Er is geen twijfel mogelijk: dit is het tijdperk van AI. Bedrijven halveren hun personeelsbestand om hun kasstromen in hardware te investeren, terwijl de aandelenmarkt zich dicht bij historische hoogtepunten bevindt, vooral dankzij de FAANG-bedrijven. OpenClaw, een zelfgehoste AI-agent, heeft meer sterren op GitHub dan Linux en React, terwijl zelfs Jack Dorsey harde maatregelen neemt om Block te herstructureren in het licht van digitale kunstmatige intelligentie. Maar hoeveel van deze AI-golf is hype, en hoeveel van de bedrijven die de infrastructuur bouwen, zullen de winst daadwerkelijk weten te verzilveren?

Beursgenoteerde bitcoinminers in de Verenigde Staten hebben hun keuze gemaakt: een aantal van hen zet kapitaal in om AI-datacenters te bouwen, en sommigen gaan zelfs zo ver dat ze zich volledig rebranden en afstand nemen van de oranje munt. Hoewel er een heel spectrum aan AI-gerelateerde koerswijzigingen en uitspraken is gedaan door beursgenoteerde bitcoinminers, springen er een paar uit als de meest radicale.

Cypher Mining, naar schatting zo’n zes miljard dollar waard, en daarmee een van de grootste van het land, kondigde een volledige rebranding weg van bitcoin aan en stapte op de AI-hypetrein. In hun meest recente investeringsrapport, getiteld ‘Rebrands to Cipher Digital to Reflect Strategic Shift Toward HPC’, legt het bedrijf uit waarom het ”een belang van 49% in de Alborz-, Bear- en Chief-miningsites heeft afgestoten”. Bitfarms Ltd, een andere grote beursgenoteerde miner met een waardering van meer dan een miljard dollar, maakte eveneens een volledige pivot naar AI.

De CEO, Ben Gagnon, ging zelfs zo ver om te zeggen: ”We zijn geen Bitcoin-bedrijf meer,” zoals Coindesk meldde, al behielden ze wel het ‘Bit’ in de naam.

Sommige van deze beursgenoteerde bedrijven verwachten op korte tot middellange termijn meer dollarrendement uit digitale intelligentie dan uit bitcoin, terwijl anderen het misschien zien als een vorm van diversificatie of als een kans die te groot is om te laten liggen.

Kent Halliburton, medeoprichter en CEO van Sazmining, legde in een exclusief interview aan Bitcoin Magazine uit dat ‘de gemiddelde kostprijs om nu één bitcoin te minen ongeveer 87.000 dollar is. De spotprijs van bitcoin is ongeveer 70.000 dollar. Dus het grootste deel van de sector zit onder water, en de beursgenoteerde miners gebruiken dat als excuus om de overstap te maken.’ Sazmining is een private bitcoinminer die zich specialiseert in frontier-energiebronnen, met activiteiten voornamelijk buiten de Verenigde Staten.

Halliburton merkte ook op dat ‘87.000 dollar een sectorgemiddelde is. Daar zitten ook jongens bij die oude rigs op netstroom in Texas laten draaien. Op onze locaties in Paraguay en Ethiopië produceren onze klanten bitcoin tegen energiekosten van 50.000 tot 64.000 dollar, op 100% hernieuwbare energie. Dat is een korting van 10 tot 30 procent ten opzichte van de spotprijs. De winstgevendheid ligt voor het oprapen.’ Het vereist alleen een langere beleggingshorizon of goedkopere energie, en geen van beide lijkt haalbaar voor Amerikaanse beursgenoteerde miners die kwartaalrapportages in dollars moeten halen.

Over het onderwerp goedkopere energie suggereert Halliburton echter dat Amerikaanse beursgenoteerde miners de kans hadden om concurrerend te zijn, maar er niet in zijn geslaagd hun middelen te benutten. Hij nam geen blad voor de mond en zei dat deze beursgenoteerde bedrijven ‘de stroomcontracten, het land, de infrastructuur hadden, alles wat je nodig hebt om goedkoop bitcoin te minen, en dat ze het nu aan Microsoft en Google in handen geven in ruil voor huurcheques. Ze zijn van het beveiligen van het Bitcoin-netwerk overgestapt naar het beveiligen van rackspace voor hyperscalers, en dat noemen ze dan een strategie. Ondertussen hebben ze meer dan 15.000 bitcoin van hun balansen gegooid om de overgang te financieren.’

Van de grootste beursgenoteerde bitcoinminers begon IREN Limited in april 2025 met zijn pivot naar AI-cloudservices en kondigde het een overeenkomst van 9,7 miljard dollar voor vijf jaar met Microsoft aan voor 200 MW aan kritieke IT-load met NVIDIA GB300 GPU’s. TeraWulf heeft meerdere door Google gesteunde HPC-uitbreidingen via Fluidstack gerealiseerd en tienjarige contracten voor meer dan 200 MW veiliggesteld.

Cipher Digital rondde zijn volledige rebranding af tot een HPC-verhuurder met 600 MW aan gecontracteerde capaciteit, waaronder een vijftienjarige lease van 300 MW met AWS en een tienjarige lease van 300 MW met Fluidstack, gesteund door Google. Hut 8 sloot een vijftienjarige lease van 245 MW met Fluidstack, eveneens gesteund door Google, met het oog op mogelijke toekomstige verlengingen en een recht van eerste aanbod voor meer dan 1.000 MW. Core Scientific heeft zijn HPC-focus uitgebreid tot 270 MW via samenwerkingen met CoreWeave, dat workloads voor Microsoft en OpenAI draait.

Riot Platforms bekijkt strategisch een uitbreiding van zijn AI‑hosting door samen te werken met AMD aan een operationele tienjarige lease voor 25 MW en door verkenningen voor 600 MW aan AI/HPC op zijn Corsicana‑locatie, al zijn er nog geen overeenkomsten met hyperscalers aangekondigd.

MARA Holdings diversifieert naar AI via een joint venture met Starwood Capitals Starwood Digital Ventures, gericht op 1 GW aan IT‑capaciteit op korte termijn, uit te breiden tot meer dan 2,5 GW voor hyperscale‑ en AI‑workloads, waarbij Starwood de leiding neemt in de financiering en het aantrekken van huurders, maar zonder dat er al bij naam genoemde hyperscalercontracten zijn.

CleanSpark zet in op een koerswijziging richting AI door Texaans land en stroom voor AI/HPC te verwerven, waaronder 447 acres in Brazoria County met een potentieel van 300–600 MW en een locatie in Austin County die bijdraagt aan een totaal van 890 MW, gefinancierd door de verkoop van bitcoin, terwijl gesprekken met huurders gaande zijn maar er nog geen hyperscalerleases zijn bekendgemaakt.

De AI‑goldrush is dus aangebroken, daar bestaat geen twijfel over; veel van deze beursgenoteerde miners zien blijkbaar een kans om de infrastructuur te bouwen voor wat zonder twijfel een diepgaande technologische trend is. Maar de geschiedenis is niet mild geweest voor degenen die de infrastructuur van een nieuw tijdperk bouwen, in elk geval niet op de lange termijn. Het is doorgaans een gok met zeer hoog risico en middelhoge opbrengst. Hoeveel van de bedrijven die bijvoorbeeld de spoorwegen hebben aangelegd, bestaan er vandaag nog? Of, zonder zo ver terug te gaan in de tijd: kun je één bedrijf noemen dat in de late jaren negentig en de jaren 2000 glasvezellijnen voor internet heeft uitgerold?

Er is een lange lijst van spoorwegfaillissementen uit de late 19e eeuw, die zelfs leidde tot een financiële crisis die bekendstaat als de Panic of 1873, waarbij veel bedrijven zich te zwaar in de schulden hadden gestoken om uitbreidingen te financieren waarvoor nog onvoldoende vraag bestond. Na de paniek leidde J.P. Morgan een consolidatie van failliete spoorwegmaatschappijen, waarbij hij schuldgeschillen oploste en hun vastgoed onder nieuw eigendom bracht. Zij waren het die uiteindelijk de vruchten plukten van de uitbouw van het spoorwegnet.

En net om de hoek van de volgende eeuw liet de dotcomzeepbel van de jaren 2000 een kerkhof van bedrijven in glasvezelinfrastructuur achter, die uiteindelijk eveneens werden opgekocht door hyperscalers als Google en Meta tijdens de consolidatie na de crash, voor een habbekrats.

Hoewel zowel de aanleg van spoorwegen als van glasvezellijnen de wereldhandel als geheel op ongelooflijke wijze heeft opgeschaald – wat de algehele wijsheid van de markten aantoont – hebben de meeste individuele bedrijven die erbij betrokken waren het proces niet overleefd, en durfkapitalisten die vandaag naar de AI‑hausse kijken, zijn zich van deze dynamiek bewust.

De AI‑kloof tussen capex en omzet

Diverse beleggersgroepen beginnen zich af te vragen waar het rendement op deze enorme infrastructuuruitgaven vandaan zal komen. In een rapport van oktober 2025 met de titel ‘AI: In a bubble?’ voerde Goldman Sachs aan dat, hoewel de tot nu toe gedane investeringen door de omzet van big tech konden worden gedragen, de waarderingen van sommige van deze bedrijven ‘schuimig’ begonnen te worden.

David Chan van Sequoia wijst sinds 2023 op de groeiende kloof tussen AI‑gedreven omzet en kapitaaluitgaven (capex), wat heeft geleid tot het veel aangehaalde cijfer van een kloof van 600 miljard dollar tussen beide. Capexuitgavenverplichtingen in 2026 liggen boven de 700 miljard dollar voor de hyperscalers, maar waar blijven de opbrengsten?

De jaarlijkse terugkerende omzet (ARR) van 20 miljard dollar van OpenAI is indrukwekkend voor een jong bedrijf, maar dat vertegenwoordigt ‘ongeveer 3% van het totale verwachte capex-bedrag van hyperscalers in 2026’, zoals gerapporteerd door FuturumGroup, dat opmerkte dat ‘Anthropic’s omzetrunrate van 9 miljard dollar, hoewel die een groei van 9x jaar-op-jaar laat zien, zich in een vergelijkbare positie bevindt. De volledige groep pure-play AI-leveranciers – waaronder Cohere (150 miljoen dollar ARR), Mistral (~400 miljoen dollar), Perplexity (148 miljoen dollar op jaarbasis) en anderen – is naar verwachting samen goed voor minder dan 35 miljard dollar aan gecombineerde, geprojecteerde omzet in 2026.’

Scepsis over waar de waarde van AI uiteindelijk daadwerkelijk zal worden verzilverd, is ook geuit door vc’s zoals Chamath Palihapitiya. Hij was een prominente investeerder in Groq, een bedrijf dat maatwerksilicium voor het AI-tijdperk bouwt en dat vorig jaar in een deal van 20 miljard dollar door NVIDIA werd gelicenseerd, en hij was een insider bij Facebook tijdens de opkomst van het bedrijf tot hyperscaler. Als hij twijfels heeft over de winstgevendheid van het bouwen van de spoorwegen van kunstmatige intelligentie, dan is dat misschien iets wat het waard is om heel nauwkeurig te bestuderen.

Palihapitiya betoogde in een recente aflevering van de All In Podcast ook dat bedrijven zich mogelijk binnenkort zullen realiseren dat zij hun bedrijfsgeheimen blootstellen aan cloud-AI, en in plaats daarvan de voorkeur zullen geven aan self-hosting. Het opbouwen van interne GPU-farms lijkt misschien een soort zijmissie, maar kun je werkelijk het risico nemen je bedrijfsgeheimen toe te vertrouwen aan AI-aanbieders die op gebruikersdata trainen? Nieuwe versies van modellen die op die data zijn getraind, zullen die immers in hun kennisbasis hebben, blootgesteld aan de wereld. En zelfs als zakelijke afspraken om niet op bedrijfsdata te trainen de norm worden, ontstaat er een zeer vertrouwensintensieve relatie, die een systeemrisico vormt voor bepaalde bedrijven: het risico dat de data uitlekt of wordt ingezien door de verkeerde insiders binnen de cloud-AI-aanbieders.

Er zijn ook vragen over de vraag of de markt cloud-AI-in de kern wel om dezelfde redenen wil. Zou je een persoonlijke assistent in dienst nemen als je wist dat de gegevens die je met hem of haar deelt uiteindelijk op internet zouden belanden? Waarschijnlijk niet, maar dat is wat er met AI gebeurt. De U.S. Southern District of New York heeft onlangs zelfs geoordeeld dat gebruikers geen cliënt-advocaatprivilege hebben wanneer zij juridische hulp krijgen van AI-chatbots, en dat gevoelige gesprekken met AI dus juridisch kunnen worden opgevraagd en tegen cliënten kunnen worden gebruikt in een rechtszaak – een teken van de risico’s die gepaard gaan met blind vertrouwen op AI. Sommigen speculeren dat er nieuwe soorten voorwaarden en overeenkomsten moeten worden opgesteld om dit gebruiksscenario te ondersteunen. Maar de rechtszaak wijst op een fundamenteel element van de vraag naar AI: mensen willen mensachtige intelligentie, digitaal of anderszins, die zij kunnen vertrouwen.

Loyaliteit en vertrouwen van AI

Ah, ‘vertrouwen’, dat alomtegenwoordige, bijna bovennatuurlijke woord dat zoveel werk verricht om het gewicht van de wereld te dragen. Maar wat is vertrouwen? In de kern is het voorspelbaarheid: het vertrouwen van de ene persoon dat een andere mens, een systeem of een AI zich op een bepaalde manier zal gedragen, op een betrouwbare, voorspelbare en positieve manier ten opzichte van iemands belangen. AI kan, wanneer die in de cloud wordt gehost, zulke garanties echter niet geven; de data verlaat per definitie de machine van de gebruiker om in ‘de cloud’ te worden verwerkt, en wat daarboven gebeurt, gaat ons stervelingen te boven. Sterker nog, ‘de cloud’ kent juridische risico’s die ertoe kunnen leiden dat die in bepaalde scenario’s niet loyaal aan jou als gebruiker kan zijn. Vandaar misschien de fascinatie van het publiek voor OpenClaw. In de afgelopen weken heeft een nieuw opensourceproject in de AI-wereld de techindustrie stormenderhand veroverd. 289.000 sterren op GitHub, meer dan Linux ooit heeft gekregen ondanks het feit dat het de software-infrastructuur van de wereld ondersteunt, meer dan React, een van de populairste webontwikkeltalen ter wereld. En het is pas wat, een paar weken live? Hoe kan dat? Waarom vinden mensen het zo geweldig? Wel, waarschijnlijk om twee redenen. Het voelt meer als een menselijke assistent dan als een chatbot; het werkt zichzelf bij, onthoudt waar jij in geïnteresseerd bent, houdt een dagboek bij en ontwikkelt zich rond jouw voorkeuren. Maar het allerbelangrijkste: je kunt het op je eigen machine hosten. Mensen kochten massaal Mac mini’s om OpenClaw te draaien, in combinatie met Claude Max-API-tokenabonnementen van zo’n 200 dollar per maand. Sommigen stellen dat dit een revolutie in self-hosting is, ook al is de bovenstaande opzet nog steeds afhankelijk van de cloud. Maar wat hier in werkelijkheid gebeurt, is dat OpenClaw loyaal lijkt: het onthoudt je, het is ‘bij je thuis’, in je pc. Het is geen chatinterface waarvan het contextvenster uiteindelijk te groot wordt om nog te beheren, eindigend in een kleine dood, waarna het wordt vervangen door een nieuw chattabblad. OpenClaw is geen chatbot; het is een soort AI-entiteit waarmee gebruikers een relatie opbouwen. En goede relaties zijn gebaseerd op vertrouwen.

Wat heeft dit alles nu te maken met publieke bitcoinminers? Welnu, misschien is self-hosted AI de toekomst; Chinese AI-modellen worden steeds slanker en kunnen draaien op machines die ver van de technologische voorhoede afstaan, mogelijk aangespoord tot innovatie door sancties op gespecialiseerde AI-hardware zoals high-end Nvidia-chips. Opensourcetools van allerlei aard die modellen lokaal beheren en hosten, worden regelmatig gelanceerd en verbeterd, en als de geschiedenis een leidraad is, zal massaproductie van AI-hardware leiden tot de commoditisering van krachtige computers die uiteindelijk in de huiskamers van eindgebruikers belanden en AI aankunnen.

Sterker nog, Apple, de FAANG-speler met tot nu toe de slechtste AI-producten, zou uiteindelijk een van de grootste winnaars van de AI-race kunnen worden. Waarom? Omdat hun gebruikershardware uitstekend is. Recente Macs maken geen onderscheid tussen RAM en VRAM, een probleem dat alle andere computers die van gpu’s afhankelijk zijn, zoals die van Nvidia, wel hebben. Dit beperkt de omvang en snelheid van modellen die je zelf kunt hosten. In de nieuwste Mac-machines is al het RAM juist verenigd, waardoor gebruikers krachtige modellen lokaal kunnen draaien die niet eenvoudig op niet-Applehardware werken. Self-hosted AI is de toekomst.

En zo kan het zijn dat publieke bitcoinminers, in hun jacht op fiatwinsten op de middellange termijn, in een val zijn gelopen. Dezelfde val waarin de reuzen van de dotcomzeepbel trapten. Dezelfde val als die van de titanen van het industriële tijdperk, die de spoorwegen aanlegden. De infrastructuur die de toekomst aandrijft, profiteert niet per se van de opbrengsten.