ФАС предложила снизить соцнорму по электроэнергии. Что будет с майнерами

cryptonews.ru2025-10-19 tarihinde yayınlandı2025-10-28 tarihinde güncellendi

Эксперты рассказали, как повлияет на добычу криптовалют сокращение перекрестного субсидирования, предложенное антимонопольным ведомством

С 2027 года в России может измениться порядок расчета социальной нормы потребления электроэнергии. 29 октября на заседании правительственной комиссии по электроэнергетике будет рассмотрено предложение Федеральной антимонопольной службы (ФАС) о поэтапном сокращении перекрестного субсидирования — когда население платит меньше за счет завышенных тарифов для бизнеса и бюджетных организаций.

По расчетам ФАС, общий эффект от предлагаемых мер позволит за пять лет снизить объем перекрестного субсидирования примерно на 160 млрд руб. Сейчас его размер оценивается почти в 340 млрд руб., и рост продолжается в том числе из-за распространения нелегального майнинга.

Для промышленных майнеров это приведет к увеличению прямых расходов на электроэнергию, что снизит маржинальность бизнеса, особенно в регионах с дорогой генерацией, рассказал «РБК-Крипто» директор Ассоциации промышленного майнинга Сергей Безделов. В то же время он отметил, что для мелких майнеров работа на бытовых тарифах станет значительно менее выгодной: отмена субсидий и уменьшение льготных лимитов резко повысит их счета за электричество, сделав майнинг почти нерентабельным.

rbc.group

Серый майнинг лишится основы

Снижение соцнормы напрямую повлияет на сегмент серого майнинга, который использует тарифы для населения, подтвердил заместитель генерального директора по развитию группы компаний Intelion Максим Симуткин. Он пояснил, что порог будет исчерпываться значительно быстрее, после чего для таких пользователей начнет действовать коммерческая цена, сопоставимая с ценами для прочих потребителей.

«Это фактически делает добычу криптовалют в распределительной сети экономически нецелесообразной. Так как нового диапазона будет хватать на одно стандартное майнинговое устройство в течение половины месяца», — сказал эксперт.

По словам Симуткина, для промышленного майнинга никаких последствий эта мера не принесет. Он отметил, что еще год назад был установлен лимит в 6000 кВт⋅ч на майнинг для физлиц, и с тех пор на рынке наблюдается устойчивая тенденция снижения интереса частных инвесторов к размещению новых одного-двух устройств и увеличение запросов на большие партии для организованного промышленного майнинга.

Рост тарифов для населения при большом объеме потребления выше социальной нормы ускорит этот процесс, окончательно устранив экономическую основу для серого майнинга, говорит Симуткин.

Альтернативная генерация

На отрасль майнинга (с учетом недобросовестных участников рынка) приходится около 2% от общего потребления электроэнергии в России, напомнил эксперт в области коммуникаций отрасли промышленного майнинга и цифровых валют Андрей Лобода. При этом он обратил внимание на то, что крупные участники рынка развивают свою деятельность в энергопрофицитных регионах.

По словам эксперта, стратегически важное направление для промышленных майнеров — попутный нефтяной газ (ПНГ) и создание дата-центров с газопоршневой установкой (ГПУ на майнинг). Они значительно нивелируют риски роста тарифов на электроэнергию, говорит Лобода.

Российские нефтяники уже несколько лет используют энергию от сжигания ПНГ для добычи криптовалют. «Газпром нефть» еще в 2020 году запустила дата-центр для майнинга на своем месторождении в Ханты-Мансийском АО.

Ранее председатель комиссии Госсовета по направлению «Энергетика» Айсен Николаев заявил, что майнинг актуален для регионов России, богатых на энергоресурсы, но не имеющих возможности их экспортировать из-за удаленности. По словам Николаева, в таких районах, как Якутия, добыча угля или газа для энергообеспечения высокопроизводительных вычислений может помочь в развитии местной экономики.

İlgili Okumalar

After Aave's Exit and TVL's Sharp Fluctuation, Where Does MegaETH's Valuation Anchor Lie?

Following the withdrawal of Aave and a sharp drop in its Total Value Locked (TVL), the valuation of the high-performance DeFi blockchain MegaETH faces scrutiny. Once a highly anticipated project with a fully diluted valuation (FDV) reaching around $2 billion, MegaETH saw its TVL plummet from a May peak of $245 million to just over $30 million in July, a roughly 70% decline. Its native token, MEGA, currently trades around $0.048 with a market cap of approximately $54 million and an FDV of about $480 million. The report identifies a core vulnerability: MegaETH's TVL was heavily dependent on a single protocol, Aave V3, which at its peak contributed around 90% of the chain's TVL. A significant portion of this capital is attributed to leveraged yield-farming strategies involving stablecoins like USDe. When the profitability of these strategies diminished, capital rapidly exited, exposing the lack of diversified, sustainable activity. Three key mismatches between MegaETH's valuation and its fundamentals are highlighted: 1. **Valuation vs. Real Usage:** With an FDV of ~$4.8B but only ~$1M in annualized protocol revenue and ~2,600 daily active addresses, the valuation appears disconnected from current economic activity. 2. **Token Narrative vs. Ecosystem Reality:** Despite its DeFi narrative, nearly 80% of the chain's recent protocol revenue comes from a trading card game, Monster, not from core DeFi applications like Aave. The chain's native stablecoin, USDM, also shows low trading volume and a declining market cap. 3. **Short-Term Hype vs. Long-Term Delivery:** Initial hype from token generation, blue-chip integrations, and influencer support has faded. Major protocols like Uniswap now hold minimal TVL on the chain, indicating that early capital was largely transient and driven by incentives rather than organic demand. The situation reflects a broader market trend where investors are becoming less tolerant of valuations based on inflated TVL and narrative, demanding clearer evidence of sustainable transactions, revenue, and ecosystem development. While MEGA's price may experience short-term rebounds from market sentiment, a fundamental re-rating likely depends on the team's ability to convert its remaining resources into tangible, user-retaining applications and genuine ecosystem growth.

链捕手2 saat önce

After Aave's Exit and TVL's Sharp Fluctuation, Where Does MegaETH's Valuation Anchor Lie?

链捕手2 saat önce

Goldman Sachs In-Depth Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: China's AI Models at an Inflection Point China's open-source/open-weight large language models (LLMs) have reached performance parity with top global proprietary models, according to a Goldman Sachs report. This is driven by architectural innovations and higher parameter efficiency, allowing Chinese models to achieve comparable capabilities at 2%-10% the parameter size and significantly lower cost. The market is evolving into a two-tiered structure: a high-end segment (e.g., GLM5.2, Qwen3.7 Max) with premium pricing and a low-end, price-sensitive segment for global SMEs and individual users. Key points: * **Cost & Performance:** Innovations like Mixture of Experts (MoE) enable high performance with smaller models. Projects like Meituan's LongCat 2.0, trained on domestic hardware, highlight progress in tech self-sufficiency. * **Open-Source Strategy:** Most Chinese players use open-source/open-weight models for flexibility and ecosystem growth. However, Goldman notes this may underreport actual deployment and revenue. A shift toward "open-weight + community license" models with revenue sharing (e.g., MiniMax) could improve monetization. * **Market Shift & Global Expansion:** Enterprise AI adoption is shifting from "token maximization" to "ROI-first." International expansion, especially in non-US markets, is a major growth driver. Chinese models are increasingly available on global platforms like AWS Bedrock and Microsoft Copilot. * **Competitive Landscape:** Using a framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies **Zhipu AI and DeepSeek** as the strongest in foundational text models, and **ByteDance** as the leader in multimodal/video generation. The report maintains Buy ratings on MiniMax and Kuaishou. * **Market Growth:** China's AI model API and subscription revenue is projected to grow from an estimated ¥35 billion in 2026 to ¥879 billion by 2030.

marsbit2 saat önce

Goldman Sachs In-Depth Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

marsbit2 saat önce

Goldman Sachs Deep Dive Report: Who Will Become the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry? China's AI large model sector is at a historic inflection point. Goldman Sachs argues that the intelligence of Chinese open-source/open-weight models is approaching top global proprietary models. Rapid adoption by domestic enterprises and global SMEs is creating a data flywheel effect that will further drive model iteration. The evolution is summarized as moving from "DeepSeek's cost-efficiency moment last year to GLM's model-intelligence moment this year." Chinese models achieve near-state-of-the-art performance at significantly lower cost, primarily due to architectural innovations like Mixture of Experts (MoE) and higher parameter efficiency. Models like DeepSeek V4 Pro (1.6T params), GLM5.2 (0.7T), and MiniMax M3 (0.4T) are much smaller than global leaders. Recent advancements in coding capability are attributed to better data curation and RLHF. Landmarks like Meituan's LongCat 2.0, trained fully on domestic AI chips, demonstrate progress in hardware stack independence. The market is forming a "two-tiered structure." The high-end tier (e.g., GLM5.2, Alibaba's Qwen3.7 Max) prices around $1 per million tokens, about 10-25% of US top models, with estimated inference gross margins of 10-20%. The low-end tier (priced as low as $0.06-$0.2 per million tokens) targets price-sensitive global SMEs and individuals. MiniMax derives 60-70% of revenue overseas. Goldman forecasts China's AI model API/subscription revenue to grow from an estimated RMB 35bn in 2026 to RMB 879bn by 2030. Most Chinese players adopt open-source/open-weight strategies for deployment flexibility and community feedback, though this limits monetization as deployments on third-party platforms (e.g., Alibaba Cloud) may not generate direct revenue. A shift towards "open-weight + community license" models with revenue-sharing agreements (like MiniMax's approach) could improve unit economics. International expansion, particularly in non-US markets, is the key growth driver. The global enterprise AI paradigm is shifting from "token maximization" to "ROI prioritization." Chinese models are already hosted on major global platforms like AWS Bedrock and are under consideration for integration into Microsoft Copilot. Using a competitive framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies the strongest players: In foundational text models, Zhipu AI (initiated coverage) and DeepSeek lead. In multimodal/video generation, ByteDance's Seed is the frontrunner, with Kuaishou's Kling and MiniMax's Hailuo also well-positioned. Goldman maintains a Buy rating on MiniMax, citing its attractive valuation.

链捕手2 saat önce

Goldman Sachs Deep Dive Report: Who Will Become the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

链捕手2 saat önce

İşlemler

Spot
活动图片