阿曼+印尼,能否打开灿谷的估值开关?
创始人
2025-12-06 00:07:46
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灿谷这季财报说实话挺超预期的。营收做到2.246亿美元,环比直接拉了60%多,其中挖矿占了2.2亿美元,节奏非常稳。

利润端营业利润4350万、净利润3730万,从去年的亏损一口气翻正,EBITDA冲到8010万美元,账上还有4490万美元现金。

管理层反复强调的长期目标绿电+AI分布式算力,感觉有可操作落地路径了,财报电话会上提到:

阿曼、印尼清洁能源项目已启动,预计1-2年内投产;

AI算力采取分布式策略,整合分散GPU资源为标准化计算池,服务中小企业需求,依托分布式运营经验和全球能源布局实施“轻资产+边缘优先”战略。

从市值角度看,不到5亿美金破净,市场显然没有给这部分估值预期,不太合理。

要知道这个是挖矿之外,所有矿企都聚焦转型的方向。如今算力行业,不管是AI还是挖矿,竞争早已不再取决于矿机型号或单点效率,背后整个世界的能源格局正在重写。

此前Marathon首席执行官Fred Thiel提过一个观点,“全球算力愈增,其他矿工利润愈薄,成本底线就是电价。到2028年,要么你自己就是发电商,要么被发电厂收购,或者与之深度合作。”

算力终局竞争,大概率会落在阿曼、印尼、北美、新兴市场的能源版图之上。

从本地电价,到全球能源资源的重新分配

这轮AI电力革命发起就是在北美,主做模型训练的电老虎也都在这边,本地有廉价电力固然好。

不过彭博新能源财经去年跟踪的近150个新建数据中心里,有四分之一的规模已经冲到500MW以上,是前一年的两倍多。

需求飙升的同时,电网的短板暴露得也很快。BNEF预计到2030年,PJM电网的数据中心负荷可能涨到31GW,几乎吃掉美国能源信息署同期预测的全部新增发电量。德州电网(ERCOT)更直接,2028年后备用容量就可能掉到风险区间,不单单是电力本身问题,还包括送电、并网排队等问题。

言外之意,美国电网短期还能扛,但长期增长肯定跟不上,这种结构性矛盾正在把算力往海外、往低电价和可扩容地区推。

阿曼、印尼,新兴绿电市场机遇

先说阿曼。

阿曼并不是传统意义上的挖矿目的地,灿谷在运行的50EH/s算力中,有12%部署在这里。

近三年阿曼成为全球能源公司、新型数据中心和AI计算企业的重要关注点。其核心在于:阿曼的绿电扩张和天然气发电成本处于全球最低区间,工业直供电价普遍落在0.05–0.07美元/kWh,远低于美国大部分州的商业电价。

同时,阿曼政府已公开提出建设“绿色数据城”,作为阿曼2040愿景一部分,吸引大规模算力设施落地。这种政策态度在中东国家中极具代表性,与阿联酋和沙特吸引云计算巨头的策略一致。

从供给侧看,阿曼不仅具备海量光伏潜力,而且与GCC(海湾合作委员会)电网互联,未来具备区域电力调度能力。灿谷一旦在阿曼锁定长期电价,就能在未来十年获得类似能源护城河的竞争地位,这是所有北美矿企与数据中心玩家都极为稀缺的资源。

再来看印尼。

印尼的能源结构与中东不同,拥有全球第二大地热储量,去年G20上宣布未来15年淘汰煤炭和化石燃料发电厂,迎来长达十年的电力结构重建期。而印尼这块不仅仅是绿电优势,印尼数据中心龙头DCI,从2020到2024年营收翻倍以上,CAGR 25%,本地数据需求正处于快速上升期。

这对灿谷这种主攻分布式AI节点的公司来说最具实践意义。东南亚本地的数字经济扩张速度(Shopee、TikTok、Grab、区域银行数字化)会在未来几年推动推理算力本地化,尤其是在视频、语音、推荐算法等领域。大型科技企业会在新加坡布局训练中心,但真正分散在各城市的AI推理流量,则极适合分布式算力节点承接。

灿谷在印尼选择轻资产+小规模GPU节点,这种架构与本地需求的碎片化特征天然匹配。如果未来灿谷能在印尼复制多个小型、低延迟、区域性的边缘算力节点,拥有过贴近场景的交付能力,这是未来AI推理价值链的关键节点。

挖矿的底层能力正在加速平移到AI

矿业公司机房,几乎可以无缝衔接到AI算力中心上,ASIC矿机换成GPU,机柜改一改尺寸,从矿池换成AI节点,从难度曲线换成推理需求,其他设施基本不用动。

灿谷挖矿一年来,除了账上累计超过6000枚BTC,还包括全球50EH/s,90%+算力有效率,跨三大洲40多个站点的动态运维能力,这都是进军AI领域的优势。

不过各大矿企在将挖矿能力迁移到AI的路线上,略有差别。像IREN这种拿Mag7大单的,做模型训练都要重资产。

灿谷管理层在业绩会上也明确了,未来不会追求大型集中式数据中心,而是以更灵活的边缘节点服务区域化AI推理需求。

这个方向与全球AI算力趋势高度一致。训练将继续在巨头的数据中心进行,但推理节点将越来越分散,越来越靠近场景端。这种路线,一旦跑通,将自带规模越大、成本越低、复制越快的飞轮效应。

当然了,灿谷也并非接不到模型训练的需求,MIT能源计划的研究科学家Deepjyoti Deka就提过一种叫“碳感知计算”,如果一项任务不必立即完成,而是在某个截止日期前完成,那么可以将其延迟或转移到美国其他地区或海外电力更充足、更便宜和/或更清洁的数据中心。

矿企的估值模型主要看产能,而算力网络的估值是要看“轻资产+边缘优先”这套战略体系能否跑通。

未来几年,随着绿电项目落地、小规模AI节点成网、海外算力运营能力进一步成熟,市场对灿谷的定价也可能随之转换,讲一个试点成功到不断扩容的故事。

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