德勤預計，AI數(shù)據(jù)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(yè)務上天然擁有變電站、電網(wǎng)互聯(lián)和長期電力合同。這些如果從零開始基本要數(shù)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(xiàn)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。
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(qū)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(qū)域之一。
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(yè)與AI/HPC數(shù)據(jù)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(guī)模低于100MW門檻，無需提交審查，電力合同穩(wěn)定期可以覆蓋到2028年，后續(xù)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。
對AI業(yè)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(shù)據(jù)中心運維，我判斷是屬于典型的運營驅(qū)動型公司。
礦場本質(zhì)上是高密度計算負荷的數(shù)據(jù)中心。過去一年燦谷在四大洲部署與維護，對電力調(diào)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(yè)務，跟IREN和Galaxy Digital等公司向人工智能基礎設施轉(zhuǎn)型路徑差不多。
按照管理層講的，后續(xù)可能在現(xiàn)有場站上并行部署GPU集群，形成雙用途機房，一部分繼續(xù)挖礦，一部分執(zhí)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(zhuǎn)化為穩(wěn)定現(xiàn)金流資產(chǎn)。
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。
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(xiàn)有設施特點——多節(jié)點、低電價、靠近負荷中心。
公司口徑下，接下來重點幾件事：
挖礦最多刷新6EH/s，現(xiàn)在AI/HPC屬于試點階段，估計短期是MW級別，后續(xù)估值上，以可以拆成兩部分看：
以2025年Q2調(diào)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(yè)部分估值對應6–12倍區(qū)間，AI/HPC部分基于5–10MW部署假設。
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(shù)15–30倍推算。
邏輯就是挖礦業(yè)務提供可見現(xiàn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)債、PIPE等融資，畢竟擴張AI機房和能源資產(chǎn)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(yè)務，能否從MW級別試點簽下第一個長單，現(xiàn)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(xiàn)有場站的一些光伏與儲能試點落地情況，降低電力成本。
現(xiàn)在燦谷，應該是要講一個千MW級別能源調(diào)度的故事。
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