Le cofondateur d'Ethereum, Vitalik Buterin, a attiré l'attention sur une différence fondamentale dans l'économie opérationnelle du minage de Bitcoin et de l'inférence d'intelligence artificielle (IA) : l'électricité représente près de la moitié du coût de minage d'un Bitcoin, tandis que l'infrastructure de calcul domine les dépenses liées à l'exécution des modèles d'IA.

Dans une publication sur X du 17 octobre, Buterin a comparé les structures de coûts des deux secteurs, présentant des estimations montrant que les dépenses de minage de Bitcoin se répartissent à peu près également entre dépenses d'équipement (CapEx) et électricité, tandis que les coûts d'inférence IA sont massivement concentrés dans les équipements de calcul.

Minage de Bitcoin : des coûts répartis entre matériel et électricité

Selon Buterin, les dépenses de minage de Bitcoin se divisent approximativement en deux moitiés égales entre CapEx de calcul et électricité. Cet équilibre reflète les exigences du minage à l'échelle industrielle : les opérateurs doivent acheter du matériel spécialisé — des circuits intégrés à application spécifique (ASIC) conçus uniquement pour le minage — et maintenir des alimentations électriques continues tout en étant en concurrence pour les récompenses de bloc.

Le détail des coûts accompagnant la publication estime les dépenses totales de minage à environ 93 700 $ par Bitcoin. L'infrastructure de calcul représente 37 600 $, soit environ 40 % du total.

L'électricité consommée directement par les machines de minage est estimée à 40 600 $ par Bitcoin. Les dépenses électriques supplémentaires ajoutent 2 400 $, portant le coût total de l'électricité à 43 000 $ — soit 45,9 % du total.

Les autres postes comprennent environ 3 200 $ pour la main-d'œuvre, 2 500 $ pour le loyer des installations et 7 400 $ pour la maintenance, l'assurance, les taxes, la bande passante et les autres besoins opérationnels.

Ces chiffres soulignent pourquoi le prix de l'électricité reste un déterminant essentiel de la rentabilité du minage, même si les coûts de production réels varient selon l'efficacité du matériel, les tarifs énergétiques locaux, les modalités de financement et les conditions d'exploitation. Et comme le matériel de minage est à usage unique et ne peut être redéployé vers d'autres charges de travail, cette structure de coûts lie étroitement l'économie des opérateurs au lieu — et au prix — auxquels ils peuvent sécuriser leur électricité.

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

Inférence IA : l'infrastructure de calcul domine

Buterin a opposé à cela l'inférence IA — le processus par lequel les modèles entraînés génèrent des réponses, des prédictions et d'autres résultats. Dans ce secteur, les dépenses d'équipement de calcul représentent environ 19 900 $ par GPU et par an, soit 76 % du coût total d'inférencen
L'électricité joue un rôle bien plus réduit. La consommation directe d'électricité est estimée à 1 050 $ par GPU et par an, les autres dépenses électriques ajoutant 210 $. Au total, ces catégories représentent environ 4,8 % du coût annuel estimé à 26 260 $ par GPU.

La main-d'œuvre contribue à hauteur de 1 400 $ supplémentaires, tandis que le loyer des installations représente 900 $. Les dépenses restantes — maintenance, assurance, taxes et bande passante — totalisent environ 2 800 $.

Contrairement aux machines de minage, les GPU utilisés pour l'inférence sont des processeurs polyvalents capables de servir un large éventail de charges de travail. Avec un équipement plutôt que l'électricité en tête des dépenses, le prix du matériel, le financement et le taux d'utilisation sont les variables qui pèsent le plus lourd pour les opérateurs.

Des pressions économiques divergentes

Cette comparaison met en évidence les différentes pressions sur les coûts auxquelles chaque secteur est confronté. Les mineurs de Bitcoin doivent équilibrer les investissements en matériel avec des factures d'électricité récurrentes substantielles, tandis que les opérateurs d'IA sont plus exposés aux coûts d'infrastructure de calcul.

Comme les deux ventilations utilisent des unités différentes — coût par Bitcoin miné contre coût par GPU et par an —, les chiffres renseignent sur la composition des coûts plutôt que sur un total de dépenses directement comparable.

Ces dynamiques aident à expliquer pourquoi certaines entreprises de minage de Bitcoin s'étendent aux centres de données IA. Les contrats d'électricité et les infrastructures existantes peuvent soutenir une telle diversification, même si le financement, les exigences en matière d'équipement et la demande des clients restent des considérations importantes. Ce qui se transfère dans de telles conversions relève largement de l'infrastructure du site — raccordements au réseau, contrats d'électricité et refroidissement — plutôt que des machines de minage elles-mêmes.

La comparaison de Buterin n'établit pas que l'un des deux secteurs soit universellement moins coûteux à exploiter. Elle illustre plutôt la manière dont l'investissement en matériel et la consommation d'électricité pèsent différemment sur les deux modèles opérationnels — une répartition qui pointe vers des variables distinctes à surveiller : les marchés de l'énergie côté minage, et l'offre et le prix du matériel de calcul côté IA.