文 | 林晚晚

编辑 | Sleepy.txt

所有人最初都没想到，AI 真正的瓶颈不是资本，不是大模型，而是电。

大训练长期满负荷，AI 推理 24/7 连轴转，带来一个问题：电不够用，芯片被迫搁置吃灰。美国过去十年电网基建相对落后，新增大负荷并网动辄 2–4 年，这让「现成可用电」成了全行业的稀缺品。

生成式 AI 把一件原始又残酷的事推到台前：缺的不是模型，缺的是电。

故事也因此拐了弯，加密矿企，这群最早把电当「生产资料」的人，开始从边缘走向资本舞台中央。

Iris Energy（IREN）是这条路线的样本。今年 IREN 股价一度年内暴涨近 600%，52 周区间从 5.12 美元摸到 75.73 美元。它在比特币涨幅仍具吸引力时，毅然抽出电力，改造自建的 AI 数据中心。

当微软等巨头拿着总价值 97 亿美元长期订单出手，市场第一次直观理解到「从矿到 AI」的现实路径，先有电与土地，后有 GPU 与客户。

但并非所有矿企都像 IREN 一样，选择将全部身家押注在 AI 上。在这场由电力驱动的算力大迁徙中，还有一股稳健力量，值得我们关注——比特小鹿。

比特小鹿（Bitdeer Technologies Group, NASDAQ: BTDR），这家由加密传奇人物吴忌寒创立、总部位于新加坡的公司，手握遍布全球的近 3GW 电力资源，从一开始就避开了依赖他人「供电」的浅层陷阱。当 AI 的浪潮袭来，比特小鹿没有选择 IREN 式的激进「All-in」，而是保留了盈利丰厚的比特币挖矿作为「基本盘」，同时稳健地将部分矿场升级为 AI 数据中心。

这种「进可攻，退可守」的战略，使其成为观察这场算力竞赛中，全球玩家如何思考与布局的最佳样本。

为此，我们采访到了矿企比特小鹿全球数据中心业务副总裁王文广，希望能对全球 AI 电力短缺的现状，以及他们如何看矿企转 AI 数据中心，认为是资本炒作，还是 AI 的切实需求？关于这一系列的问题，我们进行了一场深度对话。

美国缺电为什么如此严重？

动察：先问个大方向的基础问题，您判断电价以后会不会持续涨？

比特小鹿：我觉得会，因为这是个未来很重要的供需关系。

动察：关于美国缺电，市场有一个说法是，在美国拿到「电力许可」很难？

比特小鹿：不是这个所谓「电力许可」批不下，而是电网扩容的物理速度跟不上。美国重工业外迁后的多年里，美国电网建设并未系统扩张。2021 年矿企迁入美国后，许多「已并网、已签 PPA」的电被矿企锁住。随着 ChatGPT 的影响力，纯 AI 玩家进来，才发现可立即使用的大量电力，在矿场。

这就解释了为何大厂愿意找矿企合作，与其等 2–4 年把 500MW 从零拉起，不如用 12 个月把现有园区改造好。

动察：行业是什么时候真正意识到「推理同样很耗电」？

比特小鹿：大概在 GPT-4 普及之后。随着企业把模型嵌入客服、办公、搜索、风控等，推理需求长期化、场景化，电力消耗并没有像早期设想那样下降。

由此带来两类变化。

一个是工程升级：从更强风冷到液冷/混合散热，机柜功率、配电路径、消防与监控全面抬升到 AI 数据中心 水位。

另一个是资源策略：电力成为真正的一号瓶颈。大家不再只谈「买卡」，而是前置到拿电与并网，长协 PPA、并网排期、跨区域容量备份，必要时像矿企那样上游拿电（自发电/直采）。

其实在挖矿行业我们早就看到过同样的趋势，芯片可以无限扩（硅来自沙子），但电扩不动。我们在加拿大做过天然气自发电来保矿场供电，就是这个逻辑。今天的 AI，几乎一模一样。

动察：AI 数据中心的用电规模和传统传统互联网数据中心有何差别？

比特小鹿：不是量变，而是量级变。过去，传统互联网数据中心的 20-30 MW 已不小，如今 AI 数据中心动辄 500MW、甚至 1GW 的需求。AI 把数据中心从「机柜生意」拉成「电力工程」，一切都要重新计量：线路、变电站、散热、消防、冗余、PUE……传统互联网数据中心的经验依然有用，但不再够用。

动察：为什么「电力」成了上游最稀缺的要素？

比特小鹿：芯片可以扩，因为它来自硅与产能管理；电力很难扩，因为它来自发电与电网升级。过去矿业已经试过「向上游找能源」，包括在加拿大做自发电项目；AI 的路径与此雷同——谁先把电抓在手里，谁就先拿到部署时间。

AI 新战场：从「抢 GPU」到「抢电网」

动察：矿企转做 AI 数据中心，具体要改什么？以前大家说「比特币算力能用来跑 AI」，但挖矿芯片（ASIC）和 AI 需要的 GPU 并不兼容。那为什么现在矿企又能「提供 AI 算力」了？

比特小鹿：全球挖矿曾经一分为二，比特币靠挖矿芯片 ASIC，效率高但用途单一；以太坊靠 NVIDIA GPU，通用但已在改为 PoS 后退出挖矿舞台。

所以，今天市场上所谓「矿场转 AI」，几乎都指比特币矿场在转型。核心要点是，矿场不再「算哈希」，而是把自己升级成 AI 数据中心。

这是基础设施换代，把 ASIC 机架撤下，换上 GPU 服务器；把「够用就行」的电力系统，提升为带 N+1/2N 冗余的专业级供配电；把传统风冷的散热，升级到能承载高密度 GPU 的散热系统；再把机房的密封、防尘、消防等做成标准化、可审计的设施。

完成这四步，加密矿场就从「挖矿车间」，变成「AI 机房」。

为什么矿企能比 AI 大厂自建更快？电力。

AI 是一门「电与热」的生意，AI 机房搭建的时间周期是 3-4 年，时间成本是最大的门槛。矿企手里正好握着这些「硬资产」，因此转型的起跑线更靠前。

动察：前几日，微软和亚马逊相继与加密矿企签约多年的 AI 合同。Iris Energy（IREN）签约微软，总价值 97 亿，共计 5 年；另一家 Cipher 签约亚马逊云，价值 55 亿，15 年。这被视为矿场与大厂合作的首批案例，您怎么看？

比特小鹿：Iris Energy 是具有前瞻性的澳大利亚公司，长期在美国挖矿。

Iris Energy 的选择转向 AI 像一个信号弹，在比特币价格高位、同行还在扩矿的时候，它把一部分电力抽走投入自建 AI 数据中心。随之而来的，是 AI 企业主动上门。

真正的引爆点来自 Hyperscaler 的真金白银——例如微软约 97 亿美元的承诺——市场据此第一次清晰地看到，矿企与超大厂之间，不只是「技术对接」，而是「电力与时间的交换」。

AI 的热度把基础设施需求放大，合作空间随之打通。

动察：头部矿企为何在当前阶段更易被美国 AI 大厂选择？

比特小鹿：因为「可用电 + 工程交付速度」。矿企上一周期的选址与并网，如今成了 AI 数据中心的前置资本。时间是最大的折现因子，它直接决定谁能在窗口期内上线、拿到客户、形成滚动现金流。

动察：那么 AI 数据中心的土地选址要求难度大吗？

比特小鹿：总体不大。在美国乃至多数国家，真正稀缺的是电，不是地。

原因很简单，能接到大电的地方，多数是能源富集区（天然气气田、煤矿带、靠近水电站等），人烟稀少、地价便宜。

比如 Bitdeer 在挪威和不丹的大型数据中心位于远离人口中心的地方，电力资源集中、土地成本低。美国同理，这类园区不会在城市核心区，而是更偏的位置，地容易找、价也便宜。选址的「第一性原理」是电力与并网，土地通常跟随电走，并非主要瓶颈。

动察：AI 现在被说成「钢铁、电力、土地」的上游生意，甚至像另一种房地产。您怎么看？

比特小鹿：大模型出来以后，AI 的用电强度远超大多数人的预期。

最初大家以为「训练耗电、推理会轻」，但事实相反，推理在走向大众化后同样长期高耗电。当 ChatGPT、DeepSeek 进入日常，终端接入越来越多，推理的底噪持续拉高。

从工程视角看，AI 本质是资源消耗型行业：

· 芯片侧：训练时加速卡基本 100% 负载在跑，天然高功耗；

· 机房侧：热密度远高于传统服务器，PUE 被明显顶高，散热本身也要耗大量电；

· 规模侧：AI 数据中心 的用电诉求一下从传统互联网数据中心 的 20–30MW，跃迁到 500MW、甚至 1GW 级别，这在传统互联网数据中心时代几乎不可想象。

所以把它类比「房地产」只对了一半，确实需要土地、厂房和长周期（建造周期往往要 3–4 年），但决定生死的是电与热，能否按时拿到大容量并网、做出 N+1/2N 冗余和高效散热。就这一点上，它与钢铁、电力、土地的强依赖非常像。

AI 数据中心有什么特点？

动察：美国在建数据中心的模式为何特点？

比特小鹿：美国因电力掣肘与历史路径，Hyperscaler 常需亲自下场并与矿企合作获取可用电。

动察：外国企业是否有可能在美国做 AI 数据中心？

比特小鹿：简单说，AI 数据中心是强区域性的生意。真正动辄上百兆瓦、上千卡的落地，还是美国本土大厂在主导。我们只讨论 AI 数据中心，不涉及传统互联网数据中心。

动察：AI Data Center 会不会演变成地缘政治的工具？这会影响你们的决策吗？

比特小鹿：我同意这个判断。

AI 的底层就是数据，而数据天然受主权与安全约束。为了防止数据外泄和安全风险，各个地区也在收紧相关政策：即便美国允许外资建数据中心，随着 AI 掌握的数据越来越多，各国大概率都会走向「在地部署、本地合规、数据不出境」。

简单说，美国的 AI 在美国，中东在中东，欧洲在欧洲，区域化将是长期趋势。

行业格局与潜力

动察：除了 IREN 和比特小鹿，矿企里谁更有潜力转 AI 数据中心？

比特小鹿：要看谁有戏，先看手里有没有大电，再看能不能把矿场快改成 GPU 机房。一种有并网+地+变电、还能搞 N+1/2N 冗余、液冷/高密度的，这类最容易接到 AI 单。

另一种纯托管/轻资产的，自己不掌握电和园区，转 AI 数据中心就被动。

美国这边，像 Riot、CleanSpark、Core Scientific、TeraWulf、Cipher 这种资源在自己手上、扩容靠谱的，更容易被大厂盯上。

所以结论很直白，电是门票，改造力是速度；两样都齐了，才轮得到你跑在前面。

总体而言，关键看谁掌握「高质量、可持续的大负荷可用电」。比如这些自有并网资源较多的公司更具潜力；以托管为主、缺少自有能源与园区的模式，在这轮结构性转型里不占优势。

比特小鹿在想什么？

动察：比特小鹿在「矿业转 AI」的策略与路径？

比特小鹿：吴忌寒老板的思路一直是做全产业链，比特小鹿手里掌握了约 3GW 的电力与园区资源，这是我们最大的底层优势。

最初进入 AI 时，我们并没有预料到「电」会成为核心瓶颈，所以一开始走的是自建自营：我们与 NVIDIA 建立合作，成为 NVIDIA PCSP，在新加坡部署了一套小规模 H100 集群，推出自有的 AI Cloud 并对外承接训练业务，这个项目已跑通。

随后我们在马来西亚也布局了第二个数据中心。随着 Hyperscaler 进入这个赛道并开始与矿企合作，我们同步推进把大负荷园区升级为 AI 数据中心：已公告将挪威约 180MW 的站点整体改造为 AI DC，并把美国华盛顿州约 13MW 的站点一并转换。

归根结底，AI 的本质和 Crypto 挖矿很像——都是「电力 + 基建」的生意；我们具备从电力、园区到算力运营的全链条能力，因此转向 AI 相对顺畅。

动察：比特小鹿与 IREN 等其他矿企的核心差异？

比特小鹿：三点。第一，不会 100% 转成 AI 企业；基于测算，当前阶段 Crypto Mining 的利润仍优于 AI 数据中心，且矿业具备稳定现金流与较好回报。

我们的第二个优势是国际化的工程组织能力。比特小鹿团队的工程组织与执行能力在世界都无与伦比。同样的 AI 数据中心，在美国常见节奏要两年，我们通常能做到一年半。靠的是并行推进和供应链协同，把土建、机电、配电、散热等关键环节同步拉齐，将常规约 24 个月的周期压缩到约 18 个月，更快形成可用产能。

第三公司策略保持稳健：AI 行业很年轻，比 Crypto 还年轻，不做「all-in」，追求更长久的发展节奏。

动察：目前比特电力基建的分布主要在哪？

比特小鹿：比特小鹿现在主要在全球布局约 3 GW 电力与相关基础设施，覆盖美国、加拿大、挪威、埃塞俄比亚、不丹五个国家，用于支撑矿业与 AI 数据中心的建设与运营。

成本与融资

动察：看到高盛报告提到，一座 AI 机房可能就要花 120 亿美金，真这么烧钱吗？

比特小鹿：确实大，量级上就是「几十倍」。给你一个便于直观对比的「人话数字」： 比特币矿场（美国）：建 1 MW，大约 35–40 万美元。但 AI 数据中心建 1 MW，大约 1,100 万美元。因为 AI 数据中心 的投入是「重机电 + 重标准」的复合体：，再加上并网排队、环评/能评、区域合规，周期通常 18–36 个月。

你会发现，AI 数据中心本质不是「多买几张卡」，而是把一片地接成能吞下 500MW–1GW 的「电之城」，把电接对、把热排掉、把冗余做足、把合规打穿，这些都非常烧钱。

动察：钱从哪来？需要融资吗？

比特小鹿：老老实实说，都得融资。

分享一下，目前行业里常见融资的几招：

1. 项目融资/基建贷：拿园区+设备做抵押，靠长期租约或算力 offtake（客户承诺多年买你的算力）来给银行吃定心丸。

2. 设备租赁/回租：把 GPU 和部分机电做租赁，摊长周期，不用一次性掏那么多现金。

3. 长协 PPA：先把电价和可用容量锁死，债端才愿意给低利率。

4. 和大厂绑定：大客户/大厂提供最低消费、预付、担保、甚至合资（JV），你拿到更便宜的资金。

IREN、CoreWeave 和 Google/Microsoft 的合作里，这些条款都能看到影子。

动察：比特小鹿会不会也要融资？会不会很快公布和大厂的落地？

比特小鹿：这个现在还不能公开多说。

结语

采访结束没多久，比特小鹿就在资本市场上交出了它的下一步答案。

11 月 13 日，比特小鹿宣布，将通过发行可转换优先票据募资 4 亿美元，并授予初始购买方在 13 天内追加认购最多 6000 万美元票据的选择权，募资规模最高可达 4.6 亿美元。新资金将用于数据中心扩建、ASIC 矿机研发、AI 和 HPC 云业务拓展，以及一般公司用途。

在电力已经成为 AI 产业最紧缺上游资源的当下，这 4.6 亿美元最终砸在哪几块地、接起多少兆瓦的新负荷，很大程度上会决定比特小鹿在下一轮算力竞争中的座次。

对比特小鹿来说，这笔钱，更像是把访谈里的判断，写进资产负债表：一头连着矿业这块现金流基本盘，一头连着 AI 数据中心这条长坡厚雪的业务线。它未必马上反映在下一季财报的收入和利润上，却会在未来几年，慢慢改写算力生意的权力结构——谁有资格坐在谈判桌前，谁只能在并网名单上排队等电。

从结果往前看，这一轮 AI 基础设施的故事并不复杂：电力成了真正的上游，时间成了新的货币，矿企手里的园区和并网指标，变成了别人拿钱也买不来的「老资产」。

等关于模型和应用的喧嚣慢慢退潮，市场大概率还要再翻一遍账本：谁的叙事讲得响不再重要，能在电荒的世界里，把每一兆瓦电都接上去、稳稳跑起来的公司，才有资格留在下一阶段的牌桌上。