На фоне разгона инвестиций в искусственный интеллект Уолл-стрит все чаще смотрит не только на производителей чипов и софта, но и на компании, которые раньше занимались добычей биткоинов. Логика проста: в «гонке за ИИ» ключевым дефицитным ресурсом становится не вычислительная мощность как таковая, а доступ к электричеству и инфраструктуре под него. Именно поэтому часть бывших майнеров криптовалют может превратиться в заметных бенефициаров бума по построению дата-центров для тренировки и последующего использования (inference) моделей.
Почему электричество стало главным «узким местом» для ИИ
Искусственный интеллект требует больших объемов энергии на двух этапах. Во‑первых, при обучении моделей (training) — когда данные прогоняются через вычисления в течение длительного времени. Во‑вторых, при работе сервиса в реальном времени — инференс (inference), то есть обработка запросов пользователей и интеграция модели в приложения. В обоих случаях центры обработки данных должны иметь стабильное энергоснабжение и возможность быстро подключаться к сети.
Инвесторы полагают, что спрос на мощности для ИИ-вычислений растет быстрее, чем рынок успевает наращивать предложение. По этой причине гиперскейлеры — крупнейшие облачные провайдеры, которые покупают инфраструктуру в больших масштабах, — стремятся заранее закреплять доступ к электричеству для своих будущих площадок.
В этой картине бывшие майнеры получают преимущество: их «старый» опыт связан с постоянной работой вычислительного оборудования и, как следствие, с более ранним доступом к крупным энергоплощадкам. Аналитики отмечают, что именно масштабная инфраструктура и ранние контакты с энергетическими активами теперь ценятся гораздо больше, чем в период, когда доходность определялась в первую очередь динамикой рынка криптовалют.
Оценки Jefferies: пять компаний и разные ожидания
Аналитики Jefferies запустили покрытия сразу по пяти компаниям, которые пытаются перейти от добычи криптовалют к строительству и развитию дата-центров, ориентированных на ИИ. В отчете распределение рекомендаций выглядит следующим образом:
- Buy — Cipher Mining Inc (NASDAQ:CIFR)
- Buy — Hut 8 Corp (NASDAQ:HUT)
- Buy — Terawulf Inc (NASDAQ:WULF)
- Buy — Core Scientific Inc (NASDAQ:CORZ)
- Hold — Riot Platforms (NASDAQ:RIOT)
Прогноз по мощностям: 66 ГВт к 2030 году, но «не хватает даже этого»
Ключевой тезис аналитиков: электрическая мощность — главный ограничивающий фактор. В планах по развитию инфраструктуры для дата-центров Северная Америка, по оценке Jefferies, должна добавить около 66 гигаватт (ГВт) новой емкости в период с 2025 по 2030 год. Однако даже этот прирост, по их мнению, не закрывает потребности, которые будут формироваться на фоне растущего спроса со стороны проектов ИИ.
Несостыковка между договорами и вводом мощностей
Отдельное внимание в обзоре уделено разрыву между тем, как быстро рынок подписывает аренду (leasing) и как быстро вводятся в эксплуатацию новые площади. По оценкам Jefferies, в 2025 году было заключено более 15 ГВт контрактов на размещение оборудования (колокация), тогда как фактически введено в строй лишь 3,3 ГВт мощности.
Термин «колокация» означает аренду стоек и инфраструктуры в дата-центре, где клиент размещает собственное или закупленное оборудование. В условиях дефицита энергоподключений именно скорость строительства и готовность энергосистем становятся решающими.
Рынок колокации: рост выручки в Северной Америке
По оценке аналитиков, североамериканский рынок колокационных дата-центров может увеличиться с примерно $30 млрд годовой выручки в 2025 году до около $92 млрд к 2030 году. При этом экономика добычи биткоинов, по логике обзора, становится менее привлекательной на фоне снижающейся роли крипто-доходности и растущей ценности «инфраструктурного следа» в энергосистеме.
Что отличает «победителей» перехода в ИИ-инфраструктуру
Jefferies называет три фактора, которые могут сильнее всего повлиять на исход конкуренции: качество арендаторов (tenant quality), способность привлекать финансирование (financing capability) и способность реализовывать планы в срок (execution).
Отдельно подчеркивается значение договоров с арендаторами уровня инвестиционного класса — прежде всего со стороны гиперскейлеров. Сделки, связанные с крупными облачными операторами, включая Amazon, Google и другие платформы масштаба гиперскейлеров, как ожидается, дадут компаниям более выгодные условия кредитования и потенциально более высокие оценки со стороны рынка.
Кого Jefferies выделяет особенно
Внутри портфеля аналитики проявляют более уверенный настрой по двум компаниям. Cipher Digital и Hut 8 отмечены за отношения с гиперскейлерами и за связи с облачным провайдером Fluidstack, который поддержан Google.
Также позитивно охарактеризован Core Scientific. Его выделили за то, что компания уже поставила и вводит 243 МВт мощностей, предназначенных под ИИ-инфраструктуру — это, по оценке Jefferies, самый высокий показатель среди рассматриваемых конкурентов.
Riot Platforms: осторожная позиция из‑за неопределенности по крупному арендатору
Для Riot Platforms аналитики дали более сдержанную оценку. Несмотря на крупный энергопул компании в Техасе, в отчете говорится, что инвесторы остаются скептичны: способность Riot привлечь крупного гиперскейлерного арендатора за пределами уже существующего соглашения по AMD retrofit (модернизации под новые вычислительные требования) остается под вопросом.
Почему регуляторные риски могут усложнить строительство дата-центров
Даже при растущем спросе рынок может столкнуться с дополнительными барьерами. Участники отрасли обеспокоены тем, что регуляторное давление может усиливаться.
В США ряд штатов — в числе которых Вирджиния, Джорджия, Пенсильвания и Мэн — рассматривают или уже вводят ограничения на новые проекты дата-центров. Основные мотивы связаны с опасениями вокруг потребления электроэнергии, расхода воды и экологического воздействия.
Контекст: как майнеры стали претендентами на ИИ-арену
Переход от криптомайнинга к инфраструктуре для ИИ не выглядит неожиданным. Многие майнеры десятилетиями строили и оптимизировали вычислительные площадки, а также отрабатывали процессы подключения оборудования к энергетическим узлам. Теперь, когда ИИ формирует новый цикл капитальных затрат, эти навыки и инфраструктурный «задел» могут стать конкурентным преимуществом — при условии, что компании смогут привлечь правильных арендаторов, обеспечить финансирование и довести проекты до ввода в эксплуатацию.
В ближайшие годы борьба, вероятно, будет идти не только за технологическое превосходство, но и за доступ к энергии и разрешениям на строительство — то есть за то, что напрямую определяет скорость превращения планов в работающие мощности.
