比特币矿工助力 AI 革命

研究 • 2024年12月18日 • 20分钟

比特币矿工助力AI革命

释放向AI转型带来的显著增长机会

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关键要点

• 拥有大规模土地、冷却用水、暗光纤、可靠电力、熟练劳动力、电力审批和关键长周期基础设施组件的比特币矿工，能够通过满足快速增长的AI/HPC数据中心市场的需求，从而增加其资产价值。

• 高盛研究预测，到2030年，美国数据中心的需求将达到45吉瓦（GW），在AI的推动下，2023-2030年的电力需求将以15%的复合年增长率（CAGR）增长。

• 摩根大通预计，到2038年，超大规模AI资本支出将达到3700亿美元，比2024年的估计AI资本支出增加127%。

• 300兆瓦（MW）到1000兆瓦或更大的设施的连接请求急剧增加，这使得本地电网以这种加速的速度输送电力捉襟见肘，导致互连和建设时间延长2-4年。

• 传统数据中心没有大的电力容量，无法支持高密度计算操作。曾经每个机架最大功率约为40千瓦的服务器机架，现在需要支持超过每个机架132千瓦的功率，这对于像GB200 NVL72这样的尖端系统是必需的。

• AI/HPC运营的可预测现金流、活跃的融资市场和显著的估值上升空间，使得这次机会对于拥有正确资产的矿工来说极具吸引力且具有增值性。

• 矿工可以通过转型进入AI/HPC市场来释放显著价值，通过将其6-12倍的企业价值/息税折旧摊销前利润（EV/EBITDA）估值与当前领先的数据中心运营商典型的20-25倍的倍数进行套利。

介绍

人工智能（AI）的兴起正在为高容量计算（HPC）设施创造前所未有的需求。这种需求激增导致超大规模企业对新的数据中心容量进行大量投资。然而，由于电力容量有限以及新建设施需要2-4年的建设周期，传统数据中心正难以满足这些需求。

比特币矿工拥有独特的优势，可以利用这个市场机会，因为他们已经获得了大规模电力基础设施和数据中心运营所需的关键组件。虽然并非所有的矿场都能够转变为AI数据中心，因为冷却、网络和冗余系统有具体的要求，但那些拥有正确资产和专业知识的矿工将能够从AI/HPC运营的高现金流利润和巨大的估值潜力中获益。本报告考察了传统数据中心当前的形势，并强调了满足AI计算需求方面的具体障碍。然后，报告分析了为什么某些类型的比特币矿工能够很好地填补这个空白，并探讨了比特币挖矿和AI基础设施交叉领域的未来趋势。

什么是AI数据中心的机会？

在生成式AI（GenAI）技术日益普及的推动下，AI在2024年蓬勃发展。根据Pitchbook的数据，自2016年以来，超过6800亿美元已投资于AI和机器学习初创公司，涉及超过10万笔交易，仅在2024年就投资了1200亿美元。

AI和高性能计算（HPC）的激增正在为数据中心容量创造巨大的需求。数据中心对于AI/HPC运营至关重要，为GPU密集型计算提供基础设施和电力。像大型语言模型（LLM）这样的新型AI应用尤其耗电。根据国际能源署的数据，单个ChatGPT查询需要2.9瓦时的电力，而Google搜索需要0.3瓦时。

美国新型能源密集型AI/HPC业务的出现正在增加对数据中心的需求。高盛研究估计，2024年美国数据中心的需求将达到21吉瓦（同比增长31%）。作为参考，美国2022-2033年的数据中心需求增长估计为15.8%的复合年增长率。根据2024年数据中心需求量同比大幅增长，高盛研究预测，到2030年，美国数据中心的需求将增加到45吉瓦。到2030年达到45吉瓦时，美国数据中心将消耗高达美国总电力容量的8%。

美国数据中心的市场机会将得到超大规模企业增加对AI基础设施的投资的支持，这些企业是像谷歌云和AWS这样的大型数据中心企业，它们迅速扩大数据中心容量以服务于其他企业客户。这些超大规模企业正在通过承诺在未来10年内投资超过1000亿美元于以AI为中心的数据中心，为增加的数据中心需求做好准备。摩根大通资产管理公司估计，到2024年底，将有1630亿美元的投资用于扩大超大规模企业的业务，同比增长28%。报告预测，到2038年，超大规模企业的AI资本支出将达到3700亿美元，比2024年的估计AI资本支出增加127%。

当前和预计的AI和HPC技术的增长正在改变数据中心的格局。随着处理需求的增加，超大规模企业和数据中心正越来越多地从传统计算设施演变为先进的AI基础设施中心。这些设施正在成为推动突破性技术的基础设施，如自动驾驶汽车、先进的医学研究和下一代AI应用。数字创新的未来将在很大程度上取决于这些关键计算设施的持续发展和扩张，这标志着技术基础设施的新时代。

当前数据中心市场概览

当前的数据中心市场包含几个公共和私人参与者，他们共同管理着庞大的数据中心组合。该领域值得关注的公司包括Digital Realty、Equinix、Vantage、EdgeConnex和QTS等。根据世邦魏理仕（CBRE）的数据，美国最大的数据中心区域目前在北弗吉尼亚州，尽管所有地区的增长都非常巨大，导致空置率达到历史最低水平。

数据中心是几个不同行业的支柱，支持着从像Netflix这样的流媒体服务到云计算、人工智能和许多其他应用的一切。但并非所有的数据中心都是一样的。每个数据中心都可以根据特定的功能进行定制，并且可以归类为不同的类别，包括超大规模、边缘、云和企业数据中心。而且数据中心正在变得更大，功率密度更高。为像AI这样快速扩张的行业提供基础设施的竞争导致超大规模企业之间展开了一场加速建设数据中心容量的竞赛。

传统数据中心在满足AI需求方面面临的障碍

服务于非AI行业的传统数据中心提供商通常使用较小、地理位置分散的数据中心组合，其中许多最初是为低密度应用而建的。在过去的十年里，传统数据中心以相对适度的能源需求运营。尽管Digital Realty（市值620亿美元）和Equinix（市值940亿美元）是世界上最大的两家数据中心公司，但它们主要运营较小的数据中心。例如，Digital Realty的数据中心通常从每个设施0.5兆瓦到40兆瓦不等。同样，Equinix的xScale计划包括一个全球数据中心网络，在20个设施中总共只有292兆瓦的运营容量（Equinix 2024年第三季度投资者演讲，2024年11月8日）。相比之下，一些挖矿运营在单个站点上就可以获得相当的能源容量。

从历史上看，运营商没有看到快速扩张的动力，因为流媒体服务、电信、数据存储和许多云应用的计算密度有限。然而，随着人工智能的进步和这些算法日益复杂，数据中心现在必须运营最先进的设施，配备最新一代的GPU，并且规模庞大，以优化训练执行。

规模的增加得益于GPU计算能力的进步和并行计算的优势，使数据中心能够构建更大的集群，具有更大的计算能力。并行计算允许工作负载无缝地分布在额外的GPU上，从而可以通过添加更多单元来有效地扩展。至关重要的是，单个站点上的大型集群可以减少GPU之间的延迟，从而提高并行计算的性能。这种优势使得单个200MW的集群对于AI训练的效率远高于四个地理位置分散的50MW集群，因为GPU之间的低延迟通信对于最大化计算效率至关重要。因此，超大规模企业正在优先考虑可以获得大电力容量的单个位置，以满足高级AI工作负载的需求。

目前这种容量供应不足，许多传统设施都在努力满足现代AI/HPC工作负载所需的大量能源需求。由于低计算和高计算使用案例之间的网络、冷却和机架密度要求存在差异等因素，老旧设施无法轻易进行改造。

如今，超大规模企业需要具有更高能源容量的数据中心，以支持其高能耗模型的训练，例如大型语言模型。根据Uptime Institute 2020年12月的一篇文章，该年的平均机架密度为8.4 千瓦/机架，不包括30+ 千瓦/机架的高性能异常值。这些数据中心的服务器机架曾经最大功率约为40千瓦/机架，现在需要支持超过132 千瓦/机架的功率，这对于像英伟达的GB200 NVL72这样的尖端系统是必须的——在短短几年内增长了三倍多。行业专家预测，计算密度的提高和摩尔定律的演变可能会将服务器机架的电力需求推向空前水平。

因此，传统数据中心运营商已经将重点转移到新建项目上，以适应新一代的AI/HPC专用数据中心，这些数据中心需要多年的能源审批和建设时间。根据美国能源部最近的一份报告，300兆瓦到1000兆瓦或更大的设施的连接请求急剧增加，这使得本地电网以这种加速的速度输送电力捉襟见肘，导致互连和建设时间延长2-4年，根据世邦魏理仕的数据。

超大规模企业现在的目标是构建尽可能大的GPU集群来训练AI/HPC模型，几家公司正在瞄准吉瓦级的数据中心，以容纳数十万个下一代GPU。虽然超大规模企业正在建设自己的数据中心，但它们仍然严重依赖于具有已建立电力容量的第三方提供商，以便在加速的时间表上为GPU供电。然而，只有少数现有数据中心能够处理如此巨大的电力需求和高机架能源密度。这种短缺主要源于对数据中心需求呈指数级增长的缺乏预期。

为什么比特币矿工能够填补关键的空缺

比特币矿工能够满足超大规模企业所需的能源需求，因为他们拥有大规模的、电力就绪的设施。多年来，矿工一直在寻找能源丰富且价格合理的地点，并确保在单个地点获得大量的电力容量，以及诸如变电站组件和中高压设备之类的长周期基础设施项目。一些矿场已经准备好电力，这解决了超大规模企业面临的最大限制之一：获得可靠的大规模电力。

通过进入这些电力就绪的比特币矿场，超大规模企业可以绕过漫长的能源可用性保障流程，并专注于改造和定制基础设施以满足其特定需求。许多矿工控制着数百兆瓦的站点，这一规模很少有传统数据中心运营商能够在单个地点获得。几家主要的采矿运营已经建立了工业规模的电力基础设施的访问权限，确保了容量超过2吉瓦（GW）的能源管道，这使得矿工特别适合从电力容量需求的增加中获益。尽管传统的比特币矿场和AI数据中心之间存在关键差异，但矿工在大型建设和数据中心管理方面带来了宝贵的经验，通常拥有已建立的电气、机械、设施和安全团队。这种专业知识可以进一步简化超大规模企业寻求快速扩张的过渡。

只有部分矿工可以从AI中受益

并非所有的矿工都能利用AI/HPC的机会。为了构建适用于AI/HPC的数据中心，必须满足几个关键因素，包括获得大规模土地、冷却用水、暗光纤、可靠电力和熟练的劳动力。不幸的是，即使满足了这些条件，那些尚未获得必要批准（例如，电力容量、土地和分区）或已经拥有关键长周期基础设施组件的公司也会在开发中遇到障碍和延误。

并非所有比特币矿工都能利用AI/HPC机会的另一个关键原因是，由于设计和运营要求的差异，矿工的现有基础设施无法直接转移或适用于AI数据中心。虽然关键电力基础设施（包括高压变电站组件和配电系统）具有一些相似之处，但AI数据中心存在一些特定要求，需要细致的专业知识和熟练的劳动力。

在运营的几乎所有方面，AI数据中心的复杂性都更高，包括机械、冷却和网络系统，这使得将比特币挖矿设施改造为AI/HPC数据中心是一项具有挑战性的任务。下面，我们概述了矿工将现有设施改造成AI数据中心所需的一些主要升级：

1. 网络基础设施：

AI/HPC工作负载需要数据中心内GPU之间的高速、低延迟连接。因此，AI/HPC工作负载的内部网络结构比挖矿的网络结构复杂得多，因为GPU不断地相互通信。AI运营成功的关键是开发最佳的网络骨干，以确保工作负载的快速执行。此外，必须建立与站点的暗光纤的连接，并满足延迟要求，这是矿场不需要的。

2. 冷却系统：

矿工使用各种冷却设计，包括风冷、水冷和浸没式冷却系统。冷却主要集中在实际机器本身，而对支持基础设施的关注较少。另一方面，AI数据中心将需要更先进的冷却解决方案，例如直接芯片液体冷却，以冷却最新一代的功率密集型英伟达服务器，以及用于支持网络和机械基础设施的额外风冷系统。

3. 冗余：

AI数据中心比比特币挖矿数据中心具有更严格的冗余要求。挖矿运营本质上是灵活的，因此没有必要拥有强大的备用发电。另一方面，AI数据中心通常在运营中至少使用N+1冗余，而更多关键任务组件（例如核心网络和存储组件）需要甚至更高的冗余度，以确保持续运营，或者至少在设备发生故障时正确缓存和检查数据。这意味着对于每个重要的基础设施，例如冷却设备，都必须有一个备份（N+1冗余）。例如，在对一个冷却单元进行维护时，必须有一个额外的单元可用于维持连续运行。这种程度的冗余在没有这种正常运行时间要求的挖矿设施中很少见。

4. 外形尺寸重新设计：

AI数据中心使用机架式服务器，这与比特币挖矿中使用的ASIC的鞋盒式外形大相径庭。为了适应AI硬件，必须对设施的内部物理基础设施进行彻底的重新设计，以支持机架式系统及其特定的冷却、网络和电气需求。

5. 其他差异：

总而言之，这些因素表明，改造挖矿设施以满足AI/HPC数据中心的要求是一项设计和工程挑战。增强的基础设施要求还导致AI/HPC数据中心的资本支出成本相对于比特币挖矿建设成本大幅上升。

能够利用AI数据中心需求的矿工存在上涨潜力

虽然矿工可能拥有合适的基础设施和位置，但转型到AI/HPC运营不仅仅需要有形资产，还需要专业的专业知识、不同的技术堆栈和新的商业模式。那些拥有经验丰富的管理团队，能够成功地构建AI/HPC运营的矿工，有巨大的机会为他们的公司带来显著的增量价值。以下是一些关键的优势，可以为选择将其电力和数据中心资源从比特币挖矿分配给AI/HPC的公司带来增值：

• 高现金流利润率和可预测性： AI/HPC数据中心运营，特别是托管/定制构建模型，通常在数据中心建设开始之前就已达成具有固定和经常性现金流的长期合同。这些是可预测且高利润率的现金流，通常具有信誉良好的交易对手，数据中心运营商可以将大部分成本转嫁给租户，包括能源和运营费用，具体取决于租赁结构。

• 现金流的多样化： 收入不仅比比特币挖矿更可预测，而且与加密货币市场也不相关，这可以平滑高度暴露于波动性加密货币市场的公司的收入概况。在比特币熊市中，这可以提高财务稳定性，使矿工能够继续通过股权或债务筹集资金，而不会产生过度的稀释或利息负担。

• 可以协助扩展运营的深厚的资本市场： 虽然基础设施比比特币挖矿贵得多，但由于现金流的可预测性，承销这笔投资更简单，从而为数据中心项目打开了新的债务和股权资本来源。私募股权公司、基础设施投资、养老基金、人寿保险公司等许多其他公司，都渴望获得数据中心领域的收益。拥有与信誉良好的交易对手签订的租赁协议的数据中心运营商可以利用该租赁协议筹集大量项目融资来建设数据中心。

  • 根据Newmark的2023年数据中心市场年度概览报告，2023年创下了定期债务融资额的纪录，而且这种速度并没有放缓，仅在2024年第一季度就承销了180亿美元的开发融资。利率也很合理，Newmark显示在SOFR的基础上大约有2.25%-4.50%的利差，具体取决于贷款人。

• 显著的估值增值潜力： 一旦资产建成并稳定下来，挖矿和AI/HPC之间也存在显著的估值差异，这使得AI/HPC成为一个非常有吸引力的机会。比特币矿工的历史交易额在6-12倍的企业价值/息税折旧摊销前利润倍数范围内，而世界上一些最大的数据中心运营商的估值为20-25倍的企业价值/息税折旧摊销前利润。这是合理的，因为与加密货币相比，该行业具有高利润率、增长轨迹、可预测的现金流和降低的市场波动性。为了进一步了解当前差异的规模，混合挖矿/AI公司的合并企业价值是Digital Realty企业价值的23%，尽管它们具有3.5倍的总潜在兆瓦容量。

因此，现金流的可预测性、活跃的融资市场和显著的估值上升潜力使得AI/HPC机会对于拥有合适资产的矿工来说非常具有吸引力和增值性。这些矿工有望在传统数据中心市场取得有意义的进展，并成为该行业最大的运营商之一。

比特币挖矿的前景

在过去的几个月里，AI/HPC备受关注，但我们仍然预计哈希率会持续上升，比特币挖矿网络也会增长。挖矿的增长与AI/HPC的增长同步进行。比特币价格的上涨提高了矿工的盈利能力，如果价格继续上涨并超过网络难度的增长，挖矿可能会变得更有利可图。但是，随着比特币和AI/HPC的上涨，未来的挖矿前景如何？下面我们概述了AI/HPC和比特币挖矿交叉领域中的一些主要趋势，这些趋势可能会在可预见的未来展开：

矿工最大化利用电子的价值：

大多数比特币矿工一直优先考虑最大化其能源获取的价值。目前，对于那些拥有适应性站点的矿工来说，AI数据中心是最有利可图的途径。考虑到AI/HPC站点的价值增值，有能力转换为AI/HPC数据中心的挖矿站点可能会遵循该路径，以最大化股东价值。然而，这并不一定意味着比特币矿工会因此倒退。我们仍然预计网络哈希率会增长，但速度会低于美国主要矿工没有将站点转换为AI/HPC数据中心的预期速度。这些转换通过消除竞争哈希率使留在网络上的矿工受益。

比特币挖矿是实现滞留电力货币化的驱动力：

随着AI/HPC越来越重要，我们预计矿工将进一步关注在更偏远地区部署其容量，因为超大规模企业在更发达的市场中竞标的价格高于他们，这些市场上拥有可用于AI/HPC的大型站点。比特币挖矿的无需许可、位置不可知和灵活的特性使其成为实现搁浅发电容量的最佳方式之一。

我们预计更大一部分比特币挖矿将被推到边缘，以实现搁浅电力容量的货币化——特别是在美国偏远地区和埃塞俄比亚、巴拉圭等国家以及廉价、过剩能源丰富的其他新兴市场。

比特币挖矿是基础设施投资和AI/HPC可选性的战略桥梁

此外，随着美国不同地区努力建设输电基础设施和光纤连接，比特币挖矿可以充当桥梁，以承销更大容量的能源基础设施项目，例如变电站和发电设施的建设，即使在没有立即或明确的机会将该容量用于AI/HPC的情况下也是如此。通过将比特币挖矿用于机会主义房地产和发电相关投资，投资者可以在等待其他长期能源使用案例实现的同时产生回报，从而将其定位为基础设施增长和投资的有吸引力的策略。

对于无法转换为AI/HPC数据中心的矿工来说，比特币矿场仍然可以作为长期盈利的业务来运营。一些矿工购买了大型负荷设施，但没有现有的AI/HPC租户，并且还在投资处于不同开发阶段的站点。正如我们前面概述的那样，其中一些站点可能不具备AI/HPC的最佳特性，但仍然可以用于比特币挖矿。其他矿工没有团队或内部专业知识来与主要的承购商签约并承担具有挑战性的工程和大型建设项目。寻求最大化价值的矿工的希望是锁定AI客户，但在AI/HPC机会没有实现的情况下，这些矿工仍然可以选择建立有利可图的BTC挖矿业务。

AI/HPC数据中心和挖矿之间的新兴协同效应

像比特大陆这样的ASIC制造商已经开始开发具有与数据中心机架的GPU相似的外形尺寸的ASIC。ASIC外形尺寸与下一代GPU外形尺寸进一步对齐将使数据中心能够通过在空机架空间中安装服务器大小的矿机来货币化其未充分利用的服务器机架，如果使用相似的机架，这可以帮助简化数据中心对AI/HPC的改造。展望未来，矿工可能更喜欢购买这些机器，因为它们保持了数据中心设计的灵活性，并且可以帮助矿工在出现更高价值的机会时更轻松地转向AI/HPC。

随着AI/HPC数据中心容量的增长，它们对电网的影响也会增加。虽然这些数据中心几乎必须始终在线，但这并不一定意味着总能源消耗是恒定的。事实上，AI/HPC训练的负载配置文件可能非常不稳定，因为密集的计算执行期间会消耗更多电力，而检查点期间会消耗更少电力。检查点的频率各不相同，并且根据部署的基础设施和模型的大小，该过程可能需要几分钟到几十分钟不等。随着模型规模的增长，必须存储更多数据，从而增加了保存所有数据所需的时间。

同样，对于AI/HPC推理工作负载，预计负载配置文件将与客户需求紧密结合，因为每个模型查询都直接在数据中心内处理。最初，由于对模型的需求波动，这些配置文件可能会表现出很大的波动性。但是，随着时间的推移，随着特定模型得到广泛采用，负载可能会变得更可预测，高峰需求在白天，然后在晚上下降。这种每日负载周期为比特币挖矿提供了理想的机会，因为挖矿运营可以动态地扩大或缩小规模，以补充AI推理过程的波动性能源需求。

因此，将来，比特币挖矿可用作负载平衡机制，在负载较低的时期，挖矿会增加，而在AI负载恢复时，挖矿会减少。也可能存在租户不需要使用所有GPU容量的时期，从而允许矿工增加挖矿量。

对于数据中心运营商来说，好处是显而易见的，因为他们能够从可以在线的容量中提取更多价值，而对于租户来说，这可以为数据中心和整个电网提供一定程度的负载稳定性。随着数据中心集群规模的增长，功耗和对电网的影响将受到越来越多的审查，并且确保负载稳定将至关重要。

将兆瓦转移到AI/HPC应该会减缓哈希率的增长速度

进入AI/HPC运营的矿工正在积极转移原本可以用于比特币挖矿的容量，这应该会减缓网络哈希率的增长速度。在考虑比特币的潜在牛市时，这一点尤为重要，在这种情况下，比特币价格的上涨不会导致网络哈希率的相等和抵消性增长，从而推高哈希价格。话虽如此，我们仍然预计网络哈希率会随着更高效的挖矿机通电而上升，无论是用于更换旧一代机器还是在不利于AI/HPC业务的站点上进行净新通电。

结论

美国的数据中心需求可能会以空前的速度飙升，预计仅2024年就会同比增长31%。这些相同的预测表明，未来五年内美国的数据中心容量将增加一倍以上，从目前的21吉瓦数据中心容量跃升至估计的45吉瓦。这种爆炸性的增长，加上超大规模提供商在未来5-10年内承诺投资的数千亿美元，为能够提供两种关键资源的企业创造了令人信服的机会：充足且负担得起的能源以及能够支持AI和HPC运营的强大基础设施。

当前的AI和HPC热潮暴露了传统数据中心的一个关键弱点，即它们无法改造现有设施以满足现代AI工作负载的强烈电力需求。市场上的这种空白为比特币挖矿运营创造了一个重要的机会，这些运营已经拥有AI/HPC公司迫切需要的资源：具有加速通电时间表的大型站点。超大规模企业扩展运营以跟上AI/HPC业务爆炸性增长步伐的选择有限。比特币矿工正在成为超大规模企业扩展业务并在不断增长的市场中保持竞争力的合乎逻辑的可行选择。但是，对于比特币矿工来说，这种千载难逢的机会仍然具有选择性。只有一小部分比特币挖矿运营拥有成功支持现代AI/HPC工作负载的苛刻要求所必需的基础设施和能力。那些拥有这些稀缺资产并寻求最大化其价值的矿工将转换为AI/HPC数据中心。

尽管一些批评家认为，比特币矿工多元化到AI/HPC服务可能会通过减少专用于挖掘区块的计算能力来削弱网络安全性，但这种转变实际上可能使更广泛的挖矿生态系统受益。无法满足AI/HPC站点需求的矿工可能会因哈希价格的提高而看到盈利能力提高。随着越来越多的矿工下线，并且比特币价格升值，哈希价格的上涨将大大提高所有比特币矿工的利润率。随着比特币价格今年迄今上涨高达143%，以及椭圆形办公室出现了一位新的支持比特币的总统，美国的比特币挖矿有望进入其最强劲的时代。

加密货币和AI的交叉无疑是2024年最热门的加密货币领域之一。截至2024年12月，构建AI项目的具有流动性代币的加密货币项目的总市值约为330亿美元。此外，Galaxy Research估计，2024年有超过3.82亿美元的风险投资被分配给早期加密货币AI初创公司。虽然大多数加密货币AI项目都缺乏产品市场契合度，但比特币挖矿与AI/HPC业务增长的交叉点是显而易见的。比特币挖矿进入AI领域与其他两个空间之间的重叠之处不同，因为它可以大规模供应AI/HPC业务最基本的组成部分——能源。因此，持有AI/HPC可转换资产的比特币矿工可能是当今行业中仅有的纯粹且可扩展的加密货币x AI投资之一。

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