Il co-fondatore di Ethereum Vitalik Buteri si è rivolto a X il 17 ottobre 2026 con un confronto affiancato sull'economia elettrica, mettendo a contrasto come viene speso il denaro nel mining di Bitcoin rispetto all'inferenza AI. La sua osservazione centrale è semplice: i costi del mining di Bitcoin si dividono tra hardware ed elettricità, mentre la spesa per l'inferenza AI si concentra quasi interamente nell'hardware.

I numeri dietro la ripartizione

Le stime citate nel confronto collocano il costo del mining di un Bitcoin a circa 93.700 dollari. Di quel totale, circa 37.600 dollari, ovvero il 40%, vanno al conto capitale per il calcolo — il costo anticipato per l'acquisto delle macchine da mining. L'elettricità rappresenta circa 40.600 dollari, pari al 43,3%. In altre parole, la bolletta dei rig e quella dell'energia che li alimenta sono quasi pari.

L'inferenza AI presenta un quadro nettamente diverso. L'inferenza è la fase in cui un modello addestrato risponde a domande, genera immagini o scrive codice per gli utenti. Il costo stimato è di circa 26.260 dollari per GPU-anno, di cui il capex per il calcolo costituisce circa 19.900 dollari, ovvero il 76% del totale. L'elettricità si attesta tra 1.050 e 1.260 dollari, cioè appena il 4-4,8%. Per un operatore AI, la bolletta elettrica è più vicina a un errore di arrotondamento che a una questione strategica.

Il divario si allarga ulteriormente a livello di struttura. Costruire e gestire un sito di mining di Bitcoin è stimato tra 700.000 dollari e 1 milione di dollari per megawatt, mentre l'infrastruttura AI si aggira intorno ai 20 milioni di dollari per megawatt.

Perché la struttura dei costi conta più del totale

L'analisi di Buteri si concentra su come i costi sono composti, non su quale settore spenda di più o consumi più energia nel complesso. Non tenta di equiparare la spesa assoluta o il consumo energetico totale tra le due industrie.

Questa composizione determina anche quali leve ciascuna industria può azionare: i miner possono puntare a energia più economica, mentre le principali efficienze degli operatori AI derivano dall'estrarre più output dall'hardware già pagato.

I miner di Bitcoin restano altamente sensibili ai costi energetici correnti, poiché l'elettricità rappresenta una quota così ampia di quanto serve per produrre ogni moneta. Questa sensibilità ha a lungo plasmato la localizzazione delle operazioni di mining, con siti attratti da fonti energetiche a basso costo. L'economia degli operatori AI dipende invece dall'efficienza e dall'utilizzo dell'hardware — quanto lavoro utile svolge ogni costosa GPU nel corso della sua vita.

Contesto: due industrie alla ricerca della stessa energia

Il di Bitcoin e i data center AI competono sempre più per le stesse risorse: connessioni alla rete elettrica, energia economica e spazio fisico.

Il mining si basa su un sistema proof-of-work, in cui le macchine gareggiano per risolvere enigmi e il vincitore guadagna Bitcoin di nuova emissione. L'elettricità è un input strutturale di quel processo, il che aiuta a spiegare perché rappresenta una fetta così ampia della stima dei costi.

Ethereum, la rete co-fondata da Buteri, ha abbandonato il proof-of-work anni fa, passando al proof-of-stake nel settembre 2022. Quando si pronuncia sull'economia energetica di Bitcoin, parla quindi come qualcuno la cui stessa rete non paga più quella specifica bolletta.

L'inferenza AI, al contrario, dipende da chip specializzati. Quei chip sono costosi, e i data center che li ospitano sono molto più costosi da costruire per megawatt, come mostrano le stime a livello di struttura.

Implicazioni per miner e operatori

Con l'elettricità che rappresenta oltre il 40% del costo di mining di una moneta, i miner con accesso a energia economica e stabile detengono un vantaggio strutturale, mentre quelli esposti a mercati energetici volatili affrontano un reale rischio di margine.

Alcuni miner potrebbero esplorare la riconversione della propria infrastruttura per applicazioni AI, dove l'efficienza del capitale potrebbe essere maggiore. Le stime, tuttavia, evidenziano la scala di una simile svolta: i siti di mining costano tra 700.000 dollari e 1 milione di dollari per megawatt, mentre l'infrastruttura AI si aggira intorno ai 20 milioni di dollari per megawatt. Un miner che si orienti verso l'AI assumerebbe un impegno di capitale radicalmente diverso, scambiando il rischio elettrico con il rischio hardware e di utilizzo.

Sul fronte AI, con l'elettricità al 4-4,8% circa dei costi di inferenza, la pressione ricade sul mantenere le GPU occupate ed efficienti, poiché hardware fermo con 19.900 dollari l'anno di capex è un asset costoso da lasciare inutilizzato. Per chi segue entrambi i settori, i prezzi dell'energia e i tassi di utilizzo delle GPU sono le cifre che derivano più direttamente da questa ripartizione dei costi.