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title: "從汽車金融到比特幣再到人工智能——燦谷的 “什麼不該做”"
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description: "燦谷（NYSE: CANG）正通過利用其能源基礎設施，從比特幣礦商轉型為人工智能計算提供商。與同行通過租賃電力給超大規模數據中心不同，燦谷推出了 EcoHash，以利用分散的礦業能力進行人工智能推理。該公司的戰略優先考慮能源所有權而非加密貨幣，已收購比特大陸的礦機，並出售其汽車業務，以轉向高性能計算"
datetime: "2026-07-11T08:09:44.000Z"
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# 從汽車金融到比特幣再到人工智能——燦谷的 “什麼不該做”

作者：福布斯；翻譯：AididiaoJP，前瞻新聞

“從外部來看，人們一定覺得這家公司瘋了，” 朱麗葉説。“他們是誰？他們做出如此大膽的舉動，卻對這個行業一無所知。” 她指的是一家中國汽車貸款公司投資數億美元成為比特幣礦工的那一天。

那大約是一年半前。現在，他們正在做相反的事情。幾乎每一家上市的比特幣礦業公司都在爭相向正在建立大型人工智能訓練集羣的超大規模雲服務提供商租賃電力。燦谷（NYSE: CANG）則在做相反的事情。

燦谷目前正處於轉型的第三階段。它於 2018 年在紐約上市，當時是唯一一家在美國上市的中國汽車融資平台。在 2024 年 11 月，它同意收購大約 50 個 ithash 的比特大陸礦機，成為一家純比特幣礦業公司。

然後，在今年 4 月 13 日，它推出了一家名為 EcoHash 的人工智能推理子公司，配備了自己的軟件層 EcoLink。沒有進行人工智能訓練，也沒有新建大型數據中心。它只是押注於那些超大規模雲服務提供商無法利用的分散的小型礦業公司，這裏將藴藏大量的人工智能計算能力。注意：50 EH/s 是一個極大的計算能力。目前，全球比特幣網絡的總哈希率通常在 600–800 EH/s 之間波動。50 EH/s 大約佔全球總計算能力的 6–8%，這個水平相當於一家大型礦業公司的一次收購，能夠帶來顯著的挖礦能力。Kango 的傳播高級總監 Juliet 表示：“不該做的事情和該做的事情同樣重要。” 她反覆強調這句話。這九個字是整個戰略的核心。能源第一，比特幣第二。葉女士表示，公司從一開始就沒有打算挖掘比特幣；它想擁有能源。她對這段歷史非常熟悉。她在 Kango 工作了八年，之前在《華爾街日報》和諮詢公司 FTI 工作。她的故事始於汽車。Kango 在中國電動車製造商理想汽車 IPO 之前進行了早期投資。當理想汽車在 2020 年上市時，Kango 記錄了約 33 億元人民幣（約合 5.08 億美元）的公允價值收益，並對汽車背後的電力業務產生了興趣。到 2023 年，它開始在澳大利亞和中東尋找能源項目。葉女士説：“在一次前往中東尋找太陽能項目的旅行中，管理層偶然發現了比特大陸。” 這就是這家汽車貸款公司與比特幣挖礦相遇的方式。真正讓他們印象深刻的不是加密貨幣，而是基礎設施。葉女士表示：“所有這些礦場基本上都是能源基礎設施。礦場存在的唯一原因是它們消耗能源並將這些能源轉化為加密貨幣。我們仍然可以將能源轉化為其他東西。” 挖礦只是一個切入點。“從第一天起，我們就從未考慮過進行比特幣挖礦。我們從第一天起就考慮運營能源基礎設施。” 入場成本相當高。2024 年 11 月，Kango 以 2.56 億美元現金收購了比特大陸的 32 台 ithash 礦機，隨後又以股票收購了另外 18 台 ithash，這些礦機被轉讓給一家由前比特大陸 CFO 運營的公司。為了擺脱 “中概股” 的標籤，它以約 3.52 億美元出售了其全部國內汽車業務。它引入了加密領域的領導層，包括一位新 CEO 和一位創立了與比特大陸相關的融資公司 Antalpha 的董事長。到 2025 年中，貸款業務消失了，取而代之的是一家礦業公司。為什麼大家都在轉型？Kango 並不是唯一一家為人工智能轉型的礦業公司。挖礦的數學與人工智能的數學相遇，雙方爭奪的都是同一樣東西：電力。Canaan Creative 的高管 Leo Wang 在 On The Margin 播客中表示：“人工智能和高性能計算的未來可能是比特幣挖礦的過去。” 在 2021 年，礦工被視為反派，因消耗電力而受到指責。現在，這種電力的需求卻很高。“這完全是一個能源遊戲，” Wang 説。“我們相信，未來能源將成為每個人都稀缺的資產。” 礦工所擁有的，以及人工智能實驗室所渴望的，不是芯片，而是插頭。建設新的變電站並確保長期電網合同可能需要數年時間。“當超大規模雲服務提供商尋找能夠提供短期保證電力的供應商時，他們會轉向比特幣礦工，因為比特幣礦工已經投資並確保了電力，” Wang 説。他補充説，礦工 “幸運” 地在區塊獎勵減半時迎來了人工智能的出現。時機和週期是同步的。“我們一直非常準確地跟蹤四年週期，” 加密投資者 Michael Terpin 在 On The Margin 播客中表示。每次減半後，挖礦利潤收緊，運營商尋找第二種賺錢方式。市場也隨之而動。Core Scientific 是早期的參與者，將產能租賃給人工智能雲服務提供商 CoreWeave，其他礦工，如 IREN 和曾被稱為 Bitfarms 的公司也紛紛效仿。“加密挖礦庫正在悄然轉向人工智能推理，產生約四倍的收入，”@0xCristal 賬户背後的分析師在 X 平台上寫道。“為大型語言模型推理服務的圖形處理單元（GPU）庫的收入超過了挖礦區塊的收入。” 這正是 Kango 的與眾不同之處。普遍做法是將幾個大型場地轉變為人工智能訓練園區，並與超大規模雲服務提供商簽訂長期租約。Kango 拒絕了這種做法。葉女士表示：“我們絕對不會進行人工智能訓練。這個領域已經被超大規模雲服務提供商所飽和。我們與他們競爭是不現實的。” 這個決定源於公司的自身規模。Kango 在全球擁有超過 30 個場地，主要在 10 到 50 兆瓦之間。對於尋求 100 兆瓦園區的超大規模雲服務提供商來説，規模太小。但葉女士認為這對於人工智能的另一半來説是完美的。“對於人工智能推理，必須以分佈式方式部署。你必須靠近客户以減少延遲，” 她説。“10 到 50 兆瓦對於超大規模雲服務提供商來説太小，但對於人工智能推理來説卻是完美的。” 她接着提到她最喜歡的統計數據。“在礦業行業中，超過 70% 的電力實際上由個體玩家、小型場地擁有，” 葉女士説。“只有 30% 由那些上市礦業公司控制。” 這些小型運營商擁有土地和電力。他們不擁有人工智能技術、客户或資金。Kango 希望將所有這些帶給他們。“我們為他們提供一種共生關係。我們來到現場，帶來人工智能，而他們擁有土地和電力，” 她説。“如果有任何事情能讓 Kango 在未來三到五年內在人工智能領域立足，那就是這些小場地之間的共生關係。” EcoLink 是粘合劑。小型場地無法與超大規模雲服務提供商的持續在線時間相匹配，因此 Kango 分散了可靠性。“如果一方出現故障，我們可以在毫秒內將工作負載重定向到另一個場地，” 葉女士説。到目前為止，買家是她所稱的長尾客户。這些包括 GPU 租賃市場如 Runpod 和 Vast.ai、分佈式推理雲如 Zenlayer，以及一些規模太小無法簽署超大規模雲服務提供商條款的人工智能初創公司。價格是吸引力：頂級供應商可能每小時收取幾美元的 GPU 費用，而市場則以不到一美元的價格租出相同的芯片。葉女士表示，沒有早期測試客户簽署獨佔協議，大多數客户續約。“客户需求絕對真實。” 現金引擎與成本 Kango 並沒有放棄比特幣。它仍在運行約 31.7 ETH，在第一季度產生了 9840 萬美元的挖礦收入。這是公司在為人工智能籌集資金時維持運營所需的現金。“大多數礦工完全放棄了比特幣挖礦，” 葉女士説。“對我們來説，這更像是一種混合方式。” 清理工作非常艱難。“我們基本上是在清理甲板，” 葉女士説。“投資者可能希望投資於我們的人工智能轉型，但他們不希望他們的錢用於償還舊債務。” 因此，Kango 在一個季度內出售了 6451 個比特幣，價值約 4.42 億美元，並將其長期債務從 5.576 億美元減少到 3060 萬美元，減少了 94.5%。其比特幣儲備減少到約 1000 個。隨後，它為 EcoHash 的啓動籌集了 7500 萬美元。第一個人工智能節點將在 Kango 去年 8 月以 1950 萬美元收購的喬治亞州 50 兆瓦場地部署。葉女士稱其為 “活生生的展廳”。到今年年底，還將上線兩到三個節點。

## 懷疑者

並不是每個人都對此買賬。王先生談到人工智能的熱潮時表示：“人們有點謹慎，因為他們擔心泡沫。” 這個故事的收入還要幾年才能實現。將一個充滿粉絲的倉庫轉變為液冷的人工智能數據中心成本高昂。許多礦業公司的股價因新聞稿而飆升，但最終卻一無所獲。曾被稱為 Bitfarms 的公司在進行人工智能品牌重塑後，股價上漲了數百個百分點，但在獲得任何人工智能收入之前。跟蹤這些轉型的分析師不斷警告，完成這些轉型需要數十億美元。比特幣持有者有不同的擔憂。隨着礦工關閉設備，網絡的算力下降，有人認為安全成本被忽視了。“比特幣礦工正在為了人工智能資金而放棄網絡，” 一則廣為傳播的 X 平台帖子警告道。Kango 自身的緩衝也很薄弱。在清理債務後，該公司在季度末僅剩 720 萬美元的現金，至少有一家媒體質疑其在紐約證券交易所的上市資格。即使是標誌性的交易也出現了問題：CoreWeave 對 Core Scientific 的 90 億美元收購提議在今年早些時候破裂。葉女士的回應是她所説的一切都貫穿着的紀律。大型網站和標誌性的培訓租約將歸於巨頭。Kango 則押注於其餘部分：分散在小型獨立礦工之間的千兆瓦電力，以及巨頭們無法輕易獲取的電力。她相信，大量的人工智能推理將在那裏悄然運行。

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