前兩天燦谷發了個股東信,公司轉型一周年,對我來說也意味著被套一周年吧,高點沒跑,前前后后跟了挺久,當時單純看好大餅行情,結果公司股價除了去年有一波激烈行情,總體是歸于平淡。
新管理層給了新的戰略方向,搞AI/HPC算力平臺。
兌現方面,過去一年從宣布進軍挖礦,到50EH/s算力全面部署,確認“階段性轉型完成”,管理層說的話倒是照做了,速度不算慢,還收了個礦場。
現在要從挖礦進軍AI/HPC算力平臺,屬于AI基建范疇,簡單聊聊前景。
從算力到電力
現在AI的競賽,最終不是誰的模型最聰明,而是誰能在最短時間里讓機架“通電”。
根據美國聯邦能源監管委員會(FERC)數據,美國電網并網周期已經拉長到5–7年,一個超大規模AI中心要1–2吉瓦電力,相當于幾十萬戶家庭的用電。光變壓器的交付就得等幾年,這意味著AI基礎設施的瓶頸已經不在芯片,而在千兆瓦級電力供應。
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德勤預計,AI數據中心電力需求將從2024年的4GW暴漲到2035年的123GW——增長30倍。哪怕今天立項,到2030年代電力依然供不應求。
這輪AI基建部署問題,礦企成為香餑餑純屬意外收獲。業務上天然擁有變電站、電網互聯和長期電力合同。這些如果從零開始基本要數年時間,微軟、谷歌這些AI軍備競賽大玩家們顯然是等不了的。
現在回過頭看燦谷過去一年布局,砸錢通過二手礦機快速入局,相當于是用最小的折舊成本,去鎖定廉價電力合同,外加全球能源測運維能力。
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截至2025年8月底,公司在全球運營40+站點,總裝機容量1.2GW,平均在線率90%。算力分布主要在四個核心區域:美國(約28EH/s)、中東阿曼、東非和巴拉圭。
美國最重要的兩個托管中心都在俄克拉何馬州,屬于電價與政策最友好的區域之一。
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整體趨勢看,主要電力州都在向“長約制、綠電化、低稅負”方向演進,算是為礦業與AI/HPC數據中心雙用途模式提供政策窗口。
燦谷8月收購的喬治亞州50MW礦場目前規模低于100MW門檻,無需提交審查,電力合同穩定期可以覆蓋到2028年,后續不知道會不會擴容,但大概率都會卡在100MW這個檔位。不然給你來個“長期合約+最低計費+上游成本直達”機制,相當于要承擔基建費用,資金需求就大了去了。
海外方面,公司在阿曼、東非與巴拉圭布局了可再生能源算力基地。
燦谷屬于先做的是能源確定性,再談算力擴張。
從托管到自持
對AI業務而言,能否控制電力和場站,決定了是否具備真正的成本邊界。
燦谷目前的大部分算力采用托管模式,核心能力主要是在數據中心運維,我判斷是屬于典型的運營驅動型公司。
礦場本質上是高密度計算負荷的數據中心。過去一年燦谷在四大洲部署與維護,對電力調度、散熱設計、設備冗余等都有比較體系化流程了。
這種能力將直接遷移到AI/HPC業務,跟IREN和Galaxy Digital等公司向人工智能基礎設施轉型路徑差不多。
按照管理層講的,后續可能在現有場站上并行部署GPU集群,形成雙用途機房,一部分繼續挖礦,一部分執行AI推理任務,屬于主流礦企都在嘗試路線,用算力資源被綁定成長期合同,轉化為穩定現金流資產。
完成喬治亞州50MW礦場后,也具備了電力自持能力,未來公司有可能在多州復制“自有+托管”混合場站模式,通過負荷管理和能源套利。
AI/HPC前景與估值邏輯
麥肯錫的AI基礎設施報告預測,全球HPC市場,AI基礎設施投資總額到2030年將達到約8萬億美元。AI訓練和AI推理工作的負載都在推動基礎設施的增長,預計到2030年,推理將成為主要的工作負載。
AI推理對能源成本、時延和地理分布的要求更高,也更接近燦谷現有設施特點——多節點、低電價、靠近負荷中心。
公司口徑下,接下來重點幾件事:
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挖礦最多刷新6EH/s,現在AI/HPC屬于試點階段,估計短期是MW級別,后續估值上,以可以拆成兩部分看:
以2025年Q2調整后EBITDA約9,910萬美元為基準,考慮到是完成50EH/s首個報告期,比較有參考性,外加一季度380萬美金,全年按照3億美元預估。
礦業部分估值對應6–12倍區間,AI/HPC部分基于5–10MW部署假設。
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按McKinsey、VanEck測算邏輯,AI算力每MW年收入150–200萬美元,EBITDA率45–60%、EV/EBITDA倍數15–30倍推算。
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邏輯就是挖礦業務提供可見現金流,AI/HPC提供估值溢價。
不過接下來幾個變量值得關注:
ADR轉直接上市后,ETF之類的被動資金方便進來只是一方面,我估計有可能啟動ATM、可轉債、PIPE等融資,畢竟擴張AI機房和能源資產收購都需要先,BTC短期應該都不會動,等11月17日之后需要關注一下是否有市場合力。
再一個AI/HPC業務,能否從MW級別試點簽下第一個長單,現在這種催化劑最好使,如果有直接拉起來;另外綠電項目落地,現有場站的一些光伏與儲能試點落地情況,降低電力成本。
現在燦谷,應該是要講一個千MW級別能源調度的故事。
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