燦谷這季財報說實(shí)話挺超預(yù)期的。營收做到2.246億美元,環(huán)比直接拉了60%多,其中挖礦占了2.2億美元,節(jié)奏非常穩(wěn)。
利潤端營業(yè)利潤4350萬、凈利潤3730萬,從去年的虧損一口氣翻正,EBITDA沖到8010萬美元,賬上還有4490萬美元現(xiàn)金。
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管理層反復(fù)強(qiáng)調(diào)的長期目標(biāo)綠電+AI分布式算力,感覺有可操作落地路徑了,財報電話會上提到:
阿曼、印尼清潔能源項(xiàng)目已啟動,預(yù)計1-2年內(nèi)投產(chǎn);
AI算力采取分布式策略,整合分散GPU資源為標(biāo)準(zhǔn)化計算池,服務(wù)中小企業(yè)需求,依托分布式運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)和全球能源布局實(shí)施“輕資產(chǎn)+邊緣優(yōu)先”戰(zhàn)略。
從市值角度看,不到5億美金破凈,市場顯然沒有給這部分估值預(yù)期,不太合理。
要知道這個是挖礦之外,所有礦企都聚焦轉(zhuǎn)型的方向。如今算力行業(yè),不管是AI還是挖礦,競爭早已不再取決于礦機(jī)型號或單點(diǎn)效率,背后整個世界的能源格局正在重寫。
此前Marathon首席執(zhí)行官Fred Thiel提過一個觀點(diǎn),“全球算力愈增,其他礦工利潤愈薄,成本底線就是電價。到2028年,要么你自己就是發(fā)電商,要么被發(fā)電廠收購,或者與之深度合作。”
算力終局競爭,大概率會落在阿曼、印尼、北美、新興市場的能源版圖之上。
從本地電價,到全球能源資源的重新分配
這輪AI電力革命發(fā)起就是在北美,主做模型訓(xùn)練的電老虎也都在這邊,本地有廉價電力固然好。
不過彭博新能源財經(jīng)去年跟蹤的近150個新建數(shù)據(jù)中心里,有四分之一的規(guī)模已經(jīng)沖到500MW以上,是前一年的兩倍多。
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需求飆升的同時,電網(wǎng)的短板暴露得也很快。BNEF預(yù)計到2030年,PJM電網(wǎng)的數(shù)據(jù)中心負(fù)荷可能漲到31GW,幾乎吃掉美國能源信息署同期預(yù)測的全部新增發(fā)電量。德州電網(wǎng)(ERCOT)更直接,2028年后備用容量就可能掉到風(fēng)險區(qū)間,不單單是電力本身問題,還包括送電、并網(wǎng)排隊(duì)等問題。
言外之意,美國電網(wǎng)短期還能扛,但長期增長肯定跟不上,這種結(jié)構(gòu)性矛盾正在把算力往海外、往低電價和可擴(kuò)容地區(qū)推。
阿曼、印尼,新興綠電市場機(jī)遇
先說阿曼。
阿曼并不是傳統(tǒng)意義上的挖礦目的地,燦谷在運(yùn)行的50EH/s算力中,有12%部署在這里。
近三年阿曼成為全球能源公司、新型數(shù)據(jù)中心和AI計算企業(yè)的重要關(guān)注點(diǎn)。其核心在于:阿曼的綠電擴(kuò)張和天然氣發(fā)電成本處于全球最低區(qū)間,工業(yè)直供電價普遍落在0.05–0.07美元/kWh,遠(yuǎn)低于美國大部分州的商業(yè)電價。
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同時,阿曼政府已公開提出建設(shè)“綠色數(shù)據(jù)城”,作為阿曼2040愿景一部分,吸引大規(guī)模算力設(shè)施落地。這種政策態(tài)度在中東國家中極具代表性,與阿聯(lián)酋和沙特吸引云計算巨頭的策略一致。
從供給側(cè)看,阿曼不僅具備海量光伏潛力,而且與GCC(海灣合作委員會)電網(wǎng)互聯(lián),未來具備區(qū)域電力調(diào)度能力。燦谷一旦在阿曼鎖定長期電價,就能在未來十年獲得類似能源護(hù)城河的競爭地位,這是所有北美礦企與數(shù)據(jù)中心玩家都極為稀缺的資源。
再來看印尼。
印尼的能源結(jié)構(gòu)與中東不同,擁有全球第二大地?zé)醿α浚ツ闓20上宣布未來15年淘汰煤炭和化石燃料發(fā)電廠,迎來長達(dá)十年的電力結(jié)構(gòu)重建期。而印尼這塊不僅僅是綠電優(yōu)勢,印尼數(shù)據(jù)中心龍頭DCI,從2020到2024年?duì)I收翻倍以上,CAGR 25%,本地數(shù)據(jù)需求正處于快速上升期。
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這對燦谷這種主攻分布式AI節(jié)點(diǎn)的公司來說最具實(shí)踐意義。東南亞本地的數(shù)字經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張速度(Shopee、TikTok、Grab、區(qū)域銀行數(shù)字化)會在未來幾年推動推理算力本地化,尤其是在視頻、語音、推薦算法等領(lǐng)域。大型科技企業(yè)會在新加坡布局訓(xùn)練中心,但真正分散在各城市的AI推理流量,則極適合分布式算力節(jié)點(diǎn)承接。
燦谷在印尼選擇輕資產(chǎn)+小規(guī)模GPU節(jié)點(diǎn),這種架構(gòu)與本地需求的碎片化特征天然匹配。如果未來燦谷能在印尼復(fù)制多個小型、低延遲、區(qū)域性的邊緣算力節(jié)點(diǎn),擁有過貼近場景的交付能力,這是未來AI推理價值鏈的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
挖礦的底層能力正在加速平移到AI
礦業(yè)公司機(jī)房,幾乎可以無縫銜接到AI算力中心上,ASIC礦機(jī)換成GPU,機(jī)柜改一改尺寸,從礦池?fù)Q成AI節(jié)點(diǎn),從難度曲線換成推理需求,其他設(shè)施基本不用動。
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燦谷挖礦一年來,除了賬上累計超過6000枚BTC,還包括全球50EH/s,90%+算力有效率,跨三大洲40多個站點(diǎn)的動態(tài)運(yùn)維能力,這都是進(jìn)軍AI領(lǐng)域的優(yōu)勢。
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不過各大礦企在將挖礦能力遷移到AI的路線上,略有差別。像IREN這種拿Mag7大單的,做模型訓(xùn)練都要重資產(chǎn)。
燦谷管理層在業(yè)績會上也明確了,未來不會追求大型集中式數(shù)據(jù)中心,而是以更靈活的邊緣節(jié)點(diǎn)服務(wù)區(qū)域化AI推理需求。
這個方向與全球AI算力趨勢高度一致。訓(xùn)練將繼續(xù)在巨頭的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行,但推理節(jié)點(diǎn)將越來越分散,越來越靠近場景端。這種路線,一旦跑通,將自帶規(guī)模越大、成本越低、復(fù)制越快的飛輪效應(yīng)。
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當(dāng)然了,燦谷也并非接不到模型訓(xùn)練的需求,MIT能源計劃的研究科學(xué)家Deepjyoti Deka就提過一種叫“碳感知計算”,如果一項(xiàng)任務(wù)不必立即完成,而是在某個截止日期前完成,那么可以將其延遲或轉(zhuǎn)移到美國其他地區(qū)或海外電力更充足、更便宜和/或更清潔的數(shù)據(jù)中心。
礦企的估值模型主要看產(chǎn)能,而算力網(wǎng)絡(luò)的估值是要看“輕資產(chǎn)+邊緣優(yōu)先”這套戰(zhàn)略體系能否跑通。
未來幾年,隨著綠電項(xiàng)目落地、小規(guī)模AI節(jié)點(diǎn)成網(wǎng)、海外算力運(yùn)營能力進(jìn)一步成熟,市場對燦谷的定價也可能隨之轉(zhuǎn)換,講一個試點(diǎn)成功到不斷擴(kuò)容的故事。
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