MARA控股出售比特币以推动人工智能战略转型

在2026年3月4日至25日期间，MARA控股完成对15,133枚比特币的处置，实现约11亿美元现金流入。该笔资金被定向用于回购面值达10亿美元、票面利率为零的优先可转债，这些债券分别于2030年和2031年到期。通过折价回购，公司预计可节省8810万美元现金流，并将未偿还可转债规模削减30%。

政策转向：从“持币”到“用币”

此次资产变现并非孤立行为。三月初，公司正式修订资金管理框架，明确允许出售挖出的比特币，彻底打破长期以来坚持的“持有为主”策略。这一转变源于2025年第四季度的巨额亏损——因数字资产公允价值下跌，录得15亿美元账面损失，净亏损高达17亿美元。

仍居全球前列的比特币持有者

尽管大规模抛售，截至2026年第一季度，MARA仍保有超过38,689枚比特币，稳居全球主要公开持币实体之列。市场反应分化：Clear Street将目标价下调至9美元，而多数分析师维持“持有”或“适度买入”评级，中位数目标价区间位于18.50至20美元之间。策略公布后股价一度下挫8.4%，但随后走势开始脱离比特币价格波动，显示出投资者对人工智能叙事的关注正在升温。

与Starwood合作构建AI算力枢纽

MARA最显著的战略动向，是携手Starwood数字风险投资平台成立合资企业，旨在将原有高耗能矿场改造为支持人工智能负载的高性能计算中心。

短期目标设定为达成1吉瓦的IT处理能力，长期规划则指向超2.5吉瓦。运营模式采用动态切换机制：根据电力成本与算力收益比，在比特币挖矿与AI计算之间灵活调配资源。其中，MARA提供电力基础设施及网络接入；Starwood负责资本投入、系统设计、建设施工及租户招商。公司有权在合资企业中保留最高50%股权，有望获得持续性的非挖矿收入来源。

此外，其控股64%的Exaion公司进一步强化了在工业级基础设施即服务（IaaS）与边缘推理产品领域的布局，拓展了技术落地路径。

全行业迈向人工智能算力新纪元

MARA并非孤例。整个加密矿商领域正经历结构性变革，普遍由“积累型”转向“基础设施服务型”。

Core Scientific在2026年3月清空全部2,537枚比特币储备，并从摩根士丹利获取5亿美元融资，全力投入人工智能数据中心建设。该公司已为CoreWeave提供托管服务，预计年底约71%营收将来自高算力与AI相关业务。

IREN（原Iris Energy）已基本退出比特币持有，计划募集36亿美元用于人工智能扩张，目标是2026年实现34亿美元年化收入。目前部署超23,000台英伟达GPU，并已获得微软的AI项目合同。

HIVE数字科技实施“双引擎”运营模式，在继续挖矿的同时加速扩展高性能计算业务。近期签下价值3000万美元的人工智能云服务协议，并在巴拉圭、加拿大和瑞典推进可再生能源项目。

TeraWulf成为转型最激进者之一，已签署逾128亿美元长期人工智能客户合约。部分分析机构预测，至2026年底，该公司或将全面停止比特币挖矿，将其2.8吉瓦电力容量完全聚焦于满足AI算力需求。

CleanSpark出售当月产出比特币的97%，用于支持德克萨斯州数据中心建设和向人工智能转型。Riot Platforms在2025年录得6.63亿美元净亏损，正面临激进投资者Starboard Value施压，要求其加快16亿美元人工智能数据中心投资进度。Bitfarms已将其基础设施部门更名Keel Infrastructure，计划于2027年前全面过渡至人工智能与高性能计算领域。

挖矿经济性恶化催生结构性转变

当前环境下，比特币挖矿的经济模型已严重承压。部分运营商的单枚挖矿成本已达8.7万美元，远高于现行现货价格，导致每区块产出均为净亏损。减半周期进一步压缩利润空间，单位算力日收入（即“算力价格”）已跌至难以支撑大规模挖矿可持续性的水平。

这种变化引发行业深层重构：生产与积累首次实现解耦。矿企不再依赖自产自持，而是主动出售资产以换取流动性，而像MicroStrategy这样的机构则成为新的需求方。与此同时，人工智能基础设施所需的高资本支出特征——包括专用GPU集群、高效冷却系统及符合Tier 3标准的数据中心——正加速行业整合进程。此前CoreWeave对Core Scientific提出的90亿美元收购要约，便是这一趋势的早期信号。

执行挑战与未来路径

对MARA而言，短期核心在于执行力。降低资产负债表杠杆相对可控，但将传统矿场成功改造为具备竞争力的人工智能数据中心，并吸引稳定租户签约，则面临更大挑战。与Starwood的合作带来了资金与专业支持，然而人工智能基建周期长，运营收入需较长时间才能兑现。

尽管公司仍持有超4.8万枚比特币，财富仍受加密市场波动影响，但其战略方向已清晰：不再单一押注比特币价格。能否成功，取决于其1吉瓦容量管线的填充速度，以及企业级算力需求能否持续释放足够动能以支撑长期回报。