比特币挖矿作为一种盈利模式，正在大型高成本矿场陷入难以为继的境地。
比特币全网算力（即保障比特币网络安全的总计算能力）在 2025 年 10 月一度突破 1.1 ZH/s，但此后多次回落到 900 EH/s 附近。与此同时，挖矿难度在 2026 年 2 月下调 11.16%，6 月再次下调 10.09%。
简单来说，有足够多的矿工关闭了矿机，促使比特币网络不得不降低挖矿难度，让仍在运行的矿工能更容易获得区块奖励。
与此同时，一些大型矿企正把资源布局到其他更具回报的业务方向。Core Scientific 2024 年第二季度自营挖矿业务毛利率为负 56%，而其数据中心托管业务则创造了近 8000 万美元的毛利润。
TeraWulf 方面，HPC（高性能计算）租赁占季度收入的约 71%。高性能计算设备对 AI 和云计算企业的租赁服务，已经带来比矿业更可观的利润。
那么，AI 是否正在“挤压”比特币矿工？如果持续发生，会给挖矿行业带来怎样的影响？
优质电力资源争夺战
用于 AI 训练的硬件和比特币挖矿设备并不通用。AI 运算用的图形处理器（GPU）通常难以实现比特币挖矿的经济效益，而专用于比特币的 ASIC 芯片也无法加载大规模 AI 模型。实际竞争焦点并非芯片类型，而是芯片产能、资本投入、土地、基础设施，及最关键的稳定电力供应。
对于 AI 运营商而言，具备现有变电站、充足电力接入和光纤网络连接的场地，远比电厂周围的无开发土地更具吸引力。AI 相关设施的部署具有“抢时效”特征，而大规模电力基础设施升级往往需要数年建设周期。
许多矿业公司在 AI 竞争加剧前，已经提前锁定了优质的土地与电网资源。如今，这些场所作为AI 数据中心用地，比作为矿场的市场价值更高。因此，这一轮行业转型的本质，并不仅仅是“卖电力”，而是释放和变现已掌控的电力资源接入优势。
不过，这一红利并非适用于所有电源形式。
AI 训练与推理普遍要求电力供应稳定且充足。比特币挖矿则具备更强的灵活性：矿机可以在出现富余电力时运行，用电紧张时适当降载，电网承压时及时停机响应。
举例来说，一家屋顶安装了太阳能的工厂，在满足自身生产用电需求后，可以利用中午多余的发电，灵活运行少量比特币挖矿设备。这些机器无需持续运转，其核心作用在于将原本可能被弃用或低价卖回电网的余电转化为价值。
同样的原理在更大规模上的应用也在加速推进。能源企业 ENGIE 表示，正评估在其位于巴西的 Assú Sol 太阳能电站部署电池储能或 $BTC 挖矿设施的可行性。当系统面临输电瓶颈，导致电力无法完全送出时，挖矿有望提升利用效率。
间歇性的太阳能和风能同样可为人工智能相关业务提供动力，但往往需要叠加储能装置、电网供电或其他稳定能源来源。这些额外基础设施势必抬高整体成本。
挖矿业务得以优先消化原本由于间歇性、地处偏远或输送受限而异常廉价的电力资源。
算力将转移，而非消失
伴随大型挖矿企业将优质电力资源转向 AI 业务，其部分挖矿设备有望流入二级市场。在高成本数据中心无法盈利的矿机，转移至水电低价、光伏溢出或被搁置能源充足的场所，或许仍具备盈利空间。
虽然设备降价无法彻底抵消高昂电费，但可有效降低初始投入，缩短回本周期。部分旧型号、能效较低的设备，如果能获取极其低价的电力、并无需长时间运转，依然具备经济可行性。
这或将重塑比特币挖矿行业格局。上市企业仍将占据重要席位，但未来全网算力新增，或越来越多地来自私营矿工、中小矿主和拥有闲置能源的发电商等具备一手低价电力资源的市场主体。
比特币难度调整机制同样有助于网络动态响应。当部分矿工关机后，区块出块速度初期会变慢，随后难度下调，余下的矿工可用同样算力挖取更多 $BTC，部分原本无利可图的设备也有望重新复产。
算力下滑的确降低了攻击全网的成本，但短期的算力回落并不意味着安全危机。比特币系统始终会在价格走势、电力成本、矿机效率等变量作用下，迈向新的动态平衡。
AI 对优质电力资源的争夺将进一步抬升其用电成本，也将使部分传统挖矿模式难以为继。但 $BTC 挖矿并不会因此消亡。
实际上，AI 和挖矿正逐步分化为两大市场：具备完善基础设施与稳定供应的电力将不断向 AI 汇聚，而挖矿则会持续迁移至更加廉价、非常规的能源场所。
只要还存在被闲置的电力资源，矿工就会持续寻求将其变现的创新路径。
