ニュース暗号資産ビットコイン、初の「ハッシュレート弱気相場」に突入 マイナーはAIへシフト

ビットコイン、初の「ハッシュレート弱気相場」に突入 マイナーはAIへシフト

著者: Hokanews·

重要ポイント

  • Zagury氏は、ネットワーク計算能力が約1.3 ZH/sでピークに達した後に下落し、Bitcoinが初の「ハッシュレート弱気相場」に入ったと述べた。
  • 今回の下落は、マイナーが現在インフラの別用途を持てるため、2021年の中国によるマイニング禁止後とは異なるとした。
  • 人工知能と高性能計算が、電力、計算能力、データセンター資源をめぐってBitcoinマイニングと競合している。
  • Zagury氏は、上場マイニング企業のほぼすべてが純粋な大規模BitcoinマイニングからAI関連活動へ移行していると述べた。
  • ハッシュレートの長期低下は、Bitcoinネットワークの計算資源配分とマイニング業界の経済性を変える可能性がある。
ビットコイン、初の「ハッシュレート弱気相場」に突入 マイナーはAIへシフト

Bitcoinは、Twenty One CapitalのCEOであるRapha Zagury氏が初の「hashrate bear market(ハッシュレート弱気相場)」と表現した局面に入っており、マイナーがインフラを人工知能と高性能計算へますます振り向けていると、@WuBlockchainが報じたコメントとして伝えた。

Bitcoin Asia 2026で講演したZagury氏は、ビットコインのネットワークハッシュレートが昨年末に1.3 ZH/s近くまで達した後、持続的な下落に入ったと述べた。同氏は、今回の下落局面を、ハッシュレートの過去最高値からその後の回復までの期間としてはこれまでで最も長いサイクルだと説明した。

ビットコイン採掘はAIインフラとの競争に直面

Zagury氏は、現在のハッシュレート低下は、中国が2021年に実施した暗号資産マイニング禁止後の市場混乱とは異なると述べた。当時は、マイナーが主に設備と事業を他の法域へ移転し、その後ネットワークの計算能力は徐々に回復した。

現在の環境では、マイニング企業が電力、計算インフラ、データセンター容量について別の用途を持てるため、状況は異なる課題を示している。人工知能と高性能計算は競合する需要源として台頭しており、本来であればBitcoinの採掘に充てられるはずのインフラを展開するための追加的な選択肢を事業者に与えている。

これは、特殊なハードウェアと薄い営業利益率を前提に構築された業界にとって重要だ。そこでは、電力コスト、ネットワーク難易度、資本へのアクセスが意思決定を左右する。AIやHPCのワークロードから収益を得られるなら、これまでBitcoin関連の運用だけを支えていた同じ電力とデータセンターの活用方法に、より柔軟性が生まれる可能性がある。

この変化はマイニング業界の経済性を変え得る。Bitcoinのマイナーは歴史的に、ネットワークの保護と取引処理のために特化して設計された専用機器に依存してきた。一方で、AIやHPCのワークロードは、暗号資産マイニングを超えてデータセンターインフラから収益を生み出す機会をもたらし得る。

上場BitcoinマイナーのAI志向が強まる

Zagury氏は、上場しているマイニング企業のほぼすべてが、純粋な大規模Bitcoinマイニングから離れ、AIへ向かっていると述べた。

この傾向は、ビジネスモデルが従来、Bitcoinの価格、採掘難易度、ネットワークハッシュレート、電力コストに強く結びついてきた業界にとって、大きな戦略転換を意味する。AI関連インフラへの分散投資は、マイナーに新たな収益源をもたらす可能性がある一方で、資本と能力がより広範な計算市場の需要に応じて配分されることを意味する。

Bitcoinにとって、ハッシュレートの長期的な低下は、マイナー間の競争環境とネットワーク計算資源の分配に影響する。こうした移行の規模と期間は、BitcoinマイニングとAI・HPCインフラの相対的な経済性に左右される。

現在の業界にとっての重要な論点は、Bitcoinのハッシュレートがこの長期下落から回復できるのか、それともAI主導のインフラ需要が、大手マイニング企業の計算能力配分のあり方に長期的な構造変化をもたらすのかという点だ。

Writer: Victoria Hale Technology \u0026 Blockchain Writer Victoria Haleは、ブロックチェーン技術、デジタルインフラ、そして新興技術と金融の交差点について執筆している。彼女の記事は、新しいプロトコルやシステムが進化するデジタル経済をどのように形作っているかを探る。技術的な進展を一般読者に説明する際は、明確さと正確さを重視している。

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