加密货币每疯狂一次，人类就离 AGI 更远一点？

当人们在币圈与 AI 圈之间来回摇摆，这种重复上演的过程让人想到凯恩斯所说的：投机者并不在意谁最美，只在意谁会在选美大赛中被选中。

撰文：周一笑

来源：硅星人 Pro

特朗普赢得美国总统大选后，市场预期他将放宽对加密货币的监管，特朗普曾经表示将比特币开采集中在美国，这种政策却可能对 AI 行业产生影响。11 月 23 日凌晨，比特币价格一度达到 99660 美元，再度刷新历史新高，向 10 万美元关口迈进。

因为比特币挖矿和 AI 训练都需要大量的能源和算力。两者的同步发展势必在电力和硬件资源上产生竞争。这意味着 AI 训练业务可能会受到比特币价格波动的影响，尤其是当矿工们争夺有限的硬件资源时。也就是说比特币价格的上涨，可能会带动 AI 训练成本的提升。

AI VS BTC

随着 ChatGPT 的巨大成功，AI 公司纷纷竞相训练和运行自己的模型，希望超越 OpenAI 的旗舰产品。这产生了大量的需求：AI 模型的推理过程比搜索引擎的索引和检索过程要复杂得多，一次 ChatGPT 查询所消耗的能源是 Google 搜索的十倍左右。

这使得 AI 公司迫切寻求廉价能源、大片的土地以容纳相关设备。在北美，一些地区已实施排队制度，等待大型数据中心接入电网。然而一旦公司获得初步批准，从零建设数据中心可能需要数年时间、数百万美元，并需经历漫长的法规与行政审批过程。

在国际上，大规模比特币挖矿历来是一项极其有利可图的业务。然而，它也受到波动剧烈的加密货币市场的影响。在 2022 年加密货币市场崩盘之后，许多矿工被迫破产或完全关闭了业务。

2023 年及 2024 年初，挺过市场低迷期的矿业公司收获了利润。然而，今年比特币减半（矿工的奖励减半）并没有像以往加密货币周期中那样引发比特币价格的剧烈上涨，以抵消奖励减少的影响。自今年四月以来，比特币价格的长期横盘压缩了矿工的利润空间，迫使一些矿工寻求业务模式多元化，来对冲加密货币价格波动的风险。

四年前，当数据中心兼比特币挖矿公司 IREN 考虑涉足 AI 训练时，他们认为从商业角度看，当时的业务量还不够。但现在，越来越多的大型比特币挖矿公司已开始更换部分挖矿设备，转而使用用于运行和训练 AI 系统的设备。这些公司认为，为 AI 公司提供算力，可能获得比挖矿更安全、更稳定的收入来源。

如今，人工智能与比特币挖矿行业的合作是顺理成章的，双方需求契合，AI 公司需要比特币矿工已有的场地、已接入的廉价能源和基础设施。而比特币矿工则追求 AI 业务带来的稳定收入，以及当前 AI 热潮带来的潜在利润。

一些比特币挖矿公司选择将其场地租赁给 AI 客户。今年 6 月，在 2022 年濒临破产的比特币挖矿公司 Core Scientific 宣布将为 AI 初创公司 CoreWeave 托管超过 200 兆瓦的 GPU。Core Scientific 表示 AI 公司已经开始以高于挖矿市场的价格购买矿场，他们称比特币挖矿设施为「数据中心行业的电力外壳」。

另外一些比特币挖矿公司则自行运营 GPU。比特币矿企 Hut 8 从 Coatue Management 获得 1.5 亿美元投资，用于建设人工智能基础设施。总部位于澳大利亚的挖矿公司 IREN 的一些设施中，用于 AI 的 GPU 和用于比特币挖矿的 ASIC 设备共享同一空间。比特币带来即时收入，但波动性较大。AI 依赖于客户，一旦有了客户，就更为稳定。纳斯达克上市公司比特小鹿也在新加坡建设自己的 AI 数据中心。

看上去很美的生意

不过，能够实现这种转型的海外挖矿公司只是少数。其次，用于挖掘比特币的设备称为 ASIC，即专用集成电路的缩写，「专用」意味着它无法用于其他任务。矿企并不能将挖矿设备「无缝衔接」到 AI 场景。

一位 AI Infra 行业从业者告诉硅星人，「就比如训练模型一般用的是 H100，而挖矿会用 4090。」

也就是说，想要服务 AI 行业，比特币矿工必须购买全新的设备，而且人工智能与比特币挖矿的数据中心要求是不同的，进入一个全新且高度复杂的行业本就困难重重，更不用说还要与谷歌、亚马逊、微软等资金雄厚的科技巨头竞争。

所以，不是所有挖矿企业都能复制 Core Scientific 与 CoreWeave 之间的高额合作。尤其是规模较小的矿工，他们实际上对 AI 行业没有太多可提供的资源。

国内已经禁止虚拟货币挖矿，没有转型 AI 的矿商，不过也有其他行业的企业想要从 AI 浪潮中分一杯羹，他们或直接下场，或组建算力子公司，做起了「算力租赁」的生意。据统计，A 股算力租赁概念上市企业已超过 100 家，其中包括「彩票印刷大王」鸿博股份、「味精大王」莲花控股等等。在视频平台上，甚至有「拆了老家一套房，买了八百张显卡，和初中老同学一起合伙做算力租赁」 这样的内容。

理想状态下，算力租赁的商业模式只需前期投资 GPU 服务器设备，将硬件托管在专业的智算中心，再将算力租赁给终端用户，硬件运维和软件服务都由智算中心负责。

只不过在现实中，这可能并不是一门好生意。算力租赁的需求，来自 AI 大模型产业的发展，而训练 AI 的高端硬件租赁成本正在急剧下降。Featherless.Ai CEO Eugene Cheah 撰文指出，海外 H100 的租赁价格一度高达每小时 8 美元，如今已跌至每小时 2 美元以下。主要是因为一些公司早期签订了算力租赁合同，为避免闲置产能浪费，开始转售预留的计算资源，而市场多数选择开源模型，导致对新模型的需求减少。

国内算力租赁市场也正经历类似的「算力过剩」现象，但「租赁市场不太会降价，因为都是前期高价买的」，一位智算行业从业者告诉硅谷星人。

「还是这个快」

币圈有一句名言「computing is power」，算力即权力，这句话现在流转到了 AI 圈。

算力的背后是能源，发达国家与高能耗之间存在密切关联，如果我们以人均发电量（千瓦时，kWh）进行图表对比可见。换言之，获取能源过剩是文明进步显现的必要条件。毕竟，在基本生存层面如农业之上叠加了制造业、交通运输、公共服务、城市化和计算等新层次，这些都需要能源的支持。

在这个维度上，当初为服务加密货币而建立的基础设施，正在为 AI 时代的算力需求提供解决方案。这对于一直希望摆脱投机色彩的海外数字货币挖矿行业来说，无疑是一个证明自身价值的机会。只要这股热潮持续，头部的厂商将从 AI 带来的热情和流动性中获益。

每一轮技术革新浪潮中，总会伴随着一场「掘金热」。对于其中的投机者而言，他们追逐的永远是利润本身，至于这个标的物是数字货币、人工智能，还是三百年前的郁金香，似乎都并不重要。

比特币减半之后，一些矿工们面临两难选择：要么继续挖矿囤币，期待比特币价格上涨；要么转型搞 AI 数据中心，期待搭上人工智能的快车，赚一波快钱。现在币价创历史新高，一些人又开始感叹道：「还是这个快」。但币圈还有一句名言，「守币比守寡难」。

当人们在币圈与 AI 圈之间来回摇摆，这种重复上演的过程让人想到凯恩斯所说的：投机者并不在意谁最美，只在意谁会在选美大赛中被选中。

而这场「选美大赛」还会永无止境地持续下去。