比特小鹿:从比特币矿工到「AI 二房东」

深潮發佈於 2025-11-13更新於 2025-11-14

AI 真正的瓶颈不是资本,不是大模型,而是电。

撰文:林晚晚

所有人最初都没想到,AI 真正的瓶颈不是资本,不是大模型,而是电。

大训练长期满负荷,AI 推理 24/7 连轴转,带来一个问题:电不够用,芯片被迫搁置吃灰。美国过去十年电网基建相对落后,新增大负荷并网动辄 2–4 年,这让「现成可用电」成了全行业的稀缺品。

生成式 AI 把一件原始又残酷的事推到台前:缺的不是模型,缺的是电。

故事也因此拐了弯,加密矿企,这群最早把电当「生产资料」的人,开始从边缘走向资本舞台中央。

Iris Energy(IREN)是这条路线的样本。今年 IREN 股价一度年内暴涨近 600%,52 周区间从 5.12 美元摸到 75.73 美元。它在比特币涨幅仍具吸引力时,毅然抽出电力,改造自建的 AI 数据中心。

当微软等巨头拿着总价值 97 亿美元长期订单出手,市场第一次直观理解到「从矿到 AI」的现实路径,先有电与土地,后有 GPU 与客户。

但并非所有矿企都像 IREN 一样,选择将全部身家押注在 AI 上。在这场由电力驱动的算力大迁徙中,还有一股稳健力量,值得我们关注——比特小鹿。

比特小鹿(Bitdeer Technologies Group, NASDAQ: BTDR),这家由加密传奇人物吴忌寒创立、总部位于新加坡的公司,手握遍布全球的近 3GW 电力资源,从一开始就避开了依赖他人「供电」的浅层陷阱。当 AI 的浪潮袭来,比特小鹿没有选择 IREN 式的激进「All-in」,而是保留了盈利丰厚的比特币挖矿作为「基本盘」,同时稳健地将部分矿场升级为 AI 数据中心。

这种「进可攻,退可守」的战略,使其成为观察这场算力竞赛中,全球玩家如何思考与布局的最佳样本。

为此,我们采访到了矿企比特小鹿全球数据中心业务副总裁王文广,希望能对全球 AI 电力短缺的现状,以及他们如何看矿企转 AI 数据中心,认为是资本炒作,还是 AI 的切实需求?关于这一系列的问题,我们进行了一场深度对话。

美国缺电为什么如此严重?

动察:先问个大方向的基础问题,您判断电价以后会不会持续涨?

比特小鹿:我觉得会,因为这是个未来很重要的供需关系。

动察:关于美国缺电,市场有一个说法是,在美国拿到「电力许可」很难?

比特小鹿:不是这个所谓「电力许可」批不下,而是电网扩容的物理速度跟不上。美国重工业外迁后的多年里,美国电网建设并未系统扩张。2021 年矿企迁入美国后,许多「已并网、已签 PPA」的电被矿企锁住。随着 ChatGPT 的影响力,纯 AI 玩家进来,才发现可立即使用的大量电力,在矿场。

这就解释了为何大厂愿意找矿企合作,与其等 2–4 年把 500MW 从零拉起,不如用 12 个月把现有园区改造好。

动察:行业是什么时候真正意识到「推理同样很耗电」?

比特小鹿:大概在 GPT-4 普及之后。随着企业把模型嵌入客服、办公、搜索、风控等,推理需求长期化、场景化,电力消耗并没有像早期设想那样下降。

由此带来两类变化。

一个是工程升级:从更强风冷到液冷 / 混合散热,机柜功率、配电路径、消防与监控全面抬升到 AI 数据中心 水位。

另一个是资源策略:电力成为真正的一号瓶颈。大家不再只谈「买卡」,而是前置到拿电与并网,长协 PPA、并网排期、跨区域容量备份,必要时像矿企那样上游拿电(自发电 / 直采)。

其实在挖矿行业我们早就看到过同样的趋势,芯片可以无限扩(硅来自沙子),但电扩不动。我们在加拿大做过天然气自发电来保矿场供电,就是这个逻辑。今天的 AI,几乎一模一样。

动察:AI 数据中心的用电规模和传统传统互联网数据中心有何差别?

比特小鹿:不是量变,而是量级变。过去,传统互联网数据中心的 20-30 MW 已不小,如今 AI 数据中心动辄 500MW、甚至 1GW 的需求。AI 把数据中心从「机柜生意」拉成「电力工程」,一切都要重新计量:线路、变电站、散热、消防、冗余、PUE……传统互联网数据中心的经验依然有用,但不再够用。

动察:为什么「电力」成了上游最稀缺的要素?

比特小鹿:芯片可以扩,因为它来自硅与产能管理;电力很难扩,因为它来自发电与电网升级。过去矿业已经试过「向上游找能源」,包括在加拿大做自发电项目;AI 的路径与此雷同——谁先把电抓在手里,谁就先拿到部署时间。

AI 新战场:从「抢 GPU」到「抢电网」

动察:矿企转做 AI 数据中心,具体要改什么?以前大家说「比特币算力能用来跑 AI」,但挖矿芯片(ASIC)和 AI 需要的 GPU 并不兼容。那为什么现在矿企又能「提供 AI 算力」了?

比特小鹿:全球挖矿曾经一分为二,比特币靠挖矿芯片 ASIC,效率高但用途单一;以太坊靠 NVIDIA GPU,通用但已在改为 PoS 后退出挖矿舞台。

所以,今天市场上所谓「矿场转 AI」,几乎都指比特币矿场在转型。核心要点是,矿场不再「算哈希」,而是把自己升级成 AI 数据中心。

这是基础设施换代,把 ASIC 机架撤下,换上 GPU 服务器;把「够用就行」的电力系统,提升为带 N+1/2N 冗余的专业级供配电;把传统风冷的散热,升级到能承载高密度 GPU 的散热系统;再把机房的密封、防尘、消防等做成标准化、可审计的设施。

完成这四步,加密矿场就从「挖矿车间」,变成「AI 机房」。

为什么矿企能比 AI 大厂自建更快?电力。

AI 是一门「电与热」的生意,AI 机房搭建的时间周期是 3-4 年,时间成本是最大的门槛。矿企手里正好握着这些「硬资产」,因此转型的起跑线更靠前。

动察:前几日,微软和亚马逊相继与加密矿企签约多年的 AI 合同。Iris Energy(IREN)签约微软,总价值 97 亿,共计 5 年;另一家 Cipher 签约亚马逊云,价值 55 亿,15 年。这被视为矿场与大厂合作的首批案例,您怎么看?

比特小鹿:Iris Energy 是具有前瞻性的澳大利亚公司,长期在美国挖矿。

Iris Energy 的选择转向 AI 像一个信号弹,在比特币价格高位、同行还在扩矿的时候,它把一部分电力抽走投入自建 AI 数据中心。随之而来的,是 AI 企业主动上门。

真正的引爆点来自 Hyperscaler 的真金白银——例如微软约 97 亿美元的承诺——市场据此第一次清晰地看到,矿企与超大厂之间,不只是「技术对接」,而是「电力与时间的交换」。

AI 的热度把基础设施需求放大,合作空间随之打通。

动察:头部矿企为何在当前阶段更易被美国 AI 大厂选择?

比特小鹿:因为「可用电 + 工程交付速度」。矿企上一周期的选址与并网,如今成了 AI 数据中心的前置资本。时间是最大的折现因子,它直接决定谁能在窗口期内上线、拿到客户、形成滚动现金流。

动察:那么 AI 数据中心的土地选址要求难度大吗?

比特小鹿:总体不大。在美国乃至多数国家,真正稀缺的是电,不是地。

原因很简单,能接到大电的地方,多数是能源富集区(天然气气田、煤矿带、靠近水电站等),人烟稀少、地价便宜。

比如 Bitdeer 在挪威和不丹的大型数据中心位于远离人口中心的地方,电力资源集中、土地成本低。美国同理,这类园区不会在城市核心区,而是更偏的位置,地容易找、价也便宜。选址的「第一性原理」是电力与并网,土地通常跟随电走,并非主要瓶颈。

动察:AI 现在被说成「钢铁、电力、土地」的上游生意,甚至像另一种房地产。您怎么看?

比特小鹿:大模型出来以后,AI 的用电强度远超大多数人的预期。

最初大家以为「训练耗电、推理会轻」,但事实相反,推理在走向大众化后同样长期高耗电。当 ChatGPT、DeepSeek 进入日常,终端接入越来越多,推理的底噪持续拉高。

从工程视角看,AI 本质是资源消耗型行业:

  • 芯片侧:训练时加速卡基本 100% 负载在跑,天然高功耗;

  • 机房侧:热密度远高于传统服务器,PUE 被明显顶高,散热本身也要耗大量电;

  • 规模侧:AI 数据中心 的用电诉求一下从传统互联网数据中心 的 20–30MW,跃迁到 500MW、甚至 1GW 级别,这在传统互联网数据中心时代几乎不可想象。

所以把它类比「房地产」只对了一半,确实需要土地、厂房和长周期(建造周期往往要 3–4 年),但决定生死的是电与热,能否按时拿到大容量并网、做出 N+1/2N 冗余和高效散热。就这一点上,它与钢铁、电力、土地的强依赖非常像。

AI 数据中心有什么特点?

动察:美国在建数据中心的模式为何特点?

比特小鹿:美国因电力掣肘与历史路径,Hyperscaler 常需亲自下场并与矿企合作获取可用电。

动察:外国企业是否有可能在美国做 AI 数据中心?

比特小鹿:简单说,AI 数据中心是强区域性的生意。真正动辄上百兆瓦、上千卡的落地,还是美国本土大厂在主导。我们只讨论 AI 数据中心,不涉及传统互联网数据中心。

动察:AI Data Center 会不会演变成地缘政治的工具?这会影响你们的决策吗?

比特小鹿:我同意这个判断。

AI 的底层就是数据,而数据天然受主权与安全约束。为了防止数据外泄和安全风险,各个地区也在收紧相关政策:即便美国允许外资建数据中心,随着 AI 掌握的数据越来越多,各国大概率都会走向「在地部署、本地合规、数据不出境」。

简单说,美国的 AI 在美国,中东在中东,欧洲在欧洲,区域化将是长期趋势。

行业格局与潜力

动察:除了 IREN 和比特小鹿,矿企里谁更有潜力转 AI 数据中心?

比特小鹿:要看谁有戏,先看手里有没有大电,再看能不能把矿场快改成 GPU 机房。一种有并网 + 地 + 变电、还能搞 N+1/2N 冗余、液冷 / 高密度的,这类最容易接到 AI 单。

另一种纯托管 / 轻资产的,自己不掌握电和园区,转 AI 数据中心就被动。

美国这边,像 Riot、CleanSpark、Core Scientific、TeraWulf、Cipher 这种资源在自己手上、扩容靠谱的,更容易被大厂盯上。

所以结论很直白,电是门票,改造力是速度;两样都齐了,才轮得到你跑在前面。

总体而言,关键看谁掌握「高质量、可持续的大负荷可用电」。比如这些自有并网资源较多的公司更具潜力;以托管为主、缺少自有能源与园区的模式,在这轮结构性转型里不占优势。

比特小鹿在想什么?

动察:比特小鹿在「矿业转 AI」的策略与路径?

比特小鹿:吴忌寒老板的思路一直是做全产业链,比特小鹿手里掌握了约 3GW 的电力与园区资源,这是我们最大的底层优势。

最初进入 AI 时,我们并没有预料到「电」会成为核心瓶颈,所以一开始走的是自建自营:我们与 NVIDIA 建立合作,成为 NVIDIA PCSP,在新加坡部署了一套小规模 H100 集群,推出自有的 AI Cloud 并对外承接训练业务,这个项目已跑通。

随后我们在马来西亚也布局了第二个数据中心。随着 Hyperscaler 进入这个赛道并开始与矿企合作,我们同步推进把大负荷园区升级为 AI 数据中心:已公告将挪威约 180MW 的站点整体改造为 AI DC,并把美国华盛顿州约 13MW 的站点一并转换。

归根结底,AI 的本质和 Crypto 挖矿很像——都是「电力 + 基建」的生意;我们具备从电力、园区到算力运营的全链条能力,因此转向 AI 相对顺畅。

动察:比特小鹿与 IREN 等其他矿企的核心差异?

比特小鹿:三点。第一,不会 100% 转成 AI 企业;基于测算,当前阶段 Crypto Mining 的利润仍优于 AI 数据中心,且矿业具备稳定现金流与较好回报。

我们的第二个优势是国际化的工程组织能力。比特小鹿团队的工程组织与执行能力在世界都无与伦比。同样的 AI 数据中心,在美国常见节奏要两年,我们通常能做到一年半。靠的是并行推进和供应链协同,把土建、机电、配电、散热等关键环节同步拉齐,将常规约 24 个月的周期压缩到约 18 个月,更快形成可用产能。

第三公司策略保持稳健:AI 行业很年轻,比 Crypto 还年轻,不做「all-in」,追求更长久的发展节奏。

动察:目前比特电力基建的分布主要在哪?

比特小鹿:比特小鹿现在主要在全球布局约 3 GW 电力与相关基础设施,覆盖美国、加拿大、挪威、埃塞俄比亚、不丹五个国家,用于支撑矿业与 AI 数据中心的建设与运营。

成本与融资

动察:看到高盛报告提到,一座 AI 机房可能就要花 120 亿美金,真这么烧钱吗?

比特小鹿:确实大,量级上就是「几十倍」。给你一个便于直观对比的「人话数字」: 比特币矿场(美国):建 1 MW,大约 35–40 万美元。但 AI 数据中心建 1 MW,大约 1,100 万美元。因为 AI 数据中心 的投入是「重机电 + 重标准」的复合体:,再加上并网排队、环评 / 能评、区域合规,周期通常 18–36 个月。

你会发现,AI 数据中心本质不是「多买几张卡」,而是把一片地接成能吞下 500MW–1GW 的「电之城」,把电接对、把热排掉、把冗余做足、把合规打穿,这些都非常烧钱。

动察:钱从哪来?需要融资吗?

比特小鹿:老老实实说,都得融资。

分享一下,目前行业里常见融资的几招:

1. 项目融资 / 基建贷:拿园区 + 设备做抵押,靠长期租约或算力 offtake(客户承诺多年买你的算力)来给银行吃定心丸。

2. 设备租赁 / 回租:把 GPU 和部分机电做租赁,摊长周期,不用一次性掏那么多现金。

3. 长协 PPA:先把电价和可用容量锁死,债端才愿意给低利率。

4. 和大厂绑定:大客户 / 大厂提供最低消费、预付、担保、甚至合资(JV),你拿到更便宜的资金。

IREN、CoreWeave 和 Google/Microsoft 的合作里,这些条款都能看到影子。

动察:比特小鹿会不会也要融资?会不会很快公布和大厂的落地?

比特小鹿:这个现在还不能公开多说。

结语

采访结束没多久,比特小鹿就在资本市场上交出了它的下一步答案。

11 月 13 日,比特小鹿宣布,将通过发行可转换优先票据募资 4 亿美元,并授予初始购买方在 13 天内追加认购最多 6000 万美元票据的选择权,募资规模最高可达 4.6 亿美元。新资金将用于数据中心扩建、ASIC 矿机研发、AI 和 HPC 云业务拓展,以及一般公司用途。

在电力已经成为 AI 产业最紧缺上游资源的当下,这 4.6 亿美元最终砸在哪几块地、接起多少兆瓦的新负荷,很大程度上会决定比特小鹿在下一轮算力竞争中的座次。

对比特小鹿来说,这笔钱,更像是把访谈里的判断,写进资产负债表:一头连着矿业这块现金流基本盘,一头连着 AI 数据中心这条长坡厚雪的业务线。它未必马上反映在下一季财报的收入和利润上,却会在未来几年,慢慢改写算力生意的权力结构——谁有资格坐在谈判桌前,谁只能在并网名单上排队等电。

从结果往前看,这一轮 AI 基础设施的故事并不复杂:电力成了真正的上游,时间成了新的货币,矿企手里的园区和并网指标,变成了别人拿钱也买不来的「老资产」。

等关于模型和应用的喧嚣慢慢退潮,市场大概率还要再翻一遍账本:谁的叙事讲得响不再重要,能在电荒的世界里,把每一兆瓦电都接上去、稳稳跑起来的公司,才有资格留在下一阶段的牌桌上。

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