比特幣礦工轉向人工智慧：為何人工智慧／高效能運算合約正推動更高估值

2026/08/19 16:17:00

比特幣挖礦股票已不再僅以比特幣為交易基礎。在整個行業中，那些曾經主要透過哈希率、挖礦機隊效率和比特幣產量來衡量成長的公司，現在越來越常談論兆瓦、人工智慧租戶和多年期資料中心合約。Riot Platforms、TeraWulf、Hut 8、Core Scientific、IREN 和 Cipher 等公司，正將原本與加密貨幣挖礦相關的電力基礎設施轉變為人工智慧和高效能運算（HPC）的平台。

這種轉變正開始改變投資者對該行業的估值方式。華爾街不再僅僅關注礦工能生產多少比特幣，而是越來越關注企業掌控了多少電力、其中多少容量已與人工智慧客戶簽訂合約、這些兆瓦級電力何時開始產生收入，以及客戶的信用狀況如何。結果是，擁有可信賴、長期人工智慧/高效能運算合約的礦工與那些收益仍嚴重依賴比特幣挖礦經濟學的公司之間，估值差距正在擴大。

為何比特幣礦工轉向人工智慧

比特幣挖礦仍是一項潛在利潤豐厚的業務，但其經濟模式本質上波動劇烈。收入取決於比特幣價格、網路難度、交易費用、挖礦效率和電力成本，而比特幣的定期減半會周期性地降低礦工可獲得的區塊補貼。同時，即使礦工擴大自身的計算能力，全球哈希率的上升仍可能加劇競爭。Riot 2026 年第二季度的業績反映了這種壓力：儘管公司生產的比特幣數量增加，其比特幣挖礦收入仍同比下降，管理層將此下降主要歸因於比特幣平均價格降低和全球網路哈希率上升。

AI 提供了一種不同的方式來將礦業最具價值的資產之一：電力基礎設施貨幣化。2025 年，全球數據中心的電力消耗上升了 17%，而專注於 AI 的設施的電力使用量增長更快。國際能源署預期，全球數據中心的電力需求將從 2025 年的 485 TWh 大約翻倍至 2030 年的 950 TWh，其中專注於 AI 的數據中心消耗量增長遠快於整體類別。電網連接、變壓器、發電容量和許可證正日益成為新開發的限制因素。

這為比特幣礦工創造了一個獨特的機會。這項轉向 AI 的策略並非主要為了放棄比特幣，也不是將比特幣 ASIC 機器轉換為 AI 處理器，而是為了尋找那些已擁有大量電力供應的場地潛在的更高價值用途。當數百兆瓦的已批准或已通電容量能與土地、變電站和數據中心開發專業知識相結合時，前礦場場地便可能對那些難以確保電力供應的 AI 客戶產生吸引力。

什麼讓比特幣礦工對人工智慧公司具有吸引力？

在人工智能基礎設施競爭中，稀缺資源已不僅僅是GPU，而是快速將大量計算能力上線的能力。國際能源署警告稱，電網連接排隊已造成瓶頸，並估計若不解決電力部門的限制，約20%的計劃數據中心項目可能面臨延遲。在發達經濟體中，新的輸電項目可能需要數年時間，而關鍵電網設備的交貨期也已延長。

許多成熟的比特幣礦工進入此環境時，擁有難以快速複製的基礎設施：大片土地、高容量變電站、公用事業關係、電力採購協議以及與電網的現有連接。例如，Riot 描述其在德克薩斯州擁有大規模已批准的電力容量，而 Cipher 則日益將自身重新定位於工業級數據中心，並涵蓋電力採購、建設、工程和房地產等專業領域。

轉換並非自動進行。AI 設施通常需要遠多於運行一排比特幣 ASIC 挖礦機所需的基礎設施。高密度 AI 集群可能需要先進的冷卻系統、複雜的網路、冗餘電力系統以及更嚴格的服務等級保證。然而，從經濟角度來看，礦工可以從一個有價值的基礎開始。其發展趨勢正日益成為：電力接入 → 數據中心建設 → 合約 AI 容量 → 已交付容量 → 持續的基礎設施收入。最後這一區別至關重要，因為僅僅控制電力並不能像已有租戶支付租金那樣提供相同的估值支持。

重塑比特幣挖礦的 AI/HPC 交易

2026 年最重要的發展是，AI 战略已超越簡報與興趣表達。數名前或現任比特幣礦工現已簽訂長期 AI 合約，具備明確的交付時間表與融資結構，使投資者能夠模擬未來現金流。TeraWulf 與 Anthropic 簽訂為期 20 年的租約，於其 Justified Data 場地承租約 401 MW 的關鍵 IT 負載。公司預期在初始期限內將獲得約 190 億美元的合約租金收入，初始容量預計於 2027 年下半年上線，滿載容量目標為 2028 年初。

Riot 在 Rockdale 的方向與之相同。2026 年 8 月，其披露了一項為期 20 年的協議，與一間領先的前沿 AI 實驗室達成 191 MW 的關鍵 IT 容量合作，代表約 91 億美元的初始期限合約收入。加上其 AMD 租約，Riot 已訂購 241 MW 的 AI 容量。更重要的是，這已不再是純粹的未來選擇權：Riot 在完成向 AMD 的首批 25 MW 交付後，第二季度報告了 2320 萬美元的數據中心收入。

公司	關鍵 AI/HPC 開發	規模	顯示內容
TeraWulf	20 年 Anthropic 租約	~401 MW；~$19B 初始合約收入	大規模電力可轉換為長期AI基礎設施合約
Riot Platforms	Frontier AI 實驗室 + AMD 租賃	已簽約 241 MW；合計長期簽約收入約 $9.8B	AI 策略已從開發階段進入收益生成階段
Hut 8	Beacon Point 和 River Bend AI 校區	已簽約 949 MW 的 AI IT 容量；總計基準期限合約價值為 $26.6B	信用支持的超大規模合約可支援大型項目的融資
Core Scientific	CoreWeave HPC 基礎設施	已簽約約 590 MW；預計 12 年期限內收入約 10.2B 美元	現有的挖礦基礎設施可轉型為大型託管平台
IREN	AI Cloud 擴展	2026 年 7 月宣布了 2.8B 美元的新客戶合約；2026 年 ARR 目標提升至超過 40 億美元	一些礦工正從託管服務轉向人工智慧雲端服務
Cipher	黑珍珠與其他 HPC 發展	首顆黑珍珠容量於2026年8月交付並開始計租	已交付且可計費的容量可驗證早期的 AI 開發故事

Hut 8 已將此模式進一步推進。在七月於 Beacon Point 簽訂第二份 352 MW 租約後，該公司表示，其已簽約的 AI 數據中心組合已達 949 MW 的 IT 容量，由 1,330 MW 的公用事業容量及 266 億美元的總基準期限合約價值支持。Hut 8 還表示，所有已簽約的 AI 容量均由投資級對手方租用或提供支持。與此同時，Core Scientific 在六個地點與 CoreWeave 簽訂了約 590 MW 的 HPC 容量，預計在 12 年期限內產生約 102 億美元的收入。IREN 則代表了這一主題的另一種變體：七月，它宣布與 AI 開發商達成 28 億美元的新合約，並將 2026 年 AI 雲端年度經常性收入目標提高至超過 40 億美元。

為何 AI 合約能獲得較高的估值

價值轉變的關鍵並非僅僅是投資者更喜歡人工智慧而非比特幣。改變的是未來收益的品質與能見度。比特幣礦工並無長期客戶合約來保障其三年後預期生產的幣種。收益在牛市中可能大幅上升，但當比特幣價格下跌、網路競爭加劇或挖礦經濟狀況惡化時，收益也可能迅速下滑。這使得長期預測變得困難，並可合理解釋相對較高的風險溢價。

長期的AI基礎設施協議則不同。與財務實力強大的對手方簽訂15年或20年的租約，能為投資者提供一個框架，以預估多年後的收入、營運收益、資本需求和融資能力。例如，Hut 8的River Bend租約具有15年基本期限，價值70億美元，並有Google為客戶的基本期限義務提供財務支持。Riot新披露的191 MW租約在初始期限內預計累計NOI範圍為73億至82億美元，並有融資支持早期開發。

估值因子	比特幣挖礦	長期 AI/HPC 基礎設施
收入可見性	低至中等	一旦容量合約，可能大幅上漲
合約期限	無固定長期客戶合約	通常為 10–20 年
比特幣價格曝險	高	合約基礎設施收入降低
減半／網路難度曝險	高	有限的直接接觸
現金流可預測性	高度週期性	可能更穩定
融資支援	對加密貨幣週期敏感	合約現金流可能支持項目融資
估值視角	加密貨幣/挖礦經濟	越來越類似數據中心或數位基礎設施分析

這並不意味著一筆 190 億美元的合約應為公司帶來 190 億美元的市場價值。合約價值代表的是多年內分攤的收入，並需根據建設成本、營運開支、融資、時間與執行風險進行折現。真正的期權費來自於將不確定的資產——電力獲取權——轉化為可融資的未來現金流。從這個角度來看，AI 本身並不會自動創造估值溢價；只有經過契約約定、可交付且具經濟吸引力的 AI 能力才能做到。

並非所有 AI 挖礦都應獲得相同的期權費

投資者可能犯的最大錯誤之一，就是將所有採用 AI 策略的礦場視為等同。一家擁有 1 GW 場地但無租戶的公司，仍持有某種價值，尤其在電力受限的市場中，但大多數價值仍屬於選擇權。管理層必須找到客戶、談判可接受的經濟條件、籌集資金、建造設施，並最終交付。在這些步驟完成之前，該項目比簽訂租約更具投機性。

第二級為已簽約容量。在此階段，客戶與商業條款均已存在，為投資者提供了更清晰的項目估值框架。但即使如此，仍無法消除開發風險。例如，TeraWulf 的 401 MW Anthropic 資料中心雖有重大長期租約，但預計要到 2027 年下半年才開始投入運營。因此，其約 190 億美元的初始合約價值代表的是未來的合約收入，而非已實現的收益。

當合約 MW 變成可計費 MW 時，最強有力的驗證便會出現。Cipher 提供了一個近期的實例。2026 年 8 月，該公司表示，已提前於原定時間表前開始向 Black Pearl 提供其首個 HPC 容量，且租金已開始計算。Riot 也同樣在交付首個 AMD 容量後，從 AI 發展理論轉向實際的持續收入。對於投資者而言，層次越來越清晰：可用 MW < 合約 MW < 已交付 MW < 可計費 MW。

AI 轉型背後的最大風險

最明顯的風險是執行。簽署一筆數十億美元的合約只是項目開始，而非結束。開發商仍需籌資建設、採購設備、完成電氣與機械系統、調試設施，並達成嚴格的交付里程碑。AI 數據中心是資本密集型產業，其基礎設施需求比傳統比特幣挖礦設施更複雜。同樣的電力瓶頸，使現有挖礦場地變得珍貴，但也可能延遲新項目的發展。國際能源署（IEA）指出，變壓器、電網連接及其他關鍵基礎設施仍存在持續的限制。

融資增加了另一層風險。長期租賃可以使資料中心項目更容易獲得融資，特別是在涉及投資級交易對手時，但債務仍需償還，項目仍需產生預期的經濟效益。Cipher 第二季的資產負債表說明了在大型資料中心建設期間，財務結構如何迅速變化：截至 2026 年 6 月 30 日，該公司報告了與開發融資相關的大量受限現金，以及超過 50 億美元的長期借款。同時，其 Black Pearl 項目直到 8 月才開始產生租金。

此外，還存在集中風險。遠離比特幣並不能消除業務不確定性；它只是改變了其形式。一家過度依賴單一超大規模或 AI 客戶的礦場，可能降低其對比特幣價格的風險敞口，但同時增加了對該客戶信用狀況、資本支出計劃和長期計算需求的風險敞口。因此，投資者需要評估租戶品質、續約假設和合約保障，而不應僅專注於合約的表面價值。

AI 轉型對比特幣投資者的意義

多年來，公開上市的比特幣礦機公司常被視為比特幣的槓桿代理。當比特幣上漲時，礦業收入的增長速度可能快於營運成本，擴大保證金並有時導致礦業股出現大幅波動；當比特幣下跌時，此機制則反向運作。這種關係仍然重要，特別是對於大部分收入來自自營挖礦的公司，但人工智慧基礎設施正使該行業日趨多元化。

Riot 提供了一個清晰的說明。在 2026 年第二季度，其從比特幣挖礦中產生了 1.137 億美元的收入，同時還錄得 2320 萬美元的數據中心收入和 3730 萬美元的工程收入。其新簽訂的 AI 租約大幅擴展了非挖礦業務的管道。因此，未來比特幣價格下跌可能會打擊挖礦部門，而更強勁的 AI 執行則能支持業務的其他部分。相反，比特幣可能上漲，而數據中心業務則可能因建設延遲或融資問題而受壓。

這意味著投資者不能再假設所有礦業股都代表相同形式的比特幣貝塔。一些公司正逐步轉型為混合型企業，將比特幣敞口與人工智慧和數位基礎設施敞口相結合。隨著合約基礎設施收入份額的增加，它們對比特幣的敏感度可能下降，這可能會改變它們在加密貨幣牛市中的上漲潛力，以及在比特幣調整期間的下行表現。

投資者接下來應關注的重點

在接下來的幾個季度中，最有用的指標可能是將電力容量轉化為經濟生產能力。礦工宣佈獲得額外一吉瓦的電力供應固然令人關注，但後續的問題更為重要：已簽訂多少電力合約？客戶是誰？合約是否有信用擔保？需要多少資本？場地何時交付？租金或 AI 雲端收入何時開始？

收入結構也將變得越來越重要。投資者應關注 AI/HPC 收入是否從較小的補充性業務轉變為公司總收入的顯著比例。IREN 決定將其 2026 年 AI 雲端 ARR 目標提高至超過 $40 億美元，展現了這一轉變潛在的廣度；而 Riot 的第二季度業績則顯示了較早期的階段，此時比特幣仍是最大的業務，但資料中心收入已開始出現在報告結果中。

因此，市場的標準正變得更加嚴苛。在交易的第一階段，擁有稀缺電力並宣佈 AI �戰略可能就足以吸引投資者關注；下一階段將更注重執行：簽訂租約、項目融資、建設里程碑、交付的兆瓦數、可計費容量和實際保證金。隨著更多礦工投身 AI，僅僅聲稱「AI/HPC」將變得越來越不具價值；證明項目能產生穩定現金流才更為重要。

比特幣挖礦正成為雙主體的故事

比特幣礦工並非全都轉型為人工智慧公司，比特幣挖礦本身也未消失。正在改變的是對挖礦基礎設施所賦予的經濟價值。人工智慧迅速上升的電力需求，使得電力供應、電網連接和可開發的資料中心場地變得更具戰略重要性。對於能夠將這些資產轉化為與高品質客戶簽訂長期合約的礦工而言，市場現在除了比特幣產量之外，還多了一個價值分析來源。

因此，獲勝者未必是宣佈最大理論電力管道的公司，而更可能是那些能將兆瓦轉化為簽訂的合約、合約轉化為融資的設施、設施轉化為交付的容量、交付的容量轉化為持續現金流的公司。比特幣哈希率仍將是挖礦業務的核心，但在新興的混合模式中，已簽約且可計費的兆瓦可能與每秒艾哈希（exahashes per second）一樣重要，成為估值的關鍵因素。

常見問題

比特幣挖礦 ASIC 能否用於 AI 計算？

一般來說，不會。Bitcoin ASIC 是專為執行 Bitcoin 挖礦中使用的 SHA-256 計算而設計的專用晶片。AI 訓練和推論主要依賴 GPU 和其他能夠處理截然不同工作負載的加速器。當 Bitcoin 挖礦者轉向 AI 時，被重新利用的寶貴資產通常是場地的電力和物理基礎設施，而非 Bitcoin 礦機本身。

HPC 和 AI 雲端運算有什麼區別？

HPC 是一個廣泛的類別，涵蓋科學建模、模擬、工程和人工智慧等計算密集型工作負載。AI 雲端運算則更為具體：供應商向客戶提供基於 GPU 的計算基礎設施及相關軟體服務，以協助訓練或運行 AI 模型。因此，一名前礦工可根據其商業模式，運營為資料中心出租方、HPC 主機服務提供商或完整的 AI 雲端平台。