V神对比比特币挖矿与AI推理成本：算力支出成核心差异

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以太坊联合创始人维塔利克·布特林（Vitalik Buterin）近期在社交媒体X上分享了比特币挖矿与人工智能推理成本的对比分析，揭示了两种高算力活动在经济结构上的显著差异。数据显示，比特币挖矿总成本中，电力支出约占45.9%，而计算资本支出占比约为40%；相比之下，AI推理成本中，计算资本支出占比高达76%。

算力资本支出主导AI推理成本

布特林指出，当前人工智能推理任务几乎完全由计算资本支出驱动。这一类别不仅包括GPU等硬件采购，还涵盖冷却系统、电力配套设备以及融资成本。相较之下，比特币挖矿虽同样依赖大量设备投入，但其成本构成更均衡——计算投资与电力消耗大致平分秋色。

比特币挖矿成本拆解：电力与设备并重

根据布特林提供的模型数据，每枚比特币的预估总成本约为93,700美元。其中，直接供电费用为40,600美元（占43.3%），其他电力相关支出2,400美元（2.6%），合计电力成本占总成本的45.9%。计算资本支出达37,600美元（约40%），涵盖硬件购置、冷却及融资成本。此外，劳动力、设施租金及其他运营费用合计约13,100美元。

AI推理成本高度集中于基础设施投资

在另一份针对AI推理的分析中，以“美元/GPU年”为单位，每单位年成本约为26,260美元。其中，计算资本支出占比达76%（约19,900美元），远超电力支出（仅4.8%）。其余部分包括人力、租金及运维开销。该数据表明，随着大模型部署加速，前期固定资产投入成为主要财务负担。

企业创新模式推动算力生态融合

美国多家公司正探索将加密资产变现用于支持高性能计算项目。例如，TeraWulf通过与Anthropic签署20年租约，计划在肯塔基州建设401兆瓦级算力园区，预计在合同期内创造190亿美元收入。该公司采用分责模式：客户负责处理器与技术升级，而TeraWulf提供电力与物理空间。

与此同时，Hyperscale Data通过出售100枚比特币建立比特币支持的信贷额度，用于密歇根州数据中心建设。首个客户已签订十年协议，并含两个五年延期选项，潜在总收入超12亿美元。另一家公司MARA则在德克萨斯州获取1,200英亩土地，目标在2027年底前实现1吉瓦电网接入，2028年扩展至2吉瓦，用于支持高性能计算与比特币挖矿。

此外，量子解决方案子公司GPT Pals Studio出售1,000枚ETH，筹得190.3万美元用于日本AI中心扩张。这些案例显示，数字资产已成为支撑下一代算力基础设施的重要资金来源。