких задачах, как складывание коробок, и работает в три раза быстрее предыдущей версии. Флоренс считает, что производительность GEN-1 приближается к переломному моменту, необходимому для коммерческого развертывания. Финансирование, полученное после ее демонстрации, подтверждает веру инвесторов в его целеориентированный подход к созданию универсальных роботов, которые могут изменить экономику физического труда.

marsbit50 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

marsbit50 мин. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

За последние три дня Google потеряла двух ведущих специалистов по ИИ: Ноама Шазера, одного из авторов архитектуры Transformer, присоединившегося к OpenAI, и Джона Джампера, руководителя проекта AlphaFold и нобелевского лауреата, перешедшего в Anthropic. Эти события не являются изолированными случаями — они отражают устойчивую тенденцию оттока ключевых талантов из Google в сторону OpenAI и Anthropic. Основная причина — фундаментальное несоответствие миссий. Коммерческие цели Google, ориентированные на рекламный бизнес, ограничивают фундаментальные исследования, в то время как OpenAI и Anthropic предлагают фокус на развитии ИИ и безопасности. Кроме того, перспектива скорого IPO OpenAI и Anthropic сулит сотрудникам значительный финансовый рост, чего не может предложить зрелый гигант вроде Google. Слияние Google Brain и DeepMind в 2023 году, предназначенное для консолидации усилий, на практике усилило внутренние трения между исследовательской и продуктовой культурами, увеличив давление коммерциализации на науку. Этот структурный отток талантов перекраивает ландшафт индустрии. Несмотря на сохраняющиеся преимущества в вычислительных ресурсах и данных, Google рискует проиграть в гонке, где ключевым активом являются люди, продвигающие технологические границы. Способность удерживать этих людей становится для компании самой сложной задачей.

marsbit2 ч. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

marsbit2 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

За кулисами результатов ведущих ИИ-моделей, таких как GPT и Gemini, часто стоит один и тот же «составитель заданий» — китайский исследователь Чэнь Вэньху. Будучи доцентом Университета Ватерлоо и основателем лаборатории TIGERLab, он разработал ключевые оценочные эталоны MMLU-Pro, MMMU и MMMU-Pro, которые стали общим языком для сравнения способностей моделей. Чэнь Вэньху сосредоточился на создании более сложных и устойчивых тестов, когда предыдущие эталоны, такие как MMLU, перестали эффективно различать передовые модели, достигшие почти идеальных результатов. MMLU-Pro, с его 12032 вопросами, расширенными вариантами ответов и акцентом на рассуждения, снизил точность моделей на 16–33% и уменьшил зависимость от угадывания. MMMU и MMMU-Pro, в свою очередь, оценивают мультимодальное понимание, требуя от моделей анализа изображений, таблиц, схем и текста в контексте профессиональных знаний, что выявило значительные ограничения даже у самых мощных моделей. Исследования Чэнь Вэньху в области сложных вопросно-ответных систем и его опыт работы в Google DeepMind над Gemini позволили ему глубоко понять слабые места в оценке ИИ. Его лаборатория также занимается разработкой моделей, таких как UniVideo и Vamba, что помогает создавать более точные и релевантные тесты. Сегодня, работая в лаборатории суперинтеллекта Meta, Чэнь Вэньху продолжает влиять на развитие ИИ через улучшение данных для предобучения и систем оценки, оставаясь ключевой, но менее заметной фигурой в этой быстроразвивающейся области.

marsbit3 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

marsbit3 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片