以太坊共同創辦人Vitalik Buterin於10月17日在X上發文，分享兩張逐項列出兩個產業支出的表格，比較比特幣挖礦與人工智慧（AI）推論的成本結構。根據其數據，電力佔比特幣挖礦成本的45.9%，但僅佔AI推論成本的4.8%，而運算硬體及相關資本支出約佔AI推論支出的76%。

此比較發布之際，多家上市礦企——包括MARA、TeraWulf、Core Scientific與Hyperscale Data——正在加密貨幣業務之外擴建AI與高效能運算產能。TeraWulf與Anthropic簽有20年租約，Core Scientific則與AMD達成AI資料中心協議。

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) 2026年10月17日

Buterin表示，比特幣挖礦成本大致平均分配於運算投資與電力之間，而AI推論則幾乎完全由運算資本支出主導。

比特幣挖礦成本如何分配

挖礦表格列出的總成本約為每枚比特幣93,700美元。運算資本支出約為37,600美元，佔總額約40%。直接供應給機器的電力成本為每枚比特幣40,600美元，佔43.3%，其他電力成本另計2,400美元。合計而言，電力佔整體數字的45.9%。

人力成本為每枚比特幣3,200美元，場地租金約2,500美元。維護、保險、稅務與頻寬等其他支出合計約7,400美元。

運算類別涵蓋範圍廣泛：包括硬體、冷卻、電力設備與融資，其範圍超出挖礦機器的購置價格。

AI推論成本倚重硬體

AI表格則以每GPU年的美元計價，總成本約26,260美元。運算資本支出約19,900美元，佔總額約76%，而各類別合計後電力佔4.8%。

人力成本為每GPU年1,400美元，場地租金約900美元，其他營運成本約2,800美元。

由於一張表格以比特幣計價、另一張以GPU年計價，兩者的美元總額無法直接比較。這些數據涵蓋的是成本而非營收，因此描述的是各類營運的支出方式，而非其收入。表格也未為每位礦工設定統一的成本水準。擁有彈性電力合約的營運商可在hashprice（衡量每單位算力每日挖礦收入的常用指標）下跌時縮減支出，而AI營運商的調整空間較小，因為融資的硬體不論是否充分利用都會持續產生成本。

礦企擴張至AI

多家礦企已透過近期交易轉向AI。Core Scientific與AMD簽署了AI資料中心協議。

TeraWulf在其肯塔基州Hawesville園區與Anthropic訂20年租約。該場地預計可支援約401百萬瓦，初始期限內預估營收約190億美元，初始產能預計於2027年下半年到位。根據此安排，TeraWulf提供電力與設施，客戶則負責伺服器與處理器。

Hyperscale Data出售約100枚比特幣，並設立比特幣擔保信貸額度，為密西根州的建設提供資金。其首次部署依據一份十年協議，涵蓋約20百萬瓦。

MARA於7月同意購買德州一處1,200英畝土地，用於高效能運算與比特幣挖礦。該場地預計於2027年10月前提供1吉瓦的電網容量，並於2028年4月前達到2吉瓦。

就整體而言，這些AI協議均建立在礦企既有資源之上——電力取得、場地與電力容量——其中TeraWulf的電力與設施分工是最明確的範例。這些建設最近的預定里程碑落在2027與2028年，首先是TeraWulf為Anthropic提供的初始產能，以及MARA在德州的首個電網容量目標。