別のビットコインマイニング会社は、AIコンピューティングセンターへの転換を発表した。 Bitfarms CEO: BTC をマイニングするよりも儲かる

北米最大のビットコイン マイニング ファームの 1 つであるビットファームズは、2 年以内にビットコイン マイニングから撤退し、AI 高性能コンピューティング サービスに投資すると発表しました。
(暫定的な要約: マラソンがコイン販売で主導権を握る、マイニング企業の売りの波が来るのか?)
(背景補足: 独立採掘者がローンウォリアーでブロックの生成に成功する確率は何ですか? ビットコインマイニングの完全な暗号化)

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ビットコインの価格は変動し、マイニングの難易度が上昇し、利益を得るのが難しくなっている「デジタルゴールド」より。北米のマイナー大手ビットファームズは13日、今後2年以内にビットコインのマイニングを終了し、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）や人工知能のインフラサービスに全額投資すると発表した。

別のマイニング会社が変革を発表し、仮想通貨マイニングが AI コンピューティングの電源への移行を続けていることを明らかにしました。鉱山はもはやトークンをマイニングするための単なるマシンルームではなく、デジタル経済のための新しい「コンピューティングパワー兵器庫」です。

マイニング利益は圧縮され、AI は 25 倍の収益可能性をもたらします

ビットファームの変革の直接の理由は、ビットコイン マイニング収益の機会費用の削減です。

同社は 2025 年の第 3 四半期に 4,600 万ドルを損失し、内部では 1 つのビットコイン キャッシュをマイニングするコストを 82,400 ドルと見積もっていました。対照的に、生成型 AI の流行により GPU コンピューティング能力の需要が高まっており、業界レポートでは、AI データセンターのメガワット (MW) あたりの潜在的な収益はマイニングの数倍に達する可能性があり、AI ホスティング契約の価値は MW あたり最大 600 万ドルに達する可能性があると指摘しています。

Bitfarms は、これを行う最初のマイニング会社ではありません。 Cipher、Terawulf、その他の同業他社も、SoftBank や Google などのテクノロジー大手と協力して AI を導入しています。大手マイナーの約 70% が収益の多様化計画を立ち上げています。

ワシントン州の 18 MW 鉱山が水冷 GPU センターに転換されました

Bitfarms の変革の最初の波はワシントン州の 18 MW 鉱山をターゲットとすることが理解されています。完成は2026年12月の予定で、1億2,800万米ドルの資金を確保した。ハードウェアの核となるのはNvidia GB300 GPUの導入です。ラック電力密度は最大190kWの水冷システムを採用し、PUE（電力使用効率）を1.2～1.3に制御する。

将来のビジネス モデルがコンピューティング パワーの消費者からコンピューティング パワーのプロバイダーへと移行する中、当社は GPUaaS とホスティングを提供します。 CEO の Ben Gagnon 氏は次のように強調しました。

ワシントン鉱山サイトは当社の開発可能な鉱山サイト全体の 1% にも満たないものの、これを GPU-as-a-service に移行するだけで、当社のこれまでのビットコイン マイニング事業よりも高い純営業利益を生み出す可能性があり、年間を通じてビットコイン マイニング事業を段階的に廃止する際に、当社に事業資金を供給し設備投資に貢献する強力なキャッシュ フロー ベースを提供できると考えています。

同社は、投資全体が開発ポートフォリオ全体の 1% 未満であると見積もっていますが、巨大な生産能力を解放することができ、鉱山の自然エネルギーとコンピューター室の利点が AI のアップグレードをサポートするのに十分であることを示しています。

クラウド大手と競争するための高額な設備投資には依然としてリスクがあります

しかし、変革は簡単ではありません。 MW あたり 800 万ドルから 1,100 万ドルのコストがあるため、ビットファームはプロジェクトの遅延や期待を満たさないパフォーマンスを避けるために資本を適切に管理する必要があります。さらに同社は、Amazon AWS、Microsoft Azure、CoreWeaveなどのクラウドサービスプロバイダーと真っ向から競争することになる。

このニュースが発表され、ビットコイン価格が下落した後、実行リスクに対する市場の懸念を反映して、ビットファームズの株価は昨夜18.47%下落した。

結論として、Bitfarms は既存のパワーとサイトの利点を活用して、ビットコイン マイニングから AI データセンターに移行しました。資本圧力、技術統合、市場競争を過小評価することはできませんが、スケジュールに従って実装できれば、安定した GPU 契約収益が企業により予測可能なキャッシュ フローをもたらし、鉱業全体が AI インフラストラクチャに移行するための想像力の余地がさらに広がります。