著者：Forbes；編集：AididiaoJP、Foresight News
「外から見れば、人々はこの会社が狂っていると思うはずです。」ジュリエットは言った。「彼らは誰なのですか？ こんな大胆なことをするのに、この業界のことを何ひとつ知らないなんて。」彼女が指していたのは、中国の自動車ローン会社が数億ドルを投じてビットコインのマイナー（採掘者）になった、その日だ。
それは約1年半ほど前のこと。いまは逆のことをやっている。上場しているほぼすべてのビットコイン・マイニング企業が、人工知能の巨大な学習用データセットを構築する超大規模クラウド・サービス・プロバイダー（CSP）に向けて、電力のリースを急いで取りに行っている。一方で、康戈社（NYSEコード：CANG）は逆を行っている。
康戈は現在、第3段階の変身を進めている。同社は2018年にニューヨークで上場した。当時、中国で米国上場していたのは唯一の自動車ファイナンス・プラットフォームだった。2024年11月、同社はビット大陆（Bitmain）から約50エクサハッシュのマイニング機器を買収することに合意し、純粋なビットコイン・マイニング企業になった。その後、今年4月13日には、EcoHashという名称の人工知能推論（インファレンス）子会社を立ち上げ、自社のソフトウェア層EcoLinkも用意した。人工知能の学習も、新たな巨大データセンターの建設もない。賭けているのは、超大規模クラウド・サービス・プロバイダーが活用しきれない、点在する小規模なマイニング企業こそが、大量の人工知能計算資源の着地点になる、ということだ。
注：50エクサハッシュは非常に巨大な計算規模である。現在、世界のビットコイン・ネットワークの総ハッシュレートは通常600〜800 EH/s程度で上下しており、50 EH/sは世界の総計算力の6〜8%に相当する。大規模マイナーによる単発の買収レベルで、採掘能力に大きなインパクトをもたらす。
「すべきでないことと、すべきことは同じくらい重要です。」康戈のシニア・コミュニケーション・ディレクター、ジュリエットはそう語った。彼女はこの言葉を何度も強調した。この9文字が、戦略の核心だ。
葉女士によれば、会社は当初からビットコインを掘るつもりはなく、エネルギーを持ちたかったという。
彼女はこの歴史を熟知している。康戈で8年間働いており、それ以前は『ウォール・ストリート・ジャーナル』やコンサルティング会社FTIに在籍していた。彼女の語る物語は自動車から始まる。康戈は、理想汽車（Li Auto）の上場前に早い段階で中国の電気自動車メーカーへ出資していた。理想汽車が2020年に上場したとき、康戈は約33億元（約5.08億ドル）の公正価値益を計上し、自動車の背後にある電力事業に関心を持つようになった。2023年までには、オーストラリアと中東でエネルギー案件を探し始めた。
「中東で太陽光発電の案件を探す旅行の最中、経営陣がビット大陆に出会ったのです。」葉女士は言った。これが、自動車ローン会社とビットコインの採掘の出会いだった。
本当に心を動かされたのはコインではなく、配線（送電網）だった。「それらの採掘拠点は、基本的にエネルギーのインフラです。」葉女士は言う。「採掘ファームが存在する唯一の理由は、エネルギーを消費し、それをコインに変換することにあります。それでも、エネルギーをほかのものに変換することはできる。」採掘は単なる切り口にすぎない。「最初からビットコイン・マイニングをやろうとは考えていませんでした。最初から考えていたのは、エネルギー・インフラを運用することです。」
参加（参入）コストは安くない。康戈は2024年11月、現金2.56億ドルでビット大陆の32エクサハッシュのマイニング機器を買収し、その後さらに株式で18エクサハッシュ分を買収した。これらの株式は、かつてのビット大陆財務責任者が運営する会社に割り当てられた。「中国概念株」というレッテルをはがすために、国内の自動車事業を約3.52億ドルで売却した。さらに暗号資産ネイティブのリーダーシップを導入し、新任CEOと、ビット大陆に関連する融資会社Antalphaを創設した取締役（議長）を迎えた。2025年の半ばまでに、ローン事業は消滅していた。鉱山企業に代わっていた。
康戈だけが人工知能に向けて転換しているわけではない。マイニングの数学と人工知能の数学が出会い、両者が奪い合っているのは同じもの――電力――だ。
「人工知能の高性能計算の未来は、おそらくビットコイン・マイニングの過去になるでしょう。」On The Marginのポッドキャストで、嘉楠耘智（Canaan）の幹部Leo Wangは語った。2021年には、マイナーは悪役で、電力を浪費していると非難されていた。ところが今、同じ電力が引く手あまたになっている。「これは全部、エネルギーのゲームです。」Wangは言う。「私たちは、将来のエネルギーこそが、誰にとってもより希少な資産になると考えています。」
マイナーが握っていて、人工知能の実験（ラボ）が欲しがるのはチップではなく、プラグ（差し込み口）だ。新しい変電所を建設し、電力会社と長期の電力網契約を結ぶには数年かかる可能性がある。超大規模クラウド・サービス・プロバイダーが、短期の保証を提供できる電力供給業者を探すとき、すでに資金を投じて電力を確保しているビットコイン・マイナーに向かうのだ、とWangは述べた。「そして、マイナーにとって『幸運』だったのは、ブロック報酬が減っていく局面で人工知能が現れたことです。」
タイミングと周期が一致する。「私たちはずっと、4年周期を非常に正確に追っています。」On The Marginのポッドキャストで、暗号投資家のMichael Terpinは語った。半減期のたびに採掘の利益率が締まると、運営者は次の稼ぎ方を探す。
市場も追随した。Core Scientificは早期の動きとして、容量を人工知能クラウドのCoreWeaveにリースした。ほかのマイナーも、IRENから、かつてBitfarmsと呼ばれていた企業まで、次々と模倣した。「暗号のマイニング倉庫がこっそりと人工知能推論へシフトしており、収益は約4倍になっています。」@0xCristalアカウントの背後にいるアナリストがX（旧Twitter）に書いた。「GPUの倉庫が、大規模言語モデル（LLM）の推論サービスに使われると、マイニングのブロック収益より稼げるのです。」
ここが康戈の違いだ。一般的には、少数の大規模拠点を人工知能の学習（トレーニング）用の園区に転換し、超大規模クラウド・サービス・プロバイダーと長期のリース契約を結ぶ、というやり方を採る。しかし康戈はそれを拒否した。
「私たちは絶対に人工知能の学習はやりません。」葉女士は言った。「その領域はすでに超大規模クラウド・サービス・プロバイダーで埋め尽くされている。そこを競って勝つのは現実的ではありません。」この判断は、会社自身の規模から来ている。康戈は世界に30以上の拠点を持ち、その多くは10〜50メガワットだ。100メガワットの園区を求める超大規模クラウド・サービス・プロバイダーには小さすぎる。だが葉女士は、それが人工知能のもう半分にちょうど合っていると考える。「人工知能の推論には、分散配置が必要です。遅延を下げるために、顧客の近くにいなければならない。」彼女は言う。「10〜50メガワットは超大規模クラウド・サービス・プロバイダーには小さすぎるけれど、人工知能の推論には完璧です。」
そして彼女は、自分のお気に入りのデータを挙げた。「マイニング業界で電力の70%以上は、実際には個人プレイヤーや小規模拠点が持つ電力です。」葉女士は言う。「上場しているマイナー企業が握っているのは30%だけ。」こうした小規模な運営者は土地と電力を持っている。彼らは人工知能技術も、顧客も、資金調達も持っていない。康戈はそれらを彼らに届けたいのだ。「私たちは彼らに相互依存の関係を提供します。私たちは拠点に行って人工知能を持ち込み、彼らは土地と電力を持つ。」彼女は言った。「康戈が今後3〜5年で人工知能分野に足場を築くのを可能にするのがあるとすれば、それはこれらの小規模拠点同士の相互依存関係です。」
EcoLinkは、その接着剤だ。小規模な拠点では、超大規模クラウド・サービス・プロバイダーのような常時稼働の信頼性に対抗できないため、康戈は信頼性を分散する。「片側が落ちても、ミリ秒のうちに作業負荷を別の拠点へ振り向けられます。」葉女士は言った。これまでの買い手は、彼女が「ロングテール顧客」と呼ぶ層だ。RunpodやVast.aiのようなGPU（グラフィックス・プロセッサ）レンタルのマーケットプレイス、Zenlayerのような分散型推論クラウド、そして超大規模クラウド・サービス・プロバイダーの条件を満たすには規模が小さすぎる人工知能のスタートアップ。価格が魅力だ。トップ提供者は1GPUあたり1時間数ドル取ることがありうるのに対し、市場では同じチップを1ドル未満で貸し出している。葉女士は言う。「初期テストの顧客が独占契約を結ぶことはありませんでしたし、彼らの多くが更新しています。顧客の需要は、確実に本物です。」
康戈はビットコインを捨ててはいない。いまも約31.7エクサハッシュを稼働させており、第1四半期には採掘収入として9840万ドルをもたらした。これは、人工知能への転換資金を集める間も運転資金を維持するための現金だ。「ほとんどのマイナーは、ビットコイン・マイニングを完全にやめてしまいます。」葉女士は言う。「私たちにとっては、むしろハイブリッドの形です。」
後始末は苛烈だ。「私たちは基本的に、デッキを片付けているのです。」葉女士は言う。「投資家は私たちの人工知能への転換に投資したいかもしれませんが、そのお金が古い負債の返済に使われるのは望んでいない。だから康戈は6,451枚のビットコインを売却し、約4.42億ドルを得て、1四半期のうちに長期負債を5.576億ドルから3,060万ドルへ圧縮した。下げ幅は94.5%だ。ビットコインの保有量は約1,000枚まで減った。その後、EcoHashの立ち上げのために7,500万ドルを調達した。最初の人工知能ノードは、康戈が昨年8月に1,950万ドルで買収したジョージア州の50メガワット拠点に配備される。葉女士はそれを「生きた展示ブース」と呼んだ。今年末までにさらに2〜3ノードが稼働する予定だ。
誰もが納得しているわけではない。「人々はこれに対して少し慎重です。」Wangは人工知能ブームについて語った。「泡のことを心配しているからです。」物語は収益に数年先行している。ファンだらけの倉庫を液冷の人工知能データセンターに作り替えるにはコストがかかる。多くのマイナーはプレスリリースだけで株価が跳ね上がるが、実際には何も得られていない。かつてBitfarmsと呼ばれていたあの会社は、人工知能へ社名（ブランド）を変更してから株価が数百ポイントも上がったが、1ドル分の人工知能収益を得る前のことだ。こうした転換を追っているアナリストたちは、転換に必要な資金が数十億ドル規模になると、たえず警告している。
ビットコイン保有者には別の懸念がある。マイナーがマシンを閉じれば、ネットワークのハッシュレートは下がり、安全性コストが軽視されていると考える人もいる。「ビットコイン・マイナーは人工知能の資金のためにネットワークを手放している。」と、広く拡散されたXの投稿が警告している。康戈自身のクッション（余裕）は薄い。負債の整理後、四半期末の現金はわずか720万ドルで、少なくとも1つのメディアが、同社のNY証券取引所での地位について疑問を呈している。有名な取引でさえ揺れている。CoreWeaveによるCore Scientificの90億ドル買収提案は、今年の初めにすでに破談になっている。
葉女士の答えは、彼女の言うすべてを貫く規律だ。巨大拠点と象徴的な学習（トレーニング）のリースは、巨大勢力が手にする。康戈は残りに賭ける。小規模で独立しているマイナーに分散する数千メガワットの電力、そして巨大勢力が簡単には手を伸ばせない電力。彼女は、大量の人工知能推論がそこに静かに回っていくと考えている。
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自動車金融からビットコイン、そしてAIへ——康戈の「やってはいけないこと」
著者：Forbes；編集：AididiaoJP、Foresight News
「外から見れば、人々はこの会社が狂っていると思うはずです。」ジュリエットは言った。「彼らは誰なのですか？ こんな大胆なことをするのに、この業界のことを何ひとつ知らないなんて。」彼女が指していたのは、中国の自動車ローン会社が数億ドルを投じてビットコインのマイナー（採掘者）になった、その日だ。
それは約1年半ほど前のこと。いまは逆のことをやっている。上場しているほぼすべてのビットコイン・マイニング企業が、人工知能の巨大な学習用データセットを構築する超大規模クラウド・サービス・プロバイダー（CSP）に向けて、電力のリースを急いで取りに行っている。一方で、康戈社（NYSEコード：CANG）は逆を行っている。
康戈は現在、第3段階の変身を進めている。同社は2018年にニューヨークで上場した。当時、中国で米国上場していたのは唯一の自動車ファイナンス・プラットフォームだった。2024年11月、同社はビット大陆（Bitmain）から約50エクサハッシュのマイニング機器を買収することに合意し、純粋なビットコイン・マイニング企業になった。その後、今年4月13日には、EcoHashという名称の人工知能推論（インファレンス）子会社を立ち上げ、自社のソフトウェア層EcoLinkも用意した。人工知能の学習も、新たな巨大データセンターの建設もない。賭けているのは、超大規模クラウド・サービス・プロバイダーが活用しきれない、点在する小規模なマイニング企業こそが、大量の人工知能計算資源の着地点になる、ということだ。
注：50エクサハッシュは非常に巨大な計算規模である。現在、世界のビットコイン・ネットワークの総ハッシュレートは通常600〜800 EH/s程度で上下しており、50 EH/sは世界の総計算力の6〜8%に相当する。大規模マイナーによる単発の買収レベルで、採掘能力に大きなインパクトをもたらす。
「すべきでないことと、すべきことは同じくらい重要です。」康戈のシニア・コミュニケーション・ディレクター、ジュリエットはそう語った。彼女はこの言葉を何度も強調した。この9文字が、戦略の核心だ。
エネルギー優先、ビットコインは次に
葉女士によれば、会社は当初からビットコインを掘るつもりはなく、エネルギーを持ちたかったという。
彼女はこの歴史を熟知している。康戈で8年間働いており、それ以前は『ウォール・ストリート・ジャーナル』やコンサルティング会社FTIに在籍していた。彼女の語る物語は自動車から始まる。康戈は、理想汽車（Li Auto）の上場前に早い段階で中国の電気自動車メーカーへ出資していた。理想汽車が2020年に上場したとき、康戈は約33億元（約5.08億ドル）の公正価値益を計上し、自動車の背後にある電力事業に関心を持つようになった。2023年までには、オーストラリアと中東でエネルギー案件を探し始めた。
「中東で太陽光発電の案件を探す旅行の最中、経営陣がビット大陆に出会ったのです。」葉女士は言った。これが、自動車ローン会社とビットコインの採掘の出会いだった。
本当に心を動かされたのはコインではなく、配線（送電網）だった。「それらの採掘拠点は、基本的にエネルギーのインフラです。」葉女士は言う。「採掘ファームが存在する唯一の理由は、エネルギーを消費し、それをコインに変換することにあります。それでも、エネルギーをほかのものに変換することはできる。」採掘は単なる切り口にすぎない。「最初からビットコイン・マイニングをやろうとは考えていませんでした。最初から考えていたのは、エネルギー・インフラを運用することです。」
参加（参入）コストは安くない。康戈は2024年11月、現金2.56億ドルでビット大陆の32エクサハッシュのマイニング機器を買収し、その後さらに株式で18エクサハッシュ分を買収した。これらの株式は、かつてのビット大陆財務責任者が運営する会社に割り当てられた。「中国概念株」というレッテルをはがすために、国内の自動車事業を約3.52億ドルで売却した。さらに暗号資産ネイティブのリーダーシップを導入し、新任CEOと、ビット大陆に関連する融資会社Antalphaを創設した取締役（議長）を迎えた。2025年の半ばまでに、ローン事業は消滅していた。鉱山企業に代わっていた。
なぜみんなが乗り換えているのか
康戈だけが人工知能に向けて転換しているわけではない。マイニングの数学と人工知能の数学が出会い、両者が奪い合っているのは同じもの――電力――だ。
「人工知能の高性能計算の未来は、おそらくビットコイン・マイニングの過去になるでしょう。」On The Marginのポッドキャストで、嘉楠耘智（Canaan）の幹部Leo Wangは語った。2021年には、マイナーは悪役で、電力を浪費していると非難されていた。ところが今、同じ電力が引く手あまたになっている。「これは全部、エネルギーのゲームです。」Wangは言う。「私たちは、将来のエネルギーこそが、誰にとってもより希少な資産になると考えています。」
マイナーが握っていて、人工知能の実験（ラボ）が欲しがるのはチップではなく、プラグ（差し込み口）だ。新しい変電所を建設し、電力会社と長期の電力網契約を結ぶには数年かかる可能性がある。超大規模クラウド・サービス・プロバイダーが、短期の保証を提供できる電力供給業者を探すとき、すでに資金を投じて電力を確保しているビットコイン・マイナーに向かうのだ、とWangは述べた。「そして、マイナーにとって『幸運』だったのは、ブロック報酬が減っていく局面で人工知能が現れたことです。」
タイミングと周期が一致する。「私たちはずっと、4年周期を非常に正確に追っています。」On The Marginのポッドキャストで、暗号投資家のMichael Terpinは語った。半減期のたびに採掘の利益率が締まると、運営者は次の稼ぎ方を探す。
市場も追随した。Core Scientificは早期の動きとして、容量を人工知能クラウドのCoreWeaveにリースした。ほかのマイナーも、IRENから、かつてBitfarmsと呼ばれていた企業まで、次々と模倣した。「暗号のマイニング倉庫がこっそりと人工知能推論へシフトしており、収益は約4倍になっています。」@0xCristalアカウントの背後にいるアナリストがX（旧Twitter）に書いた。「GPUの倉庫が、大規模言語モデル（LLM）の推論サービスに使われると、マイニングのブロック収益より稼げるのです。」
巨大拠点への賭けに反対する
ここが康戈の違いだ。一般的には、少数の大規模拠点を人工知能の学習（トレーニング）用の園区に転換し、超大規模クラウド・サービス・プロバイダーと長期のリース契約を結ぶ、というやり方を採る。しかし康戈はそれを拒否した。
「私たちは絶対に人工知能の学習はやりません。」葉女士は言った。「その領域はすでに超大規模クラウド・サービス・プロバイダーで埋め尽くされている。そこを競って勝つのは現実的ではありません。」この判断は、会社自身の規模から来ている。康戈は世界に30以上の拠点を持ち、その多くは10〜50メガワットだ。100メガワットの園区を求める超大規模クラウド・サービス・プロバイダーには小さすぎる。だが葉女士は、それが人工知能のもう半分にちょうど合っていると考える。「人工知能の推論には、分散配置が必要です。遅延を下げるために、顧客の近くにいなければならない。」彼女は言う。「10〜50メガワットは超大規模クラウド・サービス・プロバイダーには小さすぎるけれど、人工知能の推論には完璧です。」
そして彼女は、自分のお気に入りのデータを挙げた。「マイニング業界で電力の70%以上は、実際には個人プレイヤーや小規模拠点が持つ電力です。」葉女士は言う。「上場しているマイナー企業が握っているのは30%だけ。」こうした小規模な運営者は土地と電力を持っている。彼らは人工知能技術も、顧客も、資金調達も持っていない。康戈はそれらを彼らに届けたいのだ。「私たちは彼らに相互依存の関係を提供します。私たちは拠点に行って人工知能を持ち込み、彼らは土地と電力を持つ。」彼女は言った。「康戈が今後3〜5年で人工知能分野に足場を築くのを可能にするのがあるとすれば、それはこれらの小規模拠点同士の相互依存関係です。」
EcoLinkは、その接着剤だ。小規模な拠点では、超大規模クラウド・サービス・プロバイダーのような常時稼働の信頼性に対抗できないため、康戈は信頼性を分散する。「片側が落ちても、ミリ秒のうちに作業負荷を別の拠点へ振り向けられます。」葉女士は言った。これまでの買い手は、彼女が「ロングテール顧客」と呼ぶ層だ。RunpodやVast.aiのようなGPU（グラフィックス・プロセッサ）レンタルのマーケットプレイス、Zenlayerのような分散型推論クラウド、そして超大規模クラウド・サービス・プロバイダーの条件を満たすには規模が小さすぎる人工知能のスタートアップ。価格が魅力だ。トップ提供者は1GPUあたり1時間数ドル取ることがありうるのに対し、市場では同じチップを1ドル未満で貸し出している。葉女士は言う。「初期テストの顧客が独占契約を結ぶことはありませんでしたし、彼らの多くが更新しています。顧客の需要は、確実に本物です。」
現金エンジン、そしてコスト
康戈はビットコインを捨ててはいない。いまも約31.7エクサハッシュを稼働させており、第1四半期には採掘収入として9840万ドルをもたらした。これは、人工知能への転換資金を集める間も運転資金を維持するための現金だ。「ほとんどのマイナーは、ビットコイン・マイニングを完全にやめてしまいます。」葉女士は言う。「私たちにとっては、むしろハイブリッドの形です。」
後始末は苛烈だ。「私たちは基本的に、デッキを片付けているのです。」葉女士は言う。「投資家は私たちの人工知能への転換に投資したいかもしれませんが、そのお金が古い負債の返済に使われるのは望んでいない。だから康戈は6,451枚のビットコインを売却し、約4.42億ドルを得て、1四半期のうちに長期負債を5.576億ドルから3,060万ドルへ圧縮した。下げ幅は94.5%だ。ビットコインの保有量は約1,000枚まで減った。その後、EcoHashの立ち上げのために7,500万ドルを調達した。最初の人工知能ノードは、康戈が昨年8月に1,950万ドルで買収したジョージア州の50メガワット拠点に配備される。葉女士はそれを「生きた展示ブース」と呼んだ。今年末までにさらに2〜3ノードが稼働する予定だ。
懐疑論者
誰もが納得しているわけではない。「人々はこれに対して少し慎重です。」Wangは人工知能ブームについて語った。「泡のことを心配しているからです。」物語は収益に数年先行している。ファンだらけの倉庫を液冷の人工知能データセンターに作り替えるにはコストがかかる。多くのマイナーはプレスリリースだけで株価が跳ね上がるが、実際には何も得られていない。かつてBitfarmsと呼ばれていたあの会社は、人工知能へ社名（ブランド）を変更してから株価が数百ポイントも上がったが、1ドル分の人工知能収益を得る前のことだ。こうした転換を追っているアナリストたちは、転換に必要な資金が数十億ドル規模になると、たえず警告している。
ビットコイン保有者には別の懸念がある。マイナーがマシンを閉じれば、ネットワークのハッシュレートは下がり、安全性コストが軽視されていると考える人もいる。「ビットコイン・マイナーは人工知能の資金のためにネットワークを手放している。」と、広く拡散されたXの投稿が警告している。康戈自身のクッション（余裕）は薄い。負債の整理後、四半期末の現金はわずか720万ドルで、少なくとも1つのメディアが、同社のNY証券取引所での地位について疑問を呈している。有名な取引でさえ揺れている。CoreWeaveによるCore Scientificの90億ドル買収提案は、今年の初めにすでに破談になっている。
葉女士の答えは、彼女の言うすべてを貫く規律だ。巨大拠点と象徴的な学習（トレーニング）のリースは、巨大勢力が手にする。康戈は残りに賭ける。小規模で独立しているマイナーに分散する数千メガワットの電力、そして巨大勢力が簡単には手を伸ばせない電力。彼女は、大量の人工知能推論がそこに静かに回っていくと考えている。