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全美城镇抵制建数据中心，比特币矿工成了最大受益者

摩根士丹利分析师指出，美国多州正放缓或暂停新建数据中心，这意外地使已接入电网的比特币矿企成为最大受益者。 全美范围内，反对数据中心的声浪已演变为有组织的政治运动。超过500个城镇设限，多个州长推出暂停令或严格限制，导致数百亿美元项目搁置。尽管特朗普公开支持，但地方审批权是关键阻力。 新建数据中心的核心难点在于电力接入与扩容，审批流程漫长。而比特币矿企已拥有现成的电力合同、设施及并网许可，这在当前环境下变得极具稀缺价值。 矿企早已开始转型。过去三个季度，上市矿企削减了21%的算力，将电力转向利润更高的AI计算领域。市场对此反应积极，承接AI业务的矿企估值倍数远超纯挖矿企业。背后原因是比特币价格一度低迷，迫使矿企出售比特币或抵押借贷求生。 然而，前景存在变数：首先，部分州的审查政策同时针对数据中心和加密矿场，矿企的既有许可并非绝对安全。其次，近期比特币价格强劲反弹，若持续上涨可能使挖矿重新变得经济，届时矿企向AI转型的决策可能需要重新评估。

marsbit6小时前

全美城镇抵制建数据中心，比特币矿工成了最大受益者

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AI竞赛新规则：英伟达从芯片战转向能源与基建战场

英伟达宣布为OpenAI在俄亥俄州的数据中心建设提供1050亿美元财务担保，标志着人工智能行业的竞争重心正从芯片转向实体基础设施和能源资源。这家电子制造商通过承担设备租赁和残值风险，确保其系统独家部署于这座4.25吉瓦的园区。此举表明，科技公司为了推动AI进一步发展，已不能止步于制造强大处理器，而必须成为巨型建筑项目的金融担保方和实际共同投资者。 英伟达在提交给美国证券交易委员会的报告中澄清，该担保并非直接建设融资，而是针对租户违约的保险。支付仅在OpenAI无力偿付且设施确认可运营后触发。与此同时，英伟达将向SB Energy投资15亿美元以支持项目的能源部分。项目能源基础由SB Energy和软银提供，计划建设至少10吉瓦新发电能力，其中约9.2吉瓦来自天然气，电网基础设施投资至少42亿美元，首批产能计划于2028年上线。 主要AI开发商正积极通过多元供应商策略降低风险。OpenAI与AMD达成战略合作，部署高达6吉瓦的Instinct GPU；Anthropic也与AMD协议部署最多2吉瓦GPU。英伟达则通过与阿波罗、黑石等多家金融机构合作，动员超过5000亿美元外部资本，并愿意承担交易额25%以内的残值支持。 俄亥俄州项目事件揭示了一个根本性转变：AI领域的领导力不再仅由芯片性能决定，确保物理空间、电力供应和多年项目的财务可持续性已成为关键成功因素。科技公司被迫融入实体经济，承担起开发商和金融机构的职能。行业未来将取决于创新与实际基础设施能力之间的平衡，金融担保和能源合同变得与处理器架构专利同等重要。 从宏观经济视角看，英伟达的交易让人联想到1990年代末电信设备制造商为促进销售而向客户提供信贷的模式。尽管此次担保被结构化为违约保险而非直接贷款，但其经济逻辑相似：设备销售商承担买方部分风险以保障自身产品需求。一个悬而未决的问题是：到2028年，依赖天然气的能源基础设施在AI市场增速可能变化的情况下是否仍能满足需求？如果AI应用普及未达预期，此类融资模式能否持续？

cryptonews.ru08/21 09:16

AI竞赛新规则：英伟达从芯片战转向能源与基建战场

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长鑫拒绝苹果压价，价格不低于三星SK海力士，苹果失去了议价权

韩媒报道称，苹果主动寻求向长鑫存储采购DRAM，希望获得比三星、SK海力士更低的价格，但遭到长鑫拒绝。长鑫明确表示，其报价不会低于韩企，甚至可能更高。 这背后有几个关键原因。首先，华为、小米等中国本土企业已通过长期合同锁定了长鑫的产能，使其无需迁就苹果的苛刻条件。其次，AI浪潮推动HBM需求爆发，三星、SK海力士将更多产能转向利润更高的HBM，导致通用DRAM供应紧张、价格大幅上涨，苹果成本压力剧增。此外，长鑫的技术已大幅提升，DDR5等产品良率突破90%，与三星的差距显著缩小，不再需要依靠低价竞争。 长鑫的拒绝也反映了其对风险的考量。以往依赖苹果供应链的企业（如欧菲光、闻泰科技）曾因订单变动或政治风险遭受重创。长鑫作为受关注的半导体企业，进入果链的政治风险可能大于商业收益。 这一事件标志着产业议价权的转移。过去终端品牌主导供应链，如今上游核心产能（尤其是AI相关）成为稀缺资源，供应商话语权增强。中国半导体企业正从“低价替代者”转变为能平等议价、掌握定价权的供应商。苹果试图以长期订单换取低价和优先供货的传统优势正在失效，这背后是中国产业升级和技术实力提升的必然结果。

marsbit08/06 00:41

长鑫拒绝苹果压价，价格不低于三星SK海力士，苹果失去了议价权

marsbit08/06 00:41

记者指出加密资产相关公司转向人工智能的趋势

多家以购买数字资产为核心业务的公司近期纷纷转向人工智能领域。根据Bloomberg报道，至少12家此类企业已在过去几个月调整战略，但这一转变未能有效提振投资者信心。追踪数据显示，美国与加拿大的相关公司股价年内中位数下跌43%，许多甚至低于其净资产价值，管理层也相继离职。 报道列举了多个案例：曾专注比特币投资的K Wave Media Ltd.转型发展数据中心后股价暴跌71%；Lixte Biotechnology Holdings Inc.与能源公司合并后股价下滑33%；持有山寨币的AlphaTON Capital更名为Alpha Compute后同样损失33%。分析指出，该板块疲软与数字资产自身表现直接相关。 法律界人士指出，“加密财库”一词已从去年的中性概念变为如今的负面标签。企业转向AI被视为顺势而为，因科技巨头如Alphabet、微软以及OpenAI等初创公司对算力基础设施的巨额投入，已使数据中心相关股票成为标普500指数中的佼佼者。例如，SanDisk股价涨幅超500%，戴尔、英特尔和美光科技也表现强劲。 这股AI热潮已超出加密货币市场，连鞋类品牌Allbirds也在股价暴跌后转向算力基础设施并更名为Smartbird。相比之下，比特币矿企的转型更为顺利：CoreWeave转向云计算后股价上涨，Hut 8等公司改造数据中心后股价亦逐步回升。 业内人士表示，投资者对区块链技术的兴趣并未消失，但当前形式的数字财库模式已不受青睐。Coinbase首席执行官布莱恩·阿姆斯特朗此前曾指出，加密项目转向AI是一个错误。

cryptonews.ru07/27 16:36

记者指出加密资产相关公司转向人工智能的趋势

cryptonews.ru07/27 16:36

比特币、XRP被排除在外——标普数字资产指数揭示加密货币最大转变

Pantera Capital与标普道琼斯指数公司联合推出了首个标普数字资产指数，该指数包含18种加密货币，但目前已确认的只有以太坊、BNB、Solana、Hyperliquid和Tron。值得注意的是，比特币和XRP这两大主流加密资产未被纳入。 市场分析认为，这标志着加密市场可能出现重大分化。该指数似乎更注重项目的基本面，即网络的实际经济活动、可持续收入和真实世界效用，而非单纯依据市值。例如，已确认入选的资产在过去六个月的熊市中创造了30亿美元的年化收入。 这表明机构资金可能正将投资逻辑从过去跟随比特币的单一高风险叙事，转向关注具有扎实基本面的区块链网络。随着机构资本通过此类指数产品进入市场，未来加密周期可能会更加强调基本实力与价格动量之间的差异。

ambcrypto07/22 07:47

比特币、XRP被排除在外——标普数字资产指数揭示加密货币最大转变

ambcrypto07/22 07:47

矿企股离加密越来越远了

近期比特币矿企股与加密货币市场呈现明显脱钩。尽管近一年BTC价格下跌46.12%，但多家主要矿企股价逆势大涨，如HUT上涨363.26%。推动股价上涨的核心因素已非传统的币价、产量或算力，而是矿企向AI基础设施转型的叙事。 矿企拥有现成的电力容量、土地和运维体系，恰好能满足AI数据中心对快速部署的急切需求。例如，CleanSpark签署了价值约66亿美元的20年基础设施租约，TeraWulf计划融资35亿美元扩建数据中心。市场开始按照AI基建逻辑对其估值，其股价波动也与半导体等科技板块关联性增强。 然而，这种估值重塑伴随三层风险：一是估值受整体AI叙事波动影响；二是转型项目的实际回报率存在不确定性，行业基线回报率较低；三是未来收入依赖长期合同的顺利执行，面临融资、监管许可和租户质量等挑战。 与此同时，矿工行为模式也在改变。为了筹集转型所需资金，上市矿企大幅增加比特币抛售，卖币逻辑从维持运营现金流转向为AI建设融资。部分退出网络的算力及其背后的电力资源，可能因长期AI合约而被锁定，难以回流比特币挖矿。 综上所述，资本市场正在按照矿企脱离纯挖矿框架、向AI基础设施服务商转型的前景进行定价。虽然它们仍参与比特币网络，但对电力、土地和长期合同的追逐，正使其业务本质逐渐远离纯粹的加密矿业。

链捕手07/17 10:20

矿企股离加密越来越远了

链捕手07/17 10:20

当美国巨头集体“叛逃”中国 AI 模型

美国最大加密货币交易所Coinbase将AI模型切换至中国的GLM-5.2和Kimi-2.7，使AI支出减少一半，但使用量仍在增长。这一变化通过三招策略实现：建立自动路由系统根据任务选择最合适模型；将缓存命中率从5%大幅提升至60%；推行“上下文工程”，要求开发者精简对话内容以提高效率。 这股趋势并非个例。AI创业公司Lindy用Deepseek替换Claude后成本“断崖式下降”；Snowflake的测试显示，GLM-5.2在多项任务上的表现与价格贵5-7倍的Claude Opus接近。虽然中国模型在稳定性上可能略逊一筹，但巨大的价格优势促使越来越多的企业重新考量性价比。 这一现象正在重塑AI行业格局。用户可从中获得启示：不必只认一个模型，应根据任务灵活选用；善用缓存和模板能显著降低成本；与AI对话时提供更精准而非更冗长的上下文，效果更好。更深层次看，美国巨头的选择动摇了OpenAI等公司依赖高增长收入的定价逻辑，可能引发行业价格战，最终为用户带来更多选择和更低成本。AI竞争已从技术跑分进入真金白银的成本较量阶段。

链捕手07/03 16:08

当美国巨头集体“叛逃”中国 AI 模型

链捕手07/03 16:08

Anthropic 450亿致命死穴，中国式“白菜价”反手出招

AI行业格局出现重大变动。根据2026年数据，Anthropic在企业级AI市场占有率首次超越OpenAI，营收实现爆炸式增长，其年度经常性收入在15个月内从10亿美元飙升至约450亿美元，增长45倍，并预计在2026年第二季度实现盈利。相比之下，OpenAI虽营收增长，但面临严重亏损，其收入严重依赖消费端订阅，免费用户带来巨大算力成本。 两者命运分化的核心在于商业模式：Anthropic专注于企业级市场，其大部分营收来自B端客户和API，客户黏性强；而OpenAI过度依赖C端流量，面临用户忠诚度低和成本高昂的问题。 然而，Anthropic的商业模式也存在隐患，例如其AI智能体可能因故障重试导致客户产生意外高额账单，其营收计算方法也受到质疑。 文章最后提出，中国大模型可能采取“白菜价”甚至免费策略，凭借低廉的电力成本提供推理服务，这或将对OpenAI和Anthropic以高额授权费为基础的商业模式构成潜在威胁。

marsbit06/29 10:32

Anthropic 450亿致命死穴，中国式“白菜价”反手出招

marsbit06/29 10:32

茅台时刻：当流动性枯竭，所有人都在抱团 HYPE 和 ZEC

在2026年5月的加密市场，出现了严重的流动性割裂与信仰转移。长期看多以太坊的布道者David Hoffman清仓ETH，标志着市场情绪的转变。ETH价格较前期高点腰斩，而HYPE与ZEC则逆势大涨。 这种现象类似于2020年A股流动性收缩时的“核心资产抱团”。当市场资金减少，资金会集中涌向少数叙事最强或最安全的资产。 当前加密市场流动性枯竭源于比特币ETF吸走大量资金后出现净流出，以及核心叙事塌方。机构下调ETH预期并指出其通缩属性减弱，而Solana的高波动性在风险厌恶期成为负担。 资金集中涌向两个方向： 1. **HYPE（Hyperliquid）**：凭借将大部分代币分给用户的“道德故事”和作为去中心化永续合约交易所产生巨额协议收入的“现金流故事”吸引资金。其链上数据和机构产品上线支持了上涨。 2. **ZEC（Zcash）**：这是一个“恐惧故事”。在AI去匿名化威胁、量子计算风险和链上财富透明的背景下，隐私需求激增。Arthur Hayes和Multicoin Capital等大佬公开押注，监管调查结束和ETF预期进一步推动其上涨。 抱团能否持续取决于市场流动性是否恢复（如美联储降息、ETF资金回流）。但抱团本身也蕴含风险，ZEC和HYPE的高集中度意味着任何大额卖出都可能引发踩踏。 文章最后抛出关键问题：当市场只认可极少数资产时，下一个被抱团的资产会是什么？提前想清楚答案的人可能抓住下一轮机会，而盲目跟随者可能成为最后的接盘者。

marsbit05/21 03:29

茅台时刻：当流动性枯竭，所有人都在抱团 HYPE 和 ZEC

marsbit05/21 03:29

这条芯片赛道，彻底火了

当前，全球AI芯片市场正经历从GPU主导转向ASIC崛起的深刻变革。自2025年起，随着AI推理需求爆发并成为算力重心，定制化ASIC芯片凭借更高的能效比和更低的成本，在规模化推理场景中展现出显著优势。数据显示，2026年AI推理负载占比已升至三分之二，ASIC在AI芯片中的份额预计2027年将突破45%，市场规模有望从2024年120亿美元增长至2027年300亿美元。 产业拐点清晰显现：云服务商（如谷歌、AWS、微软、Meta）为掌握算力自主权，纷纷加大自研或定制ASIC投入；传统巨头如博通、Marvell凭借深厚积累持续扩大客户合作；手机芯片厂商联发科、高通也跨界进军，成为ASIC市场重要变量。联发科拿下谷歌订单并设下激进营收目标，高通则通过收购整合能力，快速切入推理芯片市场。 与此同时，中国力量如芯原股份、翱捷科技作为独立设计服务商，依托全栈定制能力与IP积累，在AI ASIC“卖铲”赛道快速崛起，订单与业绩呈现爆发式增长。 ASIC的兴起也驱动产业链底层技术协同升级，包括台积电CoWoS先进封装产能大幅扩张，以及3.5D封装、高速互连等系统架构创新。然而，ASIC也面临开发成本高、流片风险大、软件生态壁垒及供应链依赖等挑战。 展望未来，AI加速器市场或将形成“训练靠GPU、推理靠ASIC”的共存格局。ASIC的黄金时代不仅是技术路径的迁移，更标志着算力定义权从单一巨头向多元参与者扩散的产业民主化进程。

marsbit05/18 00:29

这条芯片赛道，彻底火了

marsbit05/18 00:29

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