È possibile trasformare una miniera di Bitcoin in un centro dati per l'AI? Ecco quali sono i costi

Introduzione

Una struttura di mining di Bitcoin possiede già un elemento fondamentale di cui le aziende di intelligenza artificiale hanno disperatamente bisogno: l'accesso a enormi quantità di elettricità. Tuttavia, trasformare quell'infrastruttura in un moderno centro dati per l'AI comporta costi ben superiori a quelli necessari per sostituire le macchine per il mining di Bitcoin con GPU Nvidia.

Costi di Conversione

Un esempio significativo è fornito da Core Scientific. Secondo la sua relazione finanziaria di aprile 2026, sei progetti di centro dati affittati a CoreWeave avevano un costo di costruzione previsto di circa 5,5 miliardi di dollari per 590 megawatt di capacità IT contrattata. Questo si traduce in circa 9,3 milioni di dollari per megawatt, anche se tale cifra si riferisce a un portafoglio di sviluppo più ampio piuttosto che a un prezzo standardizzato per il retrofit.

Infrastruttura Necessaria

Le miniere di Bitcoin tradizionali utilizzano macchine ASIC specializzate progettate per eseguire calcoli ripetitivi. Queste hanno bisogno di elettricità, ventilazione e connettività, ma la loro infrastruttura è relativamente semplice rispetto a quella richiesta per il calcolo AI ad alte prestazioni. I moderni cluster GPU necessitano di:

• Sistemi di raffreddamento più sofisticati
• Connessioni in fibra ad alta larghezza di banda
• Distribuzione elettrica avanzata
• Ambientazioni operative affidabili

Sebbene un magazzino di mining possa già avere accesso all'energia, potrebbe comunque richiedere una ricostruzione sostanziale.

Valutazione delle Infrastrutture

Per questo motivo, i miner di Bitcoin che si stanno orientando verso l'AI vengono sempre più valutati in base al valore del terreno e dell'infrastruttura elettrica piuttosto che per le loro attrezzature di mining esistenti. Core Scientific si è impegnata a convertire le sue strutture in infrastrutture di colocation ad alta densità, mentre altri operatori come TeraWulf e Hut 8 stanno perseguendo contratti di infrastruttura AI a lungo termine.

Finanziamento e Redditività

Il programma di sviluppo di Core Scientific illustra la portata finanziaria dell'operazione. Il suo budget di costruzione di 5,5 miliardi di dollari per 590 MW implica circa 9,3 milioni di dollari per MW di capacità IT contrattata. L'azienda ha inoltre comunicato un costo di sviluppo indicativo di circa 11 milioni di dollari per MW per espandere il suo portafoglio di centri dati.

"Queste stime non rappresentano prezzi di conversione universali, e nessuna delle cifre dovrebbe essere interpretata come comprensiva dell'intero investimento in GPU da parte del cliente."

Nei suoi accordi con CoreWeave, fino a 1,5 milioni di dollari per MW di determinate spese per le strutture possono essere finanziati dal cliente e successivamente recuperati tramite crediti di pagamento per hosting. Altre modifiche sono acquistate direttamente da CoreWeave. Un'ulteriore espansione di 70 MW ha anche richiesto a Core Scientific di finanziare circa 104 milioni di dollari per l'infrastruttura core-and-shell.

Conclusioni

Queste spese aiutano a spiegare perché il finanziamento dell'infrastruttura AI coinvolga sempre più debito di progetto, affitti a lungo termine e investitori specializzati in infrastrutture. Per i miner, l'attrattiva risiede nei ricavi prevedibili dai clienti. La redditività del mining di Bitcoin fluttua in base ai prezzi delle criptovalute, alla difficoltà della rete e ai costi dell'elettricità, mentre i contratti di hosting AI possono garantire pagamenti per molti anni.

La presentazione di novembre di Core Scientific ha descritto circa 10 miliardi di dollari in potenziali ricavi dai suoi accordi con CoreWeave, con circa 850 milioni di dollari in ricavi annualizzati medi di colocation. Tuttavia, i ricavi contrattuali previsti non sono profitti garantiti, e il finanziamento della costruzione rimane un impegno sostanziale.

Questa distinzione è importante poiché le azioni delle infrastrutture di mining affrontano preoccupazioni da parte degli investitori riguardo al debito e ai costi di sviluppo, anche mentre i ricavi dell'hosting AI crescono. Inoltre, evidenzia una differenza critica tra sviluppatori e clienti. Come dimostra il modello di finanziamento dei centri dati AI, l'azienda che fornisce terreno ed elettricità potrebbe non possedere le GPU né sostenere ogni spesa di costruzione.