El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, ha llamado la atención sobre una diferencia fundamental en la economía operativa del minado de Bitcoin y la inferencia de inteligencia artificial (IA): la electricidad representa casi la mitad del costo de minar un Bitcoin, mientras que la infraestructura de cómputo domina el gasto de ejecutar modelos de IA.

En una publicación en X del 17 de octubre, Buterin comparó las estructuras de costos de ambas industrias, presentando estimaciones que muestran que los gastos del minado de Bitcoin se dividen aproximadamente en partes iguales entre el gasto de capital en hardware (CapEx) y la energía, mientras que los costos de inferencia de IA se concentran abrumadoramente en el equipo de cómputo.

Minado de Bitcoin: costos divididos entre hardware y energía

Según Buterin, los gastos del minado de Bitcoin se dividen aproximadamente al 50/50 entre el CapEx de cómputo y la electricidad. Ese equilibrio refleja las exigencias del minado a escala industrial: los operadores deben comprar hardware especializado —circuitos integrados de aplicación específica (ASICs) construidos únicamente para minar— y mantener suministros de energía continuos mientras compiten por las recompensas de bloque.

El desglose de costos que acompaña la publicación estima los gastos totales de minado en aproximadamente 93.700 dólares por Bitcoin. La infraestructura de cómputo representa 37.600 dólares, alrededor del 40% del total.

La electricidad consumida directamente por las máquinas de minado se estima en 40.600 dólares por Bitcoin. Los gastos adicionales relacionados con la energía suman otros 2.400 dólares, lo que lleva los costos combinados de electricidad a 43.000 dólares —el 45,9% del total.

Otras partidas incluyen aproximadamente 3.200 dólares en mano de obra, 2.500 dólares en alquiler de instalaciones y 7.400 dólares en mantenimiento, seguros, impuestos, ancho de banda y requisitos operativos relacionados.

Las cifras subrayan por qué los precios de la electricidad siguen siendo un factor crítico para la rentabilidad del minado, aunque los costos reales de producción varían según la eficiencia del hardware, las tarifas energéticas locales, los arreglos de financiamiento y las condiciones operativas. Y dado que el hardware de minado es de propósito único y no puede reasignarse a otras cargas de trabajo, esa mezcla de costos vincula estrechamente la economía de los operadores con dónde —y a qué precio— pueden asegurar energía.

Fun fact of the day: Bitcoin mining cost is split about 50/50 between compute capex and electricity. Meanwhile, AI inference is almost completely dominated by compute capex. pic.twitter.com/PCFKZSuNRw

— vitalik.eth (@VitalikButerin) October 17, 2026

Inferencia de IA: la infraestructura de cómputo domina

Buterin contrastó esto con la inferencia de IA —el proceso mediante el cual los modelos entrenados generan respuestas, predicciones y otros resultados. En ese sector, el gasto de capital en cómputo representa aproximadamente 19.900 dólares por GPU-año, un 76% de los costos totales de inferencia.

La electricidad desempeña un papel mucho menor. El consumo directo de energía se estima en 1.050 dólares por GPU-año, con otros gastos eléctricos que suman 210 dólares. En conjunto, estas categorías representan aproximadamente el 4,8% del costo anual estimado de 26.260 dólares por GPU.

La mano de obra aporta otros 1.400 dólares, mientras que el alquiler de instalaciones representa 900 dólares. Los gastos restantes —incluyendo mantenimiento, seguros, impuestos y ancho de banda— totalizan aproximadamente 2.800 dólares.

A diferencia de las máquinas de minado, las GPUs utilizadas para inferencia son procesadores de propósito general que pueden atender una amplia gama de cargas de trabajo de cómputo. Con el equipo, en lugar de la energía, dominando el balance, los precios del hardware, el financiamiento y la utilización son las variables que más pesan para los operadores.\n## Presiones económicas divergentes

La comparación destaca las diferentes presiones de costos que enfrenta cada industria. Los mineros de Bitcoin deben equilibrar las inversiones en equipo con facturas de electricidad recurrentes sustanciales, mientras que los operadores de IA tienen mayor exposición a los costos de infraestructura de cómputo.

Dado que ambos desgloses usan unidades distintas —costo por Bitcoin minado frente a costo por GPU-año—, las cifras hablan de la composición de costos y no de un total de gastos directamente comparable.

Estas dinámicas ayudan a explicar por qué algunas empresas de minado de Bitcoin se están expandiendo hacia centros de datos de IA. Los acuerdos de energía existentes y la infraestructura pueden respaldar dicha diversificación, aunque el financiamiento, los requisitos de equipo y la demanda de clientes siguen siendo consideraciones importantes. Lo que se conserva en tales conversiones es en gran medida la infraestructura a nivel del sitio —conexiones a la red eléctrica, contratos de energía y refrigeración— más que las máquinas de minado mismas.

La comparación de Buterin no establece que ninguna de las dos industrias sea universalmente más barata de operar. Más bien, ilustra cómo la inversión en hardware y el consumo de electricidad pesan de manera distinta en ambos modelos operativos —una división que apunta a diferentes variables para observar: los mercados energéticos por el lado del minado, y la oferta y los precios del hardware de cómputo por el lado de la IA.