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Bitcoin 和人工智能已成为近年来最具代表性的两大技术现象。前者提供了一个替代性的金融体系，后者则承诺将彻底改变工作、科学和日常生活。但在电力供应受限的时代，哪一个会被优先考虑？
本文翻译自原文。点击此处阅读由我们的通讯员撰写的原文.
这两项技术都需要巨大的计算能力。然而，尽管 Bitcoin 的能源消耗多年来一直受到批评和限制，AI 基础设施的建设却长期被视为技术进步的必要成本。
根据剑桥另类金融中心的数据，Bitcoin 网络每年消耗约 138 太瓦时电力，约占全球总用电量的 0.5%。与此同时，近年来 AI 的扩张已成为推动数据中心用电需求上升的主要动力之一。
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因此，这两种本质上截然不同的技术正在同场竞争能源资源。然而，公众和政治层面对它们用电需求的态度却明显不同。
那么，真正的问题是它们消耗了多少电力吗？还是说，人们对 Bitcoin 和 AI 的态度取决于各自技术所带来的价值？
同一电力供应的两大竞争者
从技术角度来看，将加密货币 挖矿场与现代 AI 数据中心等同起来是不准确的。
矿工主要使用专用的 ASIC 硬件，而 AI 基础设施则围绕 GPU、服务器、数据存储系统和高速网络构建。
但在物理层面，这两个行业的利益却有重叠。无论使用的硬件和服务的目的如何不同，挖矿和 AI 都将大量电力转化为算力。
国际能源署（IEA）预计，到 2030 年，全球数据中心的用电量将增长一倍以上。该机构预计，届时用电需求将达到约 945 太瓦时，略高于日本目前的总用电量。
人工智能将成为这一增长的主要驱动力。根据 IEA 的基准情景，AI 优化服务器的用电量预计每年将增长约 30%。
2014–2028 年美国数据中心用电量。来源：LBNL 。
在美国，数据中心在 2023 年已占全国总用电量的约 4.4%。根据美国能源部的估算，到 2028 年，这一比例可能上升至 6.7%–12%。
与此同时，Bitcoin 的能源结构也在发生变化。剑桥的研究显示，可持续能源目前占矿工用电量的 52.4%，其中 42.6% 来自可再生能源，9.8% 来自核能。煤炭的占比已从 2022 年的 36.6% 降至 8.9%。
尽管 Bitcoin 挖矿通过更多使用替代能源变得更加绿色，但它仍在与 AI 行业争夺可用电力。
同一兆瓦，不同价值
当我们不仅考虑两项技术消耗了多少能源，还考虑社会从中获得了什么时，对它们的态度差异就更加明显。
人工智能 的实用性相对容易证明。它可用于编写代码、分析文档、翻译内容、进行研究和自动化工作。
Bitcoin 提供的是一种完全不同的产品。其核心功能是为用户提供一个无需中心发行方即可存储和转移资产的金融网络。币的数量由协议限定，交易也不依赖于任何单一银行或政府的决策。
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对于拥有稳定货币和发达银行体系的人来说，这种选择的价值可能显得抽象。相比之下，AI 系统帮助完成工作任务的好处几乎立竿见影。这种对比在政府政策中尤为明显。
当可持续性取决于技术时
近年来，加密货币挖矿因其高能耗屡遭限制。中国对该行业实施了全面限制，美国部分州曾考虑暂停挖矿，欧洲监管机构也对工作量证明 的环境影响表示担忧。
老挝就是一个典型例子。该国政府决定停止向加密货币矿工供电，并将电力转向包括 AI 数据中心在内的其他行业。
政府认为，数字资产挖矿创造的就业岗位太少，对相关产业的经济带动作用有限。因此，问题不仅仅在于消耗了多少电力，更在于每兆瓦带来的经济回报。
与此同时，矿场在电网需求高峰期间可以相对快速地减少用电量。当电价大幅上涨时，关闭设备往往比继续挖矿更有利可图，从而在高峰时段释放出电力容量。
实际上，挖矿的能源结构同时取决于多个因素：电力来源、设备所在地、当地电网的压力以及企业临时削减运营的能力。
AI失去了其环境豁免权
多年来，人工智能的扩张几乎没有遇到类似的阻力。但随着更多数据中心的建设，这一状况正在发生变化。
在美国，需求的增长迫使公用事业公司投资于发电、输电线路和变电站。因此，谁来为电网扩容买单的问题正日益成为政治议题。
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在宾夕法尼亚州，州长Josh Shapiro推动大型数据中心为支持其运营所需的能源基础设施买单。类似的争论也在其他州出现。
这一问题还不仅限于电力。数据中心需要资源来冷却设备，因此在水资源有限的地区建设数据中心正遭到当地社区的反对。
AI正逐渐面临此前加密货币行业所遭遇的同样质疑：如此消耗资源是否合理？经济利益由谁获得？成本是否被转嫁给了其他居民？
不过，社会态度仍有差异，AI行业尚未遭遇与比特币相关抗议同等规模的阻力。
资源正在被重新分配
与此同时，市场已经开始将这两个行业联系在一起。
Hut 8 就是一个典型例子。该公司过去主要开发比特币挖矿基础设施，但现在正利用其在大型能源设施方面的经验，扩展至AI数据中心领域。
2026年5月，该公司签署了一份价值98亿美元、为期15年的协议，在其位于德克萨斯州Beacon Point的场地租赁352兆瓦IT容量。
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此类交易表明，在新的计算经济中，处理器并不是唯一稀缺的资源。土地、电网接入、变压器、冷却系统以及对大量电力的保障性获取同样变得至关重要。
这使得有建设大型高能耗设施经验的公司在扩展AI数据中心时具备优势。
与此同时，电力需求仍在持续上升。在美国，AI和加密货币基础设施的扩张已成为推动用电量增长的因素之一，美国能源信息署预计2026年和2027年用电量将创下新高。
什么更重要——比特币还是AI？
或许没有明确的答案。比较比特币和AI揭示了另一个问题：单纯用耗电量来衡量，无法说明社会是否认为这种消耗是合理的。
如果加密货币仅被视为一种投机资产，其能源消耗可能显得过高。但如果比特币被视为全球性的独立支付和储值网络，评价就会截然不同。
人工智能同样如此。只要这项技术能够提升生产力、加速科学发现并变革整个行业，对能源基础设施的大规模投资就可能被认为是合理的。
但如果大量算力最终被用于社会价值有限的服务，旧有的环境争议必然会在新的背景下再次出现。
归根结底，关键问题不是哪种技术消耗的电力更多。更重要的是由谁决定——以及以什么标准——哪些计算值得消耗这些能源。
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