Współzałożyciel Ethereum Vitalik Buterin porównał strukturę kosztów wydobycia Bitcoina i inferencji sztucznej inteligencji w poście na X z 17 października, publikując dwie tabele szczegółowo rozpisujące wydatki w każdej z branż. Zgodnie z jego danymi energia elektryczna stanowi 45,9% kosztów wydobycia Bitcoina, ale tylko 4,8% kosztów inferencji AI, podczas gdy sprzęt obliczeniowy i powiązane nakłady kapitałowe odpowiadają za około 76% wydatków na inferencję AI.

Porównanie pojawia się w momencie, gdy kilka spółek górniczych — w tym MARA, TeraWulf, Core Scientific i Hyperscale Data — rozbudowuje moce AI i wysokowydajnego przetwarzania obok swoich operacji kryptowalutowych. TeraWulf posiada 20-letnią umowę najmu z Anthropic, a Core Scientific zawarło umowę na centrum danych AI z AMD.

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

Buterin stwierdził, że koszty wydobycia Bitcoina dzielą się w przybliżeniu po równo między inwestycje obliczeniowe a energię elektryczną, podczas gdy inferencja AI jest niemal całkowicie zdominowana przez nakłady kapitałowe na computing.

Jak rozkładają się koszty wydobycia Bitcoina

Tabela wydobycia wykazuje łączną kwotę około 93 700 USD za Bitcoina. Nakłady kapitałowe na computing stanowią około 37 600 USD, czyli około 40% tej sumy. Energia elektryczna dostarczana bezpośrednio do maszyn kosztuje 40 600 USD za Bitcoina, czyli 43,3%, a pozostałe koszty energii dodają 2400 USD. Łącznie energia stanowi 45,9% całkowitej kwoty.

Koszty pracy wynoszą 3200 USD za Bitcoina, a czynsz za obiekty około 2500 USD. Inne wydatki, takie jak konserwacja, ubezpieczenia, podatki i przepustowość, sięgają około 7400 USD.

Kategoria obliczeniowa jest szeroka: obejmuje sprzęt, chłodzenie, wyposażenie energetyczne i finansowanie, co oznacza, że jej zakres wykracza poza cenę zakupu maszyn wydobywczych.

Koszty inferencji AI opierają się na sprzęcie

Tabela AI jest wyrażona w dolarach za rok GPU, przy łącznych kosztach około 26 260 USD. Nakłady kapitałowe na computing stanowią około 19 900 USD, czyli 76% tej sumy, podczas gdy energia odpowiada za 4,8% po zsumowaniu wszystkich kategorii.\nKoszty pracy dodają 1400 USD za rok GPU, czynsz za obiekty około 900 USD, a inne koszty operacyjne około 2800 USD.

Ponieważ jedna tabela jest mierzona na Bitcoina, a druga na rok GPU, kwoty w dolarach nie mogą być bezpośrednio porównywane. Dane obejmują koszty, a nie przychody, więc opisują, jak każdy typ operacji wydaje, a nie ile zarabia. Tabele nie określają też jednolitego poziomu kosztów dla każdego górnika. Operatorzy z elastycznymi umowami na energię mogą ograniczyć wydatki, gdy hashprice — powszechnie używany wskaźnik dziennego przychodu z wydobycia na jednostkę mocy hashowania — spada, podczas gdy operatorzy AI mają mniejsze pole manewru, ponieważ finansowany sprzęt generuje koszty niezależnie od tego, czy jest w pełni wykorzystywany.

Górnicy rozszerzają działalność na AI

Kilku górników skierowało się w stronę AI dzięki niedawnym umowom. Core Scientific podpisało umowę na centrum danych AI z AMD.

TeraWulf podpisało 20-letnią umowę najmu z Anthropic w swoim kampusie w Hawesville w stanie Kentucky. Oczekuje się, że teren będzie obsługiwał około 401 megawatów i przyniesie szacunkowo 19 miliardów dolarów przychodu w początkowym okresie, a pierwsze moce mają pojawić się w drugiej połowie 2027 roku. Zgodnie z ustaleniami TeraWulf dostarcza energię i obiekty, podczas gdy klienci odpowiadają za serwery i procesory.

Hyperscale Data sprzedało około 100 Bitcoinów i utworzyło linię kredytową zabezpieczoną Bitcoinami w celu sfinansowania budowy w Michigan. Pierwsze wdrożenie obejmuje około 20 megawatów na podstawie dziesięcioletniej umowy.

MARA zgodziło się w lipcu kupić teren o powierzchni 1200 akrów w Teksasie pod wysokowydajne przetwarzanie i wydobycie Bitcoina. Oczekuje się, że teren zaoferuje jeden gigawat mocy sieci do października 2027 roku i dwa gigawaty do kwietnia 2028 roku.

W całej grupie ustalenia dotyczące AI bazują na tym, co górnicy już posiadają — dostępie do energii, terenach i mocach elektrycznych — przy czym podział TeraWulf na energię i obiekty jest najbardziej jednoznacznym przykładem tej struktury. Najbliższe zaplanowane kamienie milowe tych inwestycji przypadają na lata 2027 i 2028, począwszy od pierwszych mocy TeraWulf dla Anthropic i pierwszego celu mocy sieci MARA w Teksasie.