宏盛证券APP下载数百亿美元融资，比特币矿企集体转向 AI

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　　文章来源：吴说区块链

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　　TL；DR：

　　矿企集体转型 AI 基础设施：北美比特币矿业上市公司正经历剧烈的身份转换，从深度绑定币价的高波动、强周期“挖矿公司”，重新定位为能源基础设施运营商与 AI 数据中心平台，并获得了数十亿美元的项目融资与长期合同。

　　核心护城河为大规模电力与快速交付能力：AI 云服务商选择与矿企合作的根本原因，在于矿企拥有 AI 时代最稀缺的资源 — — 现成的电网接入、成熟的变电输配电基础设施以及快速交付能力，这能显著缩短 GPU 集群的部署周期。

　　头部公司锁定超大额长期协议：Core Scientific、Hut 8、Iris Energy 和 TeraWulf 等典型矿企，已与头部 AI 客户深度绑定，签订总计达数百 MW 的长期 IT 容量租赁协议，部分企业的长期合同基础期合同价值达数十亿美元级别，含续约潜力更高。

　　融资结构演变推动估值逻辑切换：矿企正逐渐采用项目级债务融资、Triple-net（三净租赁）和 Take-or-pay（照付不议）条款。这种转变使其收入模式更接近传统数据中心 REITs，促使资本市场将其从商品周期公司重新定价为具备稳定现金流的基础设施资产。

　　转型面临高资金与执行风险考验：在拥抱基础设施化的同时，矿企也面临高昂的改造资本支出（数百万至上千万美元/MW级别）、客户集中度过高，以及从单纯算力部署向 AI 技术运维转型的能力挑战。市场当前的估值是基于未来的成功交付，若执行不及预期，估值逻辑可能会发生逆转。

　　行业背景：减半压力与 AI 基础设施需求同时出现

　　2026 年，北美比特币矿业上市公司正在经历一场显著的身份转换。

　　曾经被资本市场视为高波动、强周期、深度绑定比特币价格的“挖矿公司”，如今频繁出现在 AI 数据中心、电力基础设施和能源资产重估的讨论中。从长期 AI 托管合同，到数十亿美元融资，再到超长期租赁协议，一批传统矿企正在尝试将自身重新定位为能源基础设施运营商与 AI 数据中心平台。

　　这种变化并非偶然，而是两股力量同时推动的结果：一边是 2024 年比特币减半之后持续承压的比特币挖矿 economics，另一边则是 AI 基础设施需求的快速扩张。

　　2024 年比特币减半后，矿企盈利能力进一步受到挤压。许多上市矿企的全成本（含能源、折旧、利息、税费以及设备等）在比特币价格波动的背景下面临较大压力。越来越多矿企开始寻求多元化增长路径。

　　与此同时，AI 训练、推理以及高性能计算需求快速增长，大规模数据中心开始面临新的约束：不是缺 GPU，而是缺电力、缺电网接入、缺能够快速交付的基础设施。对于 hyperscaler 与 AI 云服务商而言，即使拥有足够资本，也未必能够在合理时间内完成数百 MW 级园区建设。这种供需错配，使得拥有成熟电力基础设施、现成工业园区和大规模能源接入能力的矿企，开始获得新的战略价值。

　　真正值得追问的问题并不是这些公司能不能做好 AI，而是：资本市场为什么愿意给这批公司数十亿美元融资？答案在于它们握住了 AI 时代最稀缺的资源之一 — — 能够快速交付的大规模电力与基础设施能力。

　　从“挖矿机器”到“电力资产”的重新定价

　　过去几年，市场对矿企的定价逻辑非常清晰：本质上是一种高杠杆的比特币 Beta。币价上涨时，矿企往往获得更高弹性；减半来临，利润空间被压缩；币价下跌，则进入生存模式。对于多数投资者而言，矿企长期以来更像是一种高度周期化的商品资产，其核心变量始终围绕比特币价格、网络难度与能源成本展开。

　　但 AI 的爆发正在改变这一循环。

　　AI 训练、推理以及高性能计算需求需要海量算力，但更根本的瓶颈其实不是 GPU 本身。真正稀缺的是支撑 GPU 集群运行的大规模稳定电力、电网接入能力、变电与输配电基础设施、工业用地、冷却系统以及快速交付能力。而这些恰恰是北美矿企在过去牛市周期中持续投入建设的资产。它们过去为了追逐比特币哈希率而建造的大规模矿场，如今开始被重新定价为 AI 基础设施的底座。对于越来越多矿企而言，商业模式也开始从单纯出售 Hashrate，逐步扩展至出售电力容量与数据中心容量。

　　为什么 AI 客户愿意找矿企合作

　　对 hyperscaler 和 AI 云服务商而言，选择矿企合作并不只是因为电价相对便宜。它们当前面临的核心瓶颈是：即使能够采购到 GPU，也未必能在合理时间内获得足够规模的电力接入和可立即交付的数据中心容量。相比从零开始新建，拥有现成电网接入、工业园区和成熟电力基础设施的矿企能够显著缩短部署周期。因此，市场购买的并不仅仅是电力本身，而是“能够快速交付的大规模电力容量”。

　　更重要的是，在当前北美数据中心市场，真正稀缺的资源已经从 GPU 本身逐渐转向 Time-to-Power。对于大型 AI 集群而言，等待数年完成电网审批、输配电建设以及园区开发，往往意味着错过模型训练周期与商业窗口。相比之下，部分矿企已经拥有可扩展的电力接入、成熟园区以及数百 MW 级潜在开发能力，这使它们能够将原本需要数年的部署周期压缩至更短时间。在这种背景下，AI 客户购买的实际上不仅是电力容量，更是一种能够快速部署与持续扩张的基础设施交付能力。

　　典型公司案例拆解：合同、融资与估值切换

　　Core Scientific （CORZ）

　　Core Scientific （CORZ）与 CoreWeave 的长期合作是早期标志性案例，合同容量扩展至约 590 MW 关键 IT load，基础期合同价值最新披露已达约 $8.7B+；随着后续容量扩展，累计收入潜力预计超过 $10B。2025 年 7 月宣布的 CoreWeave 全股票收购 CORZ（估值约90亿美元）于 2025 年 10 月 30 日因股东未批准合并协议而正式终止。CORZ 目前仍作为独立公司继续推进 HPC/AI 业务。

　　Hut 8 （HUT）

　　执行力突出代表。与头部 AI 客户签署长期租赁协议，River Bend 园区签订 15 年、245 MW IT 容量租赁协议，基础期（base-term）合同价值 $7B（含续约潜力更高）。Beacon Point 校区（得克萨斯州）新增 15 年、352 MW IT 容量租赁，基础期合同价值 $9.8B。两笔合计 contracted AI 容量 597 MW，基础期总合同价值约 $16.8B。公司通过项目融资支持开发，采用 triple-net 租赁结构增强了长期现金流可预测性，市场也开始更多围绕长期现金流与基础设施属性重新评估公司价值。

　　Iris Energy / IREN

　　公司已与 Microsoft 签署协议，在 Childress 750 MW 校区部署约 200 MW IT 负载，五年期合同价值约 $9.7B（对应年化约 $1.94B，根据公司披露及市场测算）。相关部署安排推动公司向 AI 云基础设施提供商转型，市场开始更多以长期合同收入与基础设施现金流逻辑重新评估公司价值。公司还与 Dell 签署硬件采购协议，并利用可再生能源优势推进部署。

　　TeraWulf （WULF）

　　TeraWulf （WULF） HPC / AI 业务正逐步成为公司重要增长引擎之一。公司与 Fluidstack 合作，包括 Abernathy 校区 168 MW AI 计算合资项目（25 年协议，合同收入约 $9.5B），并完成相关项目融资，以支持 AI 基础设施开发，向 AI 数据中心平台加速转型。

　　小结

　　行业累计公开披露的 AI 相关合同、项目收入潜力及市场测算规模已达到数百亿美元量级。部分领先公司 AI 相关收入贡献开始提升，融资结构开始逐渐加入更多项目级债务、长期票据与基础设施融资工具，并强化了基础设施属性定价逻辑。

　　多数 AI 项目预计在 2026–2027 年逐步交付并上线，目前（2026年中期）尚未全部完成部署，实际收入贡献仍处于爬坡阶段。

　　融资潮的真正逻辑：基础设施化定价

　　最近这一波融资浪潮最值得关注的，并不是合同规模本身，而是融资结构正在发生变化。

　　过去矿企融资通常高度依赖股权融资、设备抵押贷款或围绕比特币价格展开的周期性融资工具，其融资成本与加密市场波动深度绑定。但随着部分矿企开始签署长期 AI 托管协议、超长期租赁合同以及具有明确现金流结构的数据中心项目，资本市场开始逐渐采用另一套逻辑看待这些资产。

　　部分公司开始获得项目级（project-level）债务融资、Non-recourse 或信用增强结构、Triple-net 长期租赁以及 Take-or-pay 合同安排。这些融资工具的核心意义并不只是“借到了更多钱”，而是在于收入结构开始变得更加长期化、可预测化，并逐渐接近传统基础设施资产的现金流特征。

　　这意味着市场正在尝试对矿企进行一次估值切换：从典型商品周期公司，逐步向基础设施资产与成长型能源平台靠拢。市场真正押注的，其实并不是这些公司能否成为下一个 OpenAI，而是它们是否能够持续提供数百 MW 级电力容量，并具备快速交付能力。合同里反复出现的关键词往往不是模型，而是 power capacity、IT load 与 interconnection。

　　风险同样真实且巨大

　　市场的乐观并不意味着风险消失。恰恰相反，AI 转型本身可能成为矿企历史上资本密度最高、执行难度最大的转型之一。

　　首先是资本支出压力。把矿场改造成高密度 AI 数据中心远非简单替换设备，需要更复杂的冷却系统、更高密度的电力架构以及大量前期建设投入。对于部分项目而言，根据项目规格不同，单 MW 建设成本可达到数百万至上千万美元级别，这意味着即使获得融资，项目交付节奏仍将直接影响回报率与资产负债表压力。

　　其次是客户集中风险。目前大量合同依赖少数 hyperscaler、AI 云服务商或大型模型公司。如果部署进度放缓、客户需求变化或 AI 基础设施投资进入调整周期，长期合同价值也可能被重新评估。此外，矿企过去长期擅长的是 ASIC 部署、电费管理与矿场运营，而运营 hyperscale AI 基础设施则需要新的销售能力、技术运维体系以及更复杂的合作伙伴生态。

　　某种程度上，市场当前给予的高估值，本质上是在提前为未来几年的执行成功定价。如果交付速度、客户需求或融资环境发生变化，这种估值切换逻辑同样存在逆转风险。

　　更深层的问题：矿企还是矿企吗？

　　如果长期出售电力容量能够带来比单纯出售 Hashrate 更稳定的现金流，如果长期租赁模式能够提供更高收入可预测性，如果基础设施估值持续高于传统矿业估值，那么一个更根本的问题开始出现：这些公司未来究竟还是比特币矿企吗？

　　过去几年，市场习惯把矿企视作典型周期资产，其核心变量是比特币价格、网络难度以及能源成本。但随着越来越多公司开始围绕电力容量、数据中心园区以及长期基础设施合同构建商业模式，它们的收入结构、融资方式乃至投资者叙事都正在发生变化。

　　比特币减半或许并没有终结这批公司的成长逻辑，而是在迫使矿企重新定义自己。一部分领先者可能最终演变成以 AI 数据中心运营为核心的基础设施平台，一部分公司可能继续维持“挖矿 + AI”的混合模式，而另一部分转型缓慢的企业则仍将受到传统矿业周期影响。

　　这场转型最终决定的或许不仅是矿企自身命运，也可能成为观察 AI 时代能源资产如何被重新定价的重要案例。

　　从这个角度看，资本真正购买的或许从来不是算力本身，而是能够持续交付算力所依赖的电力、土地、网络接入与基础设施能力。

　　附：本文基于公开披露的公司公告、监管文件、财报及市场资料整理。文中涉及的合同价值、收入潜力及开发容量主要依据公司披露信息，部分金额为合同期内累计收入潜力（revenue potential）或管理层指引，不代表已确认收入。本文内容仅供研究与讨论，不构成任何投资建议。市场情况变化较快，请以各公司最新披露文件为准。

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