随着AI计算需求的爆发，电力已成为行业发展的核心瓶颈。掌握丰富电力资源和基础建设能力的加密矿业企业，正逐渐成为AI数据中心产业链中的关键玩家。

市场分析

本文经授权转载自动察Beating，作者：律动编辑部，版权归原作者所有。

最初，大家都没预料到，AI发展的瓶颈并非资本或模型规模，而是电力资源的短缺。

大规模模型训练持续满负荷运行，AI推理程序全天候不间断，带来了一个严峻的问题：电力供应不足，导致芯片空闲、挖矿设备被迫闲置。

过去十年，美国电网基础设施相对滞后，新增负荷并联的审批和建设周期长达2到4年，使得“现成可用电”成为行业极度稀缺的资源。

生成式AI的出现，将这个问题推到台前：缺的已不只是模型，而是源源不断的电力供应。

因此，行业发生了转变——加密矿企，这些早期将电力视作“生产资料”的企业，开始逐步步入资本舞台的核心位置。

以Iris Energy（IREN）为例，今年其股价在一度飙升近600%，从5.12美元上涨到75.73美元。在比特币持续上涨的背景下，它果断抽出部分电力，自建AI数据中心进行转型。

当微软等巨头投入总价值达97亿美元的长期订单，市场首次直观认识到“从矿业到AI”的现实路径：先有电和土地，然后配备GPU和客户。

然而，不是所有矿企都像IREN一样将全部资源押注于AI转型。在这场由电力驱动的算力迁徙中，还有一股稳健的力量值得关注——比特小鹿。

比特小鹿（Bitdeer Technologies Group, NASDAQ: BTDR）由加密界传奇吴忌寒创立，总部位于新加坡，拥有遍布全球的近3GW电力资源，从一开始就避免了依赖他人“供电”的浅层陷阱。

在AI浪潮到来时，比特小鹿未选择像IREN那样的激进“全军出击”，而是保持比特币挖矿的利润基础，同时稳健升级部分矿场为AI数据中心。

这一“进可攻，退可守”的策略，使其成为观察全球算力布局、行业思考方式的优秀样本。

我们特地采访了比特小鹿全球数据中心业务的副总裁王文广，就全球AI电力短缺现象、矿企转型AI数据中心的趋势以及资本推动的理解等问题进行了深入交流。

美国缺电的原因何在？

动察：您认为未来电价会持续上涨吗？

比特小鹿：我认为会的，因为电力供需关系将会变得愈发紧张。

动察：关于美国缺电，有观点认为电力许可证获取难度很高，是这样吗？

比特小鹿：其实不是许可证难批，而是电网扩容的物理速度跟不上需求。美国在产业外迁后，电网建设多年来没有实现系统性扩展。2021年，随着矿企进入美国，许多已签订PPA、并网的电力资源被矿场锁定。伴随着ChatGPT等AI应用的兴起，巨量电力需求在矿场中变得日益明显。

这也解释了为何大厂更愿意与矿企合作，而不愿花两到四年时间打造全新500MW的电力供应，不如用12个月改造和利用现有园区。

动察：什么时候行业正式意识到“推理也很耗电”？

比特小鹿：大概是在GPT-4普及之后。随着企业将模型嵌入客服、办公自动化、搜索、风控等应用场景，推理需求持续增长，电力消耗反而没有像早期预期的那样减少。

由此带来两方面变化：一是工程升级——从风冷向液冷/混合散热转变，机柜功率和配电方案提升到适应AI数据中心的新水平；二是资源策略——电力成为真正的瓶颈。企业不再仅仅采购GPU“卡片”，而是从拿电、并网、长协PPA、跨区容量调度及自有发电等角度，争夺电源资源。

我们在矿业早就看到过类似趋势，芯片可以无限扩展（硅来自沙子），但电力的扩展受限于电网和发电能力。我们在加拿大自建天然气发电站，保障矿场供电，今天的AI行业路径与此极为相似。

AI数据中心与传统互联网数据中心的用电差异

动察：AI数据中心的用电规模与传统互联网数据中心有何不同？

比特小鹿：不是简单的“数量变大”，而是“级别变高”。过去，20-30MW的互联网数据中心已算大规模，而今AI数据中心的需求常常达到500MW，甚至突破1GW。

AI把数据中心从“机柜业务”变成了“电力工程”，每一环都须重新设计：线路、变电站、散热、消防、冗余方案、能效比等。传统经验仍有参考价值，但不再完全适用。

动察：为什么“电力”成为最稀缺的上游资源？

比特小鹿：芯片扩展相对容易，因为它源于硅材料和制造能力；而电力扩充，则依赖于发电量提升与电网升级，难度远大。过去矿业尝试“向上游找能源”，比如加拿大的自建发电项目；AI行业的路径和策略基本一致——谁能先掌握大容量电源，谁就能提前部署、抢占市场。

“抢GPU”到“抢电网”的新战场

动察：矿企从挖矿转型AI数据中心，具体要改哪些部分？以前有人说“比特币算力可以用来跑AI”，但ASIC芯片和GPU并不相容，那为何现在矿企能开始“提供AI算力”呢？

比特小鹿：过去的挖矿产业分为两派：比特币依赖ASIC芯片，效率高但用途单一；以太坊依赖GPU，通用性强，但在PoS机制下逐步退出挖矿舞台。

如今，市场上的“矿场转AI”基本都是比特币矿场在转型。核心在于将原有ASIC架构拆除，替换为高密度GPU服务器；将“够用”级的电力基础设施升级为带有N+1/2N冗余能力的专业供配电系统；再将散热系统升级到适合高密度GPU运行的水平；同时优化机房的密封、除尘和消防设施，形成符合AI需求的标准化环境。

通过这四步，矿场由“挖矿车间”变成了“AI机房”。

为何矿企能比大厂自建更快？核心在于电力资源的掌控。

AI产业极度依赖电和热管理，建设AI数据中心的周期长达3-4年，是时间成本的最大障碍。矿企拥有丰富的硬资产，从电力到园区基础设施，具有先天优势。

动察：近期微软和亚马逊与几家矿企签署了多年合作的AI合同。IREN与微软签约，总价值97亿美元，合作期5年；另一家Cipher与亚马逊云合作，价值55亿美元，合作期限长达15年。这些是否是矿场与大厂合作的典范案例？

比特小鹿：IREN是一家具有前瞻性的澳大利亚公司，长期在美国布局矿业。它将部分电力资源转向AI，像发出信号：在比特币价格高企、同行仍在扩矿的时候，主动将电力投入到AI数据中心，吸引了不少AI企业的合作需求。

真正的引爆点来自巨头们的实质投入——如微软承诺的97亿美元——让市场首次清晰地看到：矿企与超大厂之间，不仅是技术对接，更是“电力与时间的交换”。

AI的火热，极大放大了基础设施的需求，也平铺了合作的空间。

为何大矿企在当前阶段更受美国AI巨头青睐？

比特小鹿：主要是因为“可用电量+工程交付速度”。矿企之前的选址和并网经验，已成为AI数据中心的重要资本。在有限时间窗口内，谁能更快上线、获得客户、形成现金流，谁就占有优势。

AI数据中心的土地选址难度大吗？

比特小鹿：总体而言不大。在美国及大多数国家，最稀缺的资源是电力而非土地。能源丰富地区（如天然气田、煤矿区、水电站附近）人烟稀少、土地便宜，便于大规模基础设施建设。

比如，Bitdeer在挪威和不丹的大型数据中心，均位于远离人口密集区的地方，电力资源集中、土地成本低廉。美国亦如此，这类区域多在电力充足、土地便宜的偏远地区，并非城市核心地带。选址的关键原则是电力供应与电网接入；土地的便捷程度次之。

AI被视为“钢铁、电力、土地”的上游产业，甚至像另一种房地产，您怎么看？

比特小鹿：自大模型出现以来，AI的用电需求远超预期。最初，人们认为训练阶段耗电大、推理阶段轻，但事实是，推理走向普及后，电力消耗依然持续高企。

随着ChatGPT、DeepSeek等应用广泛普及，终端接入设备的不断增多，使得推理的“背底噪”不断提升。 从工程角度看，AI本质是资源消耗行业：

• · 芯片：训练和推理时GPU负载基本100%，高能耗是常态；
• · 机房：高密度热流密集，散热系统须达到极限，能耗显著上升；
• · 规模：从传统互联网数据中心的20-30MW跃升到500MW甚至1GW，几乎难以想象。

因此，将AI行业比作“房地产”只对了一半：它确实需要土地、厂房和较长的建设周期，但决定行业“命运”的是电力和热管理——能否按时获得大容量并网、实现高效散热和冗余设计。这与钢铁、电力、土地等产业的核心需求非常相似。

AI数据中心的特点与发展

动察：美国在建的数据中心的模式是什么样的，有什么特色？

比特小鹿：美国因为电力限制和历史路径，Hyperscaler往往需要亲自参与建设，与矿企合作获取可用电。

动察：国外企业是否可能在美国自主建设AI数据中心？

比特小鹿：可以说，AI数据中心是区域性极强的产业。大规模落地（百兆瓦级别）多数由美国本土巨头推动。我们这里主要讨论专注于AI的行业，不涉及传统互联网数据中心。

动察：AI数据中心会不会成为地缘政治工具？这会影响你们的决策吗？

比特小鹿：我赞同这个观点。AI的核心是数据，而数据具有高度的主权和安全性要求。各国为了避免数据外泄和安全风险，纷纷强化政策限制，未来即使美国允许外资建设数据中心，随着AI数据规模的不断扩大，各国都可能走向“本地部署、合规操作、数据不出境”。

简而言之，无论在美国还是欧洲或中东，区域化存储和处理，将成行业的长期趋势。

行业格局与潜力分析

动察：除了IREN和比特小鹿之外，哪些矿企在转型AI数据中心方面更有潜力？

比特小鹿：关键看是否拥有丰富的电力资源，以及能否快速完成矿场转型为GPU机房。有能力实现并网、合规、冗余设计和高密度散热的企业，更容易获得大厂的青睐。

如资源丰富、扩容有保障的企业，比如Riot、CleanSpark、Core Scientific、TeraWulf、Cipher等，具有明显优势。

总结来看，行业门票是“电力资源”，转型速度则是成功的关键；同时，掌握高质量、持续稳定的大负荷电源的企业，更具潜力。

比特小鹿的未来策略与路径

动察：比特小鹿在矿业向AI转型方面的具体策略和路径是怎样的？

比特小鹿：吴忌寒一直追求打造完整产业链，比特小鹿拥有约3GW的电力和园区资源，这是我们最核心的优势。

在刚开始接触AI时，我们没有预料到“电”会成为瓶颈，于是采取自建自营的方式。我们与NVIDIA合作，成为NVIDIA的PC Service Provider（PCSP），在新加坡部署了H100的中小规模集群，并推出了自主AI云，承接训练任务，目前项目已正常运转。

后来，我们在马来西亚布局了第二个数据中心。随着Hyperscaler企业逐步进入本行业，并与矿企合作，我们也在推进将部分矿区，像挪威180MW和美国华盛顿州13MW的站点改造为AI数据中心。

本质上，AI行业与加密挖矿极为相似——都依赖大规模的“电力+基础设施”，我们具备从电力、园区到算力运营的全产业链能力，因此转型相对顺畅。

比特小鹿与其他矿企的核心差异

比特小鹿：主要有三个方面：第一，不会全部转型为纯AI企业；根据我们的测算，目前Crypto挖矿的盈利依然优于AI数据中心，而且矿业带来的稳定现金流也较有保障。

第二，我们拥有国际化的工程组织能力，团队的施工和运维效率在行业中处于领先水平。我们可以将典型的AI数据中心建设周期从通常的两年，缩短到一年半左右，这得益于并行推进和供应链的紧密协同。

第三，公司保持稳健成长策略，不盲目全力投入AI行业，追求长期可持续发展。

目前比特小鹿的电力基础设施主要分布在哪些地区？

比特小鹿：我们目前在全球拥有大约3GW的电力资源，布局在美国、加拿大、挪威、埃塞俄比亚、不丹等国家，用于支撑矿业及AI数据中心的建设和运作。

成本与融资

动察：高盛曾报道，建设一座AI数据中心可能需要花费120亿美元，真的有那么昂贵吗？

比特小鹿：确实如此，成本远高于传统矿场。比如，美国建设1MW比特币矿场的成本大约在35万到40万美元，而建一个1MW的AI数据中心，则需要大约1100万美元。

这主要是因为AI场馆涉及重型机电设备和高标准基础设施，再加上排队并网、环评、能评、区域合规等流程，建设周期通常在18到36个月。

总而言之，AI数据中心的投资重点在于打造“电力之城”，实现集中供电、热排散、冗余备份和合规达到极致，成本远超挖矿基础设施。

动察：资金该从何而来？需要融资支持吗？

比特小鹿：都需要融资。常用的融资途径包括：

1. 项目融资或基础设施贷款：以园区和设备作抵押，通过长期租约或算力销售的合同（offtake）向银行融资。

2. 设备租赁或回租：将GPU和部分设备租出，用长周期分摊成本，减轻现金压力。

3. 长周期电力购买协议（PPA）：提前锁定电价和电量额度，提高融资机构的信心。

4. 与大客户合作：签订最低消费预付协议，获得担保甚至合资，降低融资成本。

这些合作方式在IREN、CoreWeave等企业的合作中屡见不鲜。

动察：比特小鹿是否也计划融资？何时会公布与大厂的合作落地？

比特小鹿：目前还不能透露太多细节，但在资本市场，我们已经展示了下一步战略： 11月13日，宣布将发行可转换优先票据，筹集最高4亿美元，附带认购权，额度最高达4.6亿美元。这笔资金将用于扩建数据中心、研发ASIC矿机、拓展AI和高性能计算云业务，以及其他公司运营所需。

在电力资源已成为AI产业最紧缺的上游资源的情况下，这笔融资的落地点和规模，将直接影响比特小鹿在未来算力竞争中的位置。

这笔资金更像是把之前的行业判断写入资产负债表，通过一方面强化矿业的基础现金流，另一方面推动AI数据中心的长远发展。

虽然短期内不会立即反映在财报中，但未来几年，这将逐渐改变产业的算力格局——谁有资格成为谈判的主角，谁只能在并网名单上排队等待。

总结来看，AI基础设施的故事其实很简单——电力成为真正的“上游”，时间变成了新的“货币”，而矿企积累的园区和并网指标，则是一块“无法用钱买到的老资产”。

随着模型和应用的热度逐渐退去，市场可能会再审视这轮投资的逻辑。谁能在全球电荒中，把每一兆瓦电都接入并稳定运行，谁才有资格在未来的产业格局中站稳脚跟。

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