新聞加密貨幣Riot Platforms 據報與 Anthropic 簽署 91 億美元、為期 20 年的 AI 資料中心租賃協議

Riot Platforms 據報與 Anthropic 簽署 91 億美元、為期 20 年的 AI 資料中心租賃協議

作者: Tron Weekly·

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  • Riot Platforms 同意在一項為期 20 年的租賃協議下提供 191 百萬瓦的資料中心容量,可望創造 91 億美元的收入。
  • 多家媒體指認 Anthropic 為租戶,但 Riot 尚未正式披露交易對手身分。
  • 該交易預計將用於 Riot 位於德州設施的 AI 訓練與推論。
  • 在全面部署後,該合約可產生約 4.55 億美元的年化收入,比 Riot 預期的 2024 年挖礦收入至少高出 1.3 億美元。
  • 此交易凸顯了比特幣礦企隨著 AI 需求加大對電力與電網容量的壓力,正轉向高效能運算的更廣泛趨勢。
Riot Platforms 據報與 Anthropic 簽署 91 億美元、為期 20 年的 AI 資料中心租賃協議

Riot Platforms 與一家前沿 AI 實驗室簽署了一項為期 20 年、容量達 191 百萬瓦的資料中心租賃協議,多家媒體報導該實驗室為 Anthropic。此合約總收入價值 91 億美元,是上市比特幣挖礦公司迄今為止向 AI 基礎設施轉型的最大案例之一,也凸顯了加密貨幣挖礦與主流雲端運算之間的界線正在迅速消退。

該合作將從 Riot 位於德州的設施提供高密度運算能力,主要用於 AI 訓練與推論工作負載。Riot 尚未正式披露租戶身分,但多家新聞媒體已指認 Anthropic 為交易對手——這一說法與該 AI 實驗室在尖端模型開發需求激增之際,積極爭取大量運算資源的公開紀錄相符。Anthropic 的最大投資者之一為 Amazon,據報其承諾投資金額高達 40 億美元,此前 Anthropic 在訓練基礎設施上主要依賴 AWS;如此規模的直接資料中心租賃將標誌著其基礎設施策略的重大擴張。

從算力到高效能運算

該協議反映了上市比特幣挖礦領域更廣泛的結構性轉變。在 2024 年 4 月減半之後,伴隨網路算力超過 700 EH/s 以及壓縮的 hashprice 經濟模型,礦企正越來越多地透過將設施轉用於 AI 工作負載來將土地與電力資產變現。在 Nasdaq 以代號 RIOT 上市的 Riot,與 Core Scientific、Hut 8 及 Hive Digital 一同加入向高效能運算轉型的行列。其策略吸引力顯而易見:比特幣礦企已經掌握 AI 基礎設施中最稀缺的兩項投入要素——大規模電力互聯與已獲許可的土地——這些資產若從零開始取得,通常需要數年的監管與公用事業協調。美國資料中心電力需求預計到 2030 年將大致翻倍,主要受 AI 工作負載驅動,這加劇了在 Riot 營運所在的德州等州對電網容量的競爭。

LATEST: ⛏️ Riot Platforms signed a 20-year, 191 MW data center lease with an unnamed frontier AI lab, reportedly Anthropic, for $9.1B in revenue. pic.twitter.com/hNVhWG06G8 — CoinMarketCap (@CoinMarketCap) August 11, 2026

191 百萬瓦交易的經濟邏輯

這份 91 億美元的合約在全面部署後可產生約 4.55 億美元的年化收入——比 Riot 預期的 2024 年挖礦收入至少高出 1.3 億美元。(Source: Reuters)

從股東角度來看,該交易提供了一種方式,將不可預測的比特幣現金流換取為有保障的長期合約收入來源,這可能有助於提升估值。作為背景,上市比特幣礦企的歷史交易價格相對於基礎設施同業存在折價,部分原因在於挖礦經濟與波動的 hashprice 掛鉤;合約化的 AI 收入來源可能使 Riot 等公司重新獲得接近傳統資料中心的估值倍數。

AI 的電力需求重塑加密貨幣挖礦版圖

該協議還降低了 Riot 對比特幣價格波動與挖礦難度調整的曝險。更廣泛而言,此交易凸顯了一個新興趨勢:面臨美國電力資源取得受限的 AI 實驗室,正越來越多地與礦企爭奪能源基礎設施。(Source: Bloomberg)

若最終敲定,Riot 的轉型將減少可用的 ASIC 託管容量供應,同時建立一套電力合約模式,可於業界類似安排中複製採用。該交易的結構——來自 AI 租戶的數十年期固定收入承諾——也可能引發監管審查,因為聯邦與州級政策制定者正日益關注集中式資料中心負載對電網的影響及其排放特徵。其他礦企如何應對公用事業談判、電網互聯時程以及潛在的環境法規要求,將成為決定整個產業從算力向高效能運算轉型速度的關鍵變數。