Bitcoin-Miner haben ihre umfangreiche Energieinfrastruktur genutzt, um die aufstrebende KI-Branche zu unterstützen, was zu einem Anstieg der Emission von Ramschanleihen um 33 Milliarden US-Dollar geführt hat. Miner, die Umspannwerke, Übertragungsverbindungen und langfristige Stromlieferverträge aufgebaut haben, verkaufen diese Kapazitäten nun an KI-Unternehmen, die robuste Stromversorgungssysteme benötigen. Dieser Wandel ermöglicht es den Minern, stabilere Margen zu erzielen als im volatilen Bitcoin-Markt.
Im vergangenen Jahr haben Unternehmen wie CoreWeave, Applied Digital, TeraWulf und Cipher Mining langfristige Senior Notes mit Zinssätzen von 6,125 % bis 9,25 % ausgegeben. Diese Zinssätze spiegeln die Einschätzung der Gläubiger hinsichtlich der Vorhersehbarkeit der Cashflows aus der KI-Infrastruktur im Vergleich zu traditionellen Versorgungsunternehmen wider. Obwohl KI-Infrastrukturunternehmen Abnahmeverträge haben, bleiben die Gläubiger aufgrund möglicher Nachfrageschwankungen und Risiken bezüglich der Zahlungsfähigkeit der Kunden vorsichtig.
Der Übergang vom Mining zur KI-Infrastruktur wird durch die wachsende Nachfrage nach Rechenkapazität angetrieben, wie die erheblichen Gewinne und Umsatzsteigerungen von Nvidia zeigen. Der Erfolg dieses Geschäftsmodells hängt jedoch davon ab, Schulden zu niedrigeren Zinssätzen refinanzieren und langfristige Verträge aufrechterhalten zu können, angesichts potenzieller Herausforderungen wie steigender Energiepreise und der Abwanderung von Kunden zu proprietärer Infrastruktur.
Die Energieinfrastruktur von Bitcoin-Minern treibt die KI-Schuldenexplosion von 33 Milliarden Dollar an
Haftungsausschluss: Die auf Phemex News bereitgestellten Inhalte dienen nur zu Informationszwecken.Wir garantieren nicht die Qualität, Genauigkeit oder Vollständigkeit der Informationen aus Drittquellen.Die Inhalte auf dieser Seite stellen keine Finanz- oder Anlageberatung dar.Wir empfehlen dringend, eigene Recherchen durchzuführen und einen qualifizierten Finanzberater zu konsultieren, bevor Sie Anlageentscheidungen treffen.
