Bitcoin mining brucia 1,5 miliardi di ASIC nella corsa all’AI

📌 In Sintesi

• I miner Bitcoin quotati hanno ridotto di circa 75 EH/s il proprio hashrate realizzato nel primo semestre 2026, capacità equivalente a circa 1,5 miliardi di dollari di ASIC assumendo 20 dollari per TH/s.
• Dodici società analizzate hanno registrato circa 1,1 miliardi di dollari tra impairment e svalutazioni di asset destinati alla vendita, ma non tutte queste perdite contabili derivano direttamente dalla conversione verso l’AI.
• Il vero asset dei miner non è più necessariamente la macchina SHA-256: connessione elettrica, terreno, trasformatori e megawatt già autorizzati valgono sempre di più per i data center AI.

L’intelligenza artificiale sta iniziando a divorare non soltanto l’elettricità destinata al mining di Bitcoin, ma anche il capitale investito nelle macchine costruite per consumarla. Nel primo semestre del 2026 i grandi miner quotati hanno ridotto il proprio hashrate realizzato di circa 75 EH/s. Se quella capacità viene valorizzata utilizzando un costo prudenziale di 20 dollari per terahash, il risultato equivale a circa 1,5 miliardi di dollari di ASIC acquistati per estrarre Bitcoin e successivamente ritirati, ridimensionati o messi in secondo piano. Non significa che 1,5 miliardi siano stati materialmente distrutti: è una stima del capitale hardware corrispondente alla capacità uscita dalla produzione. Ma fotografa il costo nascosto di una trasformazione che Matrice Digitale aveva individuato già a febbraio nella guerra tra AI e mining per gli stessi megawatt. Quando il cliente AI paga di più per l’elettricità già connessa alla rete, l’ASIC rischia di diventare l’elemento meno prezioso dell’intera mining farm.

Settantacinque EH/s valgono circa 1,5 miliardi di dollari di macchine

Il calcolo arriva dall’analisi originale di Miner Weekly e The Energy Mag: i miner pubblici osservati avrebbero perso circa 75 EH/s di hashrate realizzato nella prima metà dell’anno, mentre i ricavi direttamente dichiarati da attività HPC e AI sono cresciuti del 52% trimestre su trimestre. Moltiplicando 75 milioni di TH/s per un prezzo ipotetico di appena 20 dollari per TH/s si ottiene 1,5 miliardi di dollari. Il numero non comprende edifici, trasformatori, sistemi di raffreddamento, sottostazioni, cablaggi e costi di installazione sostenuti per rendere operativo quell’hardware.

È quindi una misura dell’investimento equivalente nelle sole macchine, non del capitale totale immobilizzato. La trasformazione conferma quanto emerso con Bitdeer, che sta spostando capacità dai miner Bitcoin verso server NVIDIA perché il vero valore è diventato il megawatt già disponibile.

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Gli impairment mostrano quanto velocemente invecchia il capitale del mining

Il fenomeno emerge anche nei bilanci. Una revisione di dodici società seguita da The Energy Mag individua circa 1,1 miliardi di dollari tra impairment e svalutazioni di asset classificati come held for sale nel primo semestre. IREN e Core Scientific rappresentano quasi l’89% del totale considerato. I due numeri — 1,5 miliardi di hardware equivalente e 1,1 miliardi di svalutazioni contabili — non vanno sommati e non misurano la stessa cosa: il primo stima quanto sarebbe costata la capacità di mining ritirata, il secondo deriva dai valori contabili rideterminati dalle società. Inoltre non ogni impairment è provocato dall’AI. Core Scientific, per esempio, ha collegato una parte importante della svalutazione al peggioramento dell’economia del mining stesso. Il dato rilevante è un altro: asset acquistati per funzionare per anni vengono riesaminati dopo pochi trimestri perché il loro uso industriale originario non è più necessariamente quello economicamente migliore.

Cipher mostra quanto può diventare corta la vita economica di un ASIC

Black Pearl di Cipher rende il cambiamento particolarmente visibile. Il sito aveva iniziato a fare mining nel 2025, ma entro la fine dello stesso anno, dopo la decisione di convertirlo verso l’high-performance computing, Cipher aveva già registrato circa 96,1 milioni di dollari di svalutazione sulle macchine di mining. Quelle apparecchiature avevano prodotto circa 57,9 milioni di dollari di ricavi nello stesso anno. Il confronto non permette di calcolare il ritorno finale dell’investimento e non significa che ogni macchina sia stata acquistata e poi distrutta in pochi mesi; mostra però la velocità con cui la destinazione economica del sito è cambiata. Anche Core Scientific aveva iniziato a spostare il baricentro dal Bitcoin verso data center AI e HPC, rendendo evidente che l’industria non considera più il mining l’unico modo per monetizzare una connessione elettrica da centinaia di megawatt.

L’AI non riutilizza gli ASIC ma compra ciò che sta intorno

È questo il punto che spesso viene perso quando si parla di “miner convertiti all’AI”. Un ASIC Bitcoin non diventa una GPU NVIDIA. Le macchine SHA-256 sono progettate per un compito estremamente specifico e non possono essere trasformate in acceleratori per transformer. Ciò che viene riconvertito è il sito: terreno, capacità di rete, trasformatori, sistemi di distribuzione elettrica, fibra, raffreddamento e autorizzazioni. Nei mercati in cui ottenere centinaia di megawatt può richiedere anni, una mining farm esistente possiede quindi qualcosa che un nuovo hyperscaler non può semplicemente acquistare da un catalogo. La conseguenza è paradossale: l’infrastruttura costruita per rendere profittevole l’ASIC può acquisire un valore superiore all’ASIC stesso. Il passaggio era già visibile nei dati che mostravano i miner pubblici ridurre hashrate mentre aumentavano rapidamente i ricavi AI e HPC.

Il passaggio all’AI richiede però nuovo capitale prima di produrre ricavi

Spegnere i miner non equivale ad accendere immediatamente un cluster AI. Gli impairment sono costi contabili e non generano necessariamente un’uscita di cassa nel momento in cui vengono registrati, ma costruire l’infrastruttura sostitutiva richiede nuovo capitale. Data center per AI e HPC necessitano di reti ad alta velocità, ridondanza, raffreddamento molto più sofisticato, rack ad alta densità e requisiti operativi differenti rispetto a una mining farm. The Energy Mag porta l’esempio di TeraWulf: circa 53 milioni di dollari di ricavi da leasing HPC nel primo semestre contro 131 milioni di interessi pagati in contanti a livello societario nello stesso periodo. Non dimostra una crisi finanziaria, perché l’azienda dispone di altre fonti di cassa e ricavi, ma fotografa il problema temporale: il vecchio business può essere ridotto prima che quello nuovo abbia raggiunto la scala necessaria a remunerare gli investimenti.

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Il rischio è trasformare una mining farm in un data center che esiste solo nei contratti

La corsa verso l’AI non rende automaticamente redditizia una vecchia infrastruttura Bitcoin. Il miner parte avvantaggiato perché dispone di energia e siti già industrializzati, ma deve ancora finanziare la conversione, ottenere GPU e networking, trovare tenant affidabili e trasformare megawatt contrattualizzati in capacità realmente fatturata. Nel frattempo l’ASIC perde valore, il vecchio flusso di ricavi diminuisce e gli interessi continuano a maturare. È qui che il passaggio da Bitcoin all’AI smette di essere una narrativa di mercato e diventa un problema di allocazione del capitale.

I 1,5 miliardi di dollari stimati da Miner Weekly non rappresentano quindi una perdita già contabilizzata dall’industria né la prova che tutta quella capacità sia stata sacrificata esclusivamente all’intelligenza artificiale. Sono un indicatore della velocità con cui il capitale sta cambiando funzione. Dopo anni trascorsi a comprare ASIC sempre più efficienti per difendere quote di hashrate, alcuni miner hanno scoperto che il proprio vantaggio competitivo era altrove: non nella macchina che trasformava elettricità in Bitcoin, ma nel diritto già acquisito di consumare enormi quantità di elettricità. L’AI sta mettendo un prezzo più alto proprio su quel diritto. E quando il megawatt vale più dell’hash, spegnere una macchina pagata milioni può diventare economicamente razionale molto prima della fine della sua vita tecnica.