Что такое Neocloud и почему спрос на ИИ-вычисления побуждает криптомайнеров переходить к облачной инфраструктуре для ИИ

Neocloud (новая модель облачных вычислений) — это формирующаяся модель облачных вычислений, которая предоставляет GPU-кластеры, аренду вычислительных ресурсов и сопутствующие инфраструктурные услуги для обучения ИИ, инференса и высокопроизводительных вычислений. По мере развития генеративного ИИ, больших языковых моделей и корпоративных ИИ-приложений вычислительные ресурсы выходят за рамки традиционных универсальных облачных сервисов, ориентированных преимущественно на CPU, в сторону вычислений с GPU-ускорением и специализированной инфраструктуры для ИИ.

Этот сдвиг влияет не только на индустрию облачных вычислений, но и меняет направление развития криптомайнинговых компаний. Ранее майнеры Bitcoin в основном получали доход, размещая ASIC-майнеры, обеспечивая доступ к недорогой электроэнергии и конкурируя за долю хешрейта сети. Сегодня некоторые майнинговые компании начинают использовать свои энергетические ресурсы, площадки дата-центров и возможности по развитию инфраструктуры для хостинга ИИ-дата-центров, а некоторые также изучают возможности облачных вычислений с GPU.

Однако Neocloud и майнинг Bitcoin существенно различаются по технической архитектуре, потребностям клиентов и моделям выручки. Доступ к энергетическим ресурсам не означает, что компания может напрямую управлять высокопроизводительными ИИ-кластерами, а заключение долгосрочных контрактов на дата-центры не гарантирует стабильную прибыльность. В этой статье рассматриваются определение Neocloud и его бизнес-модели, а также анализируется, как спрос на ИИ-вычисления побуждает майнинговые компании диверсифицировать бизнес. Также на примерах CoreWeave, IREN и Core Scientific рассматриваются возможности и риски, связанные с этой тенденцией.

Основные выводы

• Neocloud (новая модель облачных вычислений) — формирующаяся модель облачных сервисов, ориентированная на GPU-кластеры, обучение и инференс ИИ-моделей. К числу представительных компаний относятся CoreWeave, Nebius, Lambda и Crusoe.

• По сравнению с традиционными облачными сервисами, такими как AWS и Microsoft Azure, Neocloud в большей степени ориентирован на предоставление ИИ-вычислений, высокопроизводительных GPU-кластеров и специализированной вычислительной инфраструктуры. Однако эти две категории сервисов постепенно сближаются.

• Рост спроса на ИИ-вычисления делает мощность электроснабжения, расположение дата-центров, системы охлаждения и высокоскоростные сети важными инфраструктурными ресурсами.

• Компании, занимающиеся майнингом Bitcoin, имеют определенный опыт работы с энергетическими ресурсами и дата-центрами, поэтому начинают изучать хостинг ИИ-дата-центров и GPU-облачные сервисы. Однако ASIC-майнеры не могут напрямую заменить ИИ-GPU.

• Переход от криптомайнинга к Neocloud не является простым расширением бизнеса. Компании сталкиваются с более высокими капитальными затратами, иными техническими стандартами, долгосрочными договорными обязательствами и риском концентрации клиентов.

• При оценке перехода майнинговой компании важно различать три бизнес-модели: традиционный майнинг Bitcoin, хостинг ИИ-дата-центров и эксплуатацию GPU-облачных сервисов.

Что такое Neocloud и чем он отличается от традиционных облачных вычислений?

Neocloud обычно обозначает компании или инфраструктурные платформы, предоставляющие GPU-облачные сервисы специально для ИИ и высокопроизводительных вычислений. Их основной бизнес заключается в развертывании высокопроизводительных GPU, создании высокоскоростных сетей межсоединений и поддерживающих систем хранения, а затем предоставлении вычислительных мощностей посредством аренды по запросу, долгосрочных вычислительных контрактов или выделенных кластеров.

Традиционные платформы облачных вычислений обычно предлагают комплексный набор услуг, включая вычисления, хранение данных, базы данных, сети, безопасность и разработку приложений. Гипермасштабные облачные провайдеры, такие как AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, располагают широкой корпоративной клиентской базой и зрелыми программными экосистемами. Компании Neocloud обычно направляют больше ресурсов на создание и эксплуатацию ИИ-GPU-кластеров, предлагая специализированные услуги для обучения моделей, развертывания инференса и высокопроизводительных вычислений.

Например, когда разработчику ИИ-модели требуются тысячи GPU для масштабного обучения, ему необходимо учитывать не только модели GPU и стоимость аренды. Также требуется оценить пропускную способность сети кластера, эффективность обмена данными между GPU, пропускную способность систем хранения и возможности планирования рабочих нагрузок. Конкурентоспособность Neocloud зависит не только от количества GPU, которыми владеет провайдер, но и от того, способен ли он объединить это оборудование в стабильную и эффективную вычислительную систему.

Важно отметить, что Neocloud не является технической платформой, полностью отделенной от традиционных облачных вычислений. Крупные облачные провайдеры также предлагают ИИ-GPU-сервисы, а компании Neocloud могут постепенно расширять свои программные платформы и возможности обслуживания корпоративных клиентов. Различие заключается скорее в бизнес-приоритетах, распределении ресурсов и рыночном позиционировании, чем в строгих технических границах.

Почему спрос на ИИ-вычисления стимулирует рынок Neocloud?

Обучение и инференс ИИ-моделей требуют значительных ресурсов параллельных вычислений. Большие языковые модели, мультимодальные модели и сложные системы рассуждений предъявляют особенно высокие требования к производительности GPU, объему памяти GPU и межсоединениям внутри кластера.

Во время обучения модели компаниям обычно необходимо объединить множество GPU в единый вычислительный кластер, используя высокоскоростные сети для синхронизации параметров и обмена данными. По мере увеличения размера моделей производительность отдельного GPU перестает быть единственным определяющим фактором. Не менее важны общая вычислительная эффективность кластера, стабильность сети и производительность систем хранения.

При инференсе спрос на вычисления создается постоянно работающими ИИ-сервисами. Чат-боты, помощники для программирования, корпоративные агенты и мультимодальные приложения должны выполнять вычисления и возвращать результаты после отправки пользователями запросов. По мере роста числа пользователей ИИ-приложений и частоты их использования сервисам инференса также необходимо постоянно расширять вычислительные ресурсы.

Это постепенно выводит требования к ИИ-инфраструктуре за рамки закупки чипов и распространяет их на электроэнергию, землю, дата-центры, системы жидкостного охлаждения и высокоскоростные сети. Даже если компания может приобрести достаточное количество GPU, она не сможет быстро ввести их в эксплуатацию без необходимой мощности электроснабжения и подходящих объектов дата-центра.

Компании Neocloud развивались в этих условиях. Закупая GPU крупными партиями, создавая выделенные вычислительные кластеры и предлагая гибкие услуги аренды вычислительных ресурсов, они стремятся снизить для ИИ-компаний сложность создания собственной инфраструктуры.

Однако рост рыночного спроса не обязательно приводит к стабильной прибыльности. Цены закупки GPU, циклы замены оборудования, стоимость электроэнергии, условия финансирования и загрузка клиентами напрямую влияют на операционные результаты компаний Neocloud. По мере выхода на рынок новых конкурентов цены аренды вычислительных ресурсов также могут меняться вслед за соотношением спроса и предложения.

Почему компании, занимающиеся майнингом Bitcoin, имеют основу для перехода к ИИ-дата-центрам?

Хотя майнинг Bitcoin и облачные вычисления для ИИ используют разное вычислительное оборудование, оба направления в значительной степени зависят от электроэнергии и дата-центров. Поэтому некоторые крупные майнинговые компании уже накопили инфраструктурные ресурсы, которые могут использовать для новых направлений бизнеса.

Электроэнергия. Для майнинга Bitcoin требуется непрерывная работа большого количества ASIC-майнеров. Майнинговые компании обычно строят объекты в регионах с относительно низкими ценами на электроэнергию и достаточными объемами энергоснабжения, выстраивая долгосрочные отношения с поставщиками электроэнергии. По мере роста потребностей ИИ-дата-центров в электроэнергии площадки с обеспеченной мощностью, объектами подстанций или возможностью расширения могут иметь значительную ценность для развития.

Земля и опыт эксплуатации дата-центров. Крупные майнинговые объекты обычно требуют аренды земли, строительства объектов, обслуживания электрического оборудования, управления тепловыми режимами и круглосуточной эксплуатации. Хотя эти объекты не являются прямым аналогом ИИ-дата-центров, опыт строительства, эксплуатации и обслуживания крупных вычислительных комплексов может стать основой для выхода в новые направления бизнеса.

Возможности финансирования и партнерства с клиентами. В отличие от доходов от майнинга, которые зависят главным образом от цены Bitcoin, сложности сети и наград за блок, хостинг ИИ-дата-центров может обеспечивать относительно четкие механизмы получения выручки через многолетние контракты. Такая структура контрактов может помогать компаниям планировать инвестиции и также поддерживать проектное финансирование.

Однако компаниям необходимо индивидуально оценивать ценность действующих майнинговых объектов. Некоторые площадки располагают значительной мощностью электроснабжения, но не имеют систем охлаждения, высокоскоростных сетей или резервной энергетической инфраструктуры, подходящих для GPU-кластеров. Если затраты на переоборудование слишком высоки, существующие объекты могут не иметь преимуществ перед строительством новых ИИ-дата-центров.

Можно ли напрямую использовать ASIC-майнеры для обучения ИИ? Что необходимо модернизировать майнинговым компаниям?

Майнеры Bitcoin и ИИ-GPU выполняют принципиально разные вычислительные задачи. В майнинге Bitcoin в основном используются ASIC-чипы для выполнения определенных хеш-вычислений и участия в процессе подтверждения работы сети. ASIC имеют узкоспециализированную конструкцию и, как правило, могут эффективно выполнять лишь ограниченный набор вычислительных задач.

Обучение и инференс ИИ-моделей, напротив, требуют выполнения большого объема матричных операций, тензорных вычислений и параллельной обработки данных. GPU обладают более широкими возможностями параллельных вычислений и поддерживаются соответствующими программными фреймворками, поэтому лучше подходят для сложных ИИ-нагрузок. Это означает, что переход майнинговой компании к ИИ не предполагает преобразование ASIC-майнеров в GPU. Он требует развертывания нового вычислительного оборудования и комплексной модернизации дата-центра.

Модернизация обычно охватывает четыре направления: электроснабжение, охлаждение, сети и программное обеспечение.

• Для электроснабжения стойки с ИИ-GPU могут иметь более высокую плотность энергопотребления, поэтому им требуются подходящее оборудование распределения электроэнергии, резервные источники питания и системы управления энергопотреблением.

• Для охлаждения GPU-кластеры высокой плотности могут использовать жидкостное охлаждение. Системы воздушного охлаждения, распространенные на действующих майнинговых объектах, могут не соответствовать этим требованиям.

• Для сетей масштабное обучение ИИ требует частого обмена данными между GPU-узлами, поэтому необходима высокоскоростная сетевая архитектура с низкой задержкой. Традиционные майнеры обычно выполняют вычислительные задачи независимо и в меньшей степени зависят от высокоскоростной связи между узлами.

• Для программного обеспечения ИИ-облачные сервисы также требуют возможностей планирования кластеров, изоляции ресурсов, управления контейнерами, мониторинга, хранения данных и обслуживания клиентов. Обычно это не относится к ключевым компетенциям традиционных майнинговых компаний и требует дополнительных инвестиций или партнерств.

Таким образом, энергетические ресурсы и площадки, которыми располагают майнинговые компании, могут сократить отдельные этапы развития инфраструктуры, но не устраняют технические барьеры, связанные с оборудованием, сетями и программным обеспечением для ИИ-облачных вычислений.

Каковы основные бизнес-модели перехода от майнинга Bitcoin к Neocloud?

Участие в рынке ИИ-инфраструктуры не означает, что каждая майнинговая компания должна становиться поставщиком полного спектра услуг Neocloud. В зависимости от инвестиций в активы и операционных обязанностей выделяют три основные модели.

Первая модель — традиционный майнинг Bitcoin. Компании размещают ASIC-майнеры и получают доход, участвуя в вычислениях сети Bitcoin. Прибыльность тесно связана с ценой Bitcoin, совокупным хешрейтом сети, наградами за блоки и стоимостью электроэнергии.

Вторая модель — хостинг ИИ-дата-центров. Компании в основном предоставляют площадь объектов, мощность электроснабжения, охлаждение и сопутствующую инфраструктуру, тогда как клиенты размещают или используют GPU-оборудование. Эта модель не обязательно требует, чтобы майнинговые компании сами приобретали все GPU, поэтому риск амортизации оборудования может быть ниже, чем при предоставлении полного комплекса ИИ-облачных услуг.

Третья модель — GPU-облачные сервисы. Компании не только строят дата-центры, но и приобретают GPU, развертывают сети и программные платформы, а также напрямую предоставляют клиентам ИИ-вычисления. Эта модель охватывает больше этапов цепочки услуг, но также требует более значительных капиталовложений и более высокого уровня технической эксплуатации.

На практике компании могут одновременно использовать несколько моделей. Например, они могут задействовать одни дата-центры для майнинга Bitcoin, другие — для услуг ИИ-хостинга, а часть объектов — для собственных GPU-облачных операций.

Поэтому при анализе прогресса майнинговой компании в переходе к ИИ необходимо изучать фактическую структуру ее выручки. Одного объявления о строительстве ИИ-дата-центров недостаточно, чтобы отнести ее к зрелым компаниям Neocloud.

Как CoreWeave, IREN и Core Scientific участвуют в рынке ИИ-вычислений?

Связь между Neocloud и переходом криптомайнинговых компаний прослеживается в разных путях, которые выбирают компании.

CoreWeave: от корней в криптомайнинге к специализированной ИИ-облачной платформе

CoreWeave была основана в 2017 году, и ее ранняя деятельность была связана с майнингом криптовалют и GPU-вычислительными ресурсами. По мере роста спроса на ИИ-вычисления компания постепенно сместила фокус на GPU-облачные сервисы и стала платформой, специализирующейся на обучении ИИ, инференсе и сопутствующей инфраструктуре.

CoreWeave не ограничилась простой арендой серверов. Компания объединила GPU-кластеры, высокоскоростные сети, хранилища, планирование ресурсов и инструменты разработки в экосистему облачных сервисов. В марте 2025 года компания провела листинг на Nasdaq под тикером CRWV.

Развитие CoreWeave показывает, что инфраструктурные компании, изначально обслуживавшие криптовалютные вычисления, могут выйти на рынок ИИ-облачных вычислений, развивая технические возможности и меняя рыночный фокус. Однако ее бизнес-модель также в значительной степени зависит от закупок GPU, строительства дата-центров и внешнего финансирования, что создает финансовые и операционные риски, отличающиеся от рисков традиционных майнинговых компаний.

IREN: расширение от майнинга Bitcoin к ИИ-облачным сервисам

IREN является одним из примеров майнинговой компании, переходящей к ИИ-облачным сервисам. Изначально компания была сосредоточена на майнинге Bitcoin, а затем использовала существующие дата-центры, энергетические ресурсы и возможности по развитию инфраструктуры для постепенного расширения бизнеса GPU-облачных сервисов.

В ноябре 2025 года IREN заключила с Microsoft долгосрочное соглашение об услугах GPU. Раскрытая общая стоимость контракта составила около $9,7 млрд. Услуги должны были развертываться поэтапно и предоставляться до 2031 года. В мае 2026 года IREN также заключила с NVIDIA пятилетний контракт на облачные сервисы общей стоимостью около $3,4 млрд.

За финансовый год, завершившийся 30 июня 2026 года, IREN сообщила примерно о $128,8 млн выручки от ИИ-облачных сервисов и примерно о $578,2 млн выручки от майнинга Bitcoin. Хотя ИИ-направление значительно выросло, фактическая годовая структура выручки показывает, что переход все еще продолжался.

Пример IREN демонстрирует, что майнинговые компании могут использовать существующие энергетические активы и дата-центры для расширения в области GPU-облачных вычислений и программных сервисов. Однако этот процесс требует постоянных инвестиций и не означает, что выручка от ИИ может сразу заменить действующий майнинговый бизнес.

Core Scientific: от майнинговых операций к хостингу дата-центров высокой плотности

Переход Core Scientific отличается от путей CoreWeave и IREN. Одним из основных направлений компании является преобразование существующей инфраструктуры для майнинга Bitcoin в дата-центры высокой плотности, предоставляющие хостинг-услуги клиентам в сфере ИИ и высокопроизводительных вычислений. В 2024 году Core Scientific расширила партнерство с CoreWeave, планируя предоставить около 200 МВт мощностей цифровой инфраструктуры для высокопроизводительных вычислений. Впоследствии компания продолжила преобразование дата-центров и раскрыла информацию о новых долгосрочных договорах аренды в 2026 году.

Например, в июле 2026 года Core Scientific заключила договор аренды с AMD, охватывающий около 377 МВт критически важной ИТ-мощности, а также еще один договор аренды с клиентом Neocloud, охватывающий около 152 МВт мощности. Эти соглашения отражают расширение компании от управления майнинговыми объектами к предоставлению инфраструктуры ИИ-дата-центров. Этот пример показывает, что майнинговым компаниям необязательно самостоятельно приобретать большое количество GPU, чтобы участвовать в цепочке создания стоимости ИИ. Предоставление инфраструктуры, такой как электроэнергия, площади объектов и охлаждение, также может обеспечить им место в цепочке поставок Neocloud.

Это различие важно: Core Scientific в основном предоставляет инфраструктуру и хостинг дата-центров. То, что ее клиенты являются компаниями Neocloud, не означает, что весь ее бизнес можно напрямую отнести к GPU-облачным сервисам.

Почему Neocloud требует значительного капитала? С какими рисками сталкивается эта бизнес-модель?

Быстрое развитие Neocloud опирается на значительные первоначальные капиталовложения. В отличие от традиционных программных сервисов, GPU-облачные вычисления требуют от компаний приобретать дорогостоящее оборудование, строить дата-центры и развертывать энергетическую и сетевую инфраструктуру, прежде чем постепенно возмещать затраты за счет использования сервисов клиентами и долгосрочных контрактов.

• Риск амортизации GPU. Технологии ИИ-чипов быстро развиваются, и новые поколения GPU могут иметь преимущества в производительности, энергоэффективности и стоимости единицы вычислений. Если компания приобретает большой объем оборудования по высоким ценам, но не может поддерживать достаточную загрузку в течение срока его экономической эксплуатации, она может столкнуться с обесценением активов и давлением на прибыльность.

• Затраты на финансирование. Некоторые компании Neocloud финансируют расширение за счет долгового финансирования, финансирования оборудования или механизмов финансирования, обеспеченных долгосрочными контрактами с клиентами. При росте ставок финансирования и снижении склонности рынков капитала к риску компании могут столкнуться с увеличением стоимости привлечения средств.

• Концентрация клиентов. Спрос на крупные ИИ-кластеры для обучения может быть сосредоточен у небольшого числа технологических компаний и разработчиков моделей. Хотя долгосрочные контракты повышают предсказуемость выручки, денежный поток провайдера может ухудшиться, если крупные клиенты сократят закупки вычислительных ресурсов, изменят планы развертывания или не выполнят договорные обязательства.

• Риск реализации инфраструктурных проектов. Проекты ИИ-дата-центров требуют координации подключения к электросетям, поставок чипов, графиков строительства, систем охлаждения и развертывания сетей. Даже после заключения вычислительных контрактов компании могут не суметь предоставить услуги в срок из-за задержек оборудования или поставок электроэнергии.

В октябре 2026 года внимание рынка к долговой нагрузке компаний Neocloud, их возможностям финансирования и моделям долгосрочной прибыльности значительно усилилось. Эти обсуждения подчеркивают важное различие: рост спроса на ИИ-вычисления и способность компаний Neocloud обеспечивать устойчивую доходность — это два вопроса, которые требуют отдельной оценки. Компании, переходящие от майнинга Bitcoin, также должны учитывать обесценение действующего майнингового оборудования, затраты на переоборудование дата-центров и изменения выручки в период перехода. Более масштабный ИИ-бизнес может улучшить долгосрочную структуру выручки, но также способен увеличить капитальные затраты и финансовую нагрузку в краткосрочной перспективе.

Как оценить успешность перехода криптомайнинговой компании к Neocloud?

Оценка перехода майнинговой компании к ИИ требует большего, чем анализ объявленных мегаватт мощности дата-центров или стоимости долгосрочных контрактов. Важнее определить, превратились ли эти ресурсы в вычислительные сервисы, которые можно предоставить клиентам, и способны ли они генерировать устойчивый денежный поток.

Следует различать запланированные мощности, мощности с обеспеченным доступом к электроэнергии, мощности на этапе строительства и мощности, уже введенные в эксплуатацию. Крупные планы по развитию энергетических объектов или дата-центров не означают, что все объекты уже могут предоставлять услуги.

Необходимо изучать фактическую выручку ИИ-бизнеса. Общая стоимость долгосрочного контракта обычно распределяется на несколько лет и не может рассматриваться как выручка текущего периода. Даже если компания объявляет о вычислительных соглашениях на миллиарды долларов, она должна признавать связанную с ними выручку постепенно, по мере развертывания оборудования и предоставления услуг.

Следует анализировать капитальные затраты и структуру финансирования. Для компаний, управляющих собственными GPU-облачными сервисами, важны затраты на закупку GPU, загрузка оборудования, амортизация и проценты по финансированию. Для компаний, предоставляющих хостинг дата-центров, необходимо оценивать затраты на строительство объектов, долю инвестиций в оборудование, которую несут клиенты, и обязательства по исполнению в долгосрочных договорах аренды.

Нужно сравнивать экономические показатели ИИ-бизнеса с показателями действующего бизнеса по майнингу Bitcoin. Хотя майнинг зависит от цен BTC и сложности сети, он имеет относительно зрелую операционную модель. ИИ может обеспечивать выручку по долгосрочным контрактам, одновременно создавая новые технические риски и риски финансирования.

Также важно оценить, способна ли компания непрерывно эксплуатировать ИИ-инфраструктуру. GPU-облачные вычисления — это не только разовая инвестиция в оборудование. Они также включают обслуживание сети, обновление программного обеспечения, поддержку клиентов и планирование вычислительных ресурсов. Способность стабильно предоставлять сервисы в течение длительного времени является важным фактором, определяющим, может ли компания действительно выйти на рынок Neocloud.

Как Neocloud изменит индустрию криптомайнинга?

Развитие Neocloud меняет представление рынка об инфраструктурной ценности криптомайнинговых компаний.

Ранее ключевая конкурентоспособность майнинговых компаний в основном зависела от эффективности майнингового оборудования, стоимости электроэнергии, масштаба майнинга и стратегий хранения BTC. По мере роста спроса на ИИ-вычисления мощность электроснабжения, расположение дата-центров, возможности развития инфраструктуры и долгосрочные контракты с клиентами также становятся важными факторами при оценке некоторых майнинговых компаний.

Это может привести к большей дифференциации бизнеса внутри криптомайнинговой индустрии. Некоторые компании продолжат сосредотачиваться на майнинге Bitcoin, повышая конкурентоспособность за счет обновления ASIC-оборудования и оптимизации закупок электроэнергии и операционной эффективности. Другие перенаправят часть ресурсов на хостинг ИИ-дата-центров или развитие GPU-облачных сервисов.

Однако не каждая майнинговая компания подходит для такого перехода. Некоторые майнинговые площадки расположены в регионах без качественной сетевой связи или не могут соответствовать требованиям ИИ-дата-центров к охлаждению и резервированию электроснабжения. Для таких компаний дальнейшая оптимизация майнинговых операций может лучше соответствовать имеющимся ресурсам, чем масштабное переоборудование.

ИИ-вычисления и майнинг Bitcoin также по-разному используют электроэнергию. Некоторые майнинговые операции могут гибко регулировать рабочую нагрузку в зависимости от цен на электроэнергию и спроса энергосети, тогда как ИИ-дата-центры с долгосрочными обязательствами по обслуживанию обычно требуют большей операционной стабильности. Это различие означает, что майнинговым компаниям также необходимо корректировать существующие стратегии управления электроэнергией.

В более широком отраслевом контексте Neocloud не означает, что ИИ-вычисления неизбежно заменят криптомайнинг. Вместо этого он предлагает новую коммерческую возможность для майнинговых компаний с подходящей инфраструктурой. Будущая конкуренция может быть сосредоточена как на эффективности майнинга BTC, так и на способности предоставлять ИИ-инфраструктуру.

Заключение

Neocloud — это формирующаяся модель облачных вычислений, ориентированная на GPU-кластеры, обучение ИИ-моделей и сервисы инференса. По мере развития ИИ-приложений конкуренция в сфере вычислительной инфраструктуры вышла за рамки закупки чипов и стала включать электроэнергию, дата-центры, сети, охлаждение и программные платформы.

Этот сдвиг открывает новое направление для некоторых криптомайнинговых компаний. Компании, обладающие энергетическими ресурсами, землей и опытом эксплуатации дата-центров, могут выйти на рынок хостинга ИИ-дата-центров, переоборудовав существующие объекты. Они также могут дополнительно инвестировать в GPU и облачное ПО для развития более комплексных сервисов Neocloud.

CoreWeave, IREN и Core Scientific иллюстрируют разные пути: CoreWeave создала специализированную ИИ-облачную платформу, IREN расширяется от майнинга Bitcoin к GPU-облачным сервисам, а Core Scientific сосредоточена на хостинге дата-центров высокой плотности.

Однако рост спроса на ИИ-вычисления не означает, что каждый проект перехода обеспечит стабильную доходность. Амортизация GPU, затраты на финансирование, концентрация клиентов и возможности по реализации проектов остаются ключевыми факторами, определяющими, смогут ли компании создать устойчивые бизнес-модели.

Для криптоиндустрии наиболее заметное изменение, связанное с Neocloud, заключается в том, что некоторые майнинговые компании переходят от операторов вычислений, зависящих от наград за блоки, к бизнесам, предоставляющим инфраструктурные и вычислительные услуги ИИ-клиентам. Этот переход может изменить структуру их выручки и подход к оценке стоимости, однако в конечном итоге он требует подтверждения фактическим предоставлением услуг, ростом выручки и показателями денежного потока.

Часто задаваемые вопросы

Что такое Neocloud?

Neocloud — это формирующаяся модель облачных вычислений, ориентированная на GPU-облачные вычисления, обучение ИИ-моделей и сервисы инференса. Обычно она предоставляет клиентам вычислительные ресурсы через аренду GPU, выделенные кластеры и долгосрочные вычислительные контракты.

Чем Neocloud отличается от AWS и Azure?

Neocloud в большей степени ориентирован на выделенную GPU-инфраструктуру для ИИ, тогда как традиционные облачные провайдеры, такие как AWS и Azure, предлагают комплексные услуги, охватывающие вычисления, хранение данных, базы данных и корпоративные приложения. Их направления деятельности пересекаются.

Почему компании, занимающиеся майнингом Bitcoin, переходят к ИИ-вычислениям?

Некоторые майнинговые компании уже располагают мощностью электроснабжения, землей и опытом эксплуатации дата-центров. По мере роста спроса на ИИ-дата-центры они могут использовать эти ресурсы для развития новых направлений хостинга и облачных вычислений.

Можно ли использовать Bitcoin ASIC-майнеры для обучения ИИ?

В целом нет. ASIC-майнеры предназначены для конкретных хеш-вычислений, тогда как обучение и инференс ИИ в основном опираются на оборудование для ускоренных вычислений, такое как GPU. Для перехода майнинговым компаниям обычно необходимо приобретать новое оборудование и модернизировать дата-центры.

Является ли CoreWeave компанией Neocloud?

Да. CoreWeave — представительная компания, ориентированная на ИИ-GPU-облачные сервисы и предоставляющая GPU-кластеры, сети, хранилища и сопутствующие программные платформы.

Остается ли IREN компанией, занимающейся майнингом Bitcoin?

IREN переходит от майнинга Bitcoin к ИИ-облачным сервисам. Согласно раскрытым данным за финансовый 2026 год, майнинг Bitcoin по-прежнему обеспечивал значительную долю фактической выручки, в то время как бизнес ИИ-облачных сервисов расширялся.

Является ли Core Scientific компанией Neocloud?

Core Scientific точнее охарактеризовать как поставщика дата-центров высокой плотности и инфраструктуры хостинга. Компания предоставляет услуги объектов клиентам, включая компании Neocloud, но это не означает, что весь ее бизнес связан с эксплуатацией собственных GPU-облачных сервисов.

Как Neocloud зарабатывает?

Основные источники выручки — аренда GPU по запросу, долгосрочные вычислительные контракты, выделенные кластеры и сопутствующие облачные сервисы. Некоторые инфраструктурные компании получают выручку от аренды дата-центров и платы за хостинг.

Каковы крупнейшие риски для Neocloud?

К основным рискам относятся высокие капитальные затраты, амортизация GPU, затраты на финансирование, концентрация клиентов и задержки ввода дата-центров в эксплуатацию. Рост спроса на вычисления не обязательно приводит к прибыльности.

Заменит ли рост ИИ-вычислений майнинг Bitcoin?

Необязательно. В этих направлениях используются разные виды вычислительного оборудования, а также разные источники дохода и операционные требования. Некоторые майнинговые компании могут одновременно вести бизнес по майнингу Bitcoin и развитию ИИ-инфраструктуры.