Grote bitcoinminers stappen deze maanden over op kunstmatige intelligentie om hun inkomsten te vergroten. In de VS en Europa richten bedrijven als Core Scientific en Northern Data nieuwe datacenters in voor AI-workloads. De reden is dalende marges na de recente halvering van de bitcoinbeloning en hoge schulden. De Europese AI‑verordening heeft gevolgen voor overheid en datacenters, en bepaalt mee hoe deze verschuiving uitpakt.
Miners zoeken nieuwe inkomsten
De inkomsten uit het minen van bitcoin zijn dit jaar gedaald door hogere energiekosten en de halvering van de blokbeloning. Daardoor zetten verschillende beursgenoteerde miners hun infrastructuur in voor AI-diensten. Het gaat om rekenkracht verhuren aan ontwikkelaars van modellen, zoals chatbots en beeldherkenning. Zo ontstaat een tweede inkomstenbron naast cryptomining.
Core Scientific uit de VS richt zich op high-performance computing in plaats van alleen ASIC-miners. Het bedrijf hergebruikt bestaande datacenters en stroomcontracten voor AI-toepassingen. Ook partijen als Hut 8, TeraWulf, Bitdeer en Iris Energy bieden al GPU-capaciteit aan. In Europa levert Northern Data met Taiga Cloud H100-clusters voor AI-training.
De omslag gaat niet van de ene op de andere dag. Miners testen eerst kleine AI-projecten om ervaring op te doen. Bij succes schalen ze op met langjarige contracten. Zo ontstaat zicht op stabielere kasstromen dan bij cryptoprijzen.
AI vraagt andere infrastructuur
AI-training draait op GPU’s, speciale grafische chips die veel taken tegelijk verwerken. Bitcoinmining gebruikt ASIC’s, chips die maar één rekenklus doen. Miners moeten dus investeren in GPU’s zoals Nvidia H100 of B200. Ook is snellere netwerkverbinding nodig, vaak InfiniBand, en extra koeling.
Deze upgrades vergen veel kapitaal en tijd. Hallen die voor ASIC’s zijn gebouwd, missen soms de juiste stroomverdeling en warmte-afvoer. Aanpassingen moeten voldoen aan datacenterstandaarden zoals N+1‑redundantie, zodat systemen blijven draaien bij storingen. Het maakt de overstap ingrijpend, maar wel mogelijk.
Niet elke miner koopt zelf GPU’s. Sommigen kiezen voor “hosting”: zij leveren stroom, ruimte en koeling, terwijl een AI-cloud de hardware bezit. Dat verlaagt het risico en versnelt de start. Anderen bouwen juist eigen clusters om hogere marges te houden.
Contracten met GPU-clouds
Langlopende contracten met gespecialiseerde GPU-clouds geven zekerheid. Core Scientific sloot meerjarige deals voor honderden megawatt aan AI-capaciteit, verspreid over meerdere sites. De bezetting wordt zo voor jaren vastgelegd, wat helpt bij financiering. Het is een trend die zich breder in de sector aftekent.
Voor de AI-kant levert dit toegang tot goedkope stroom en bestaande locaties. Miners hebben vaak gunstige energieprijzen en grondposities. Dat is aantrekkelijk voor bedrijven die snel modellen willen trainen. De vraag naar H100-capaciteit is op het moment van schrijven groter dan het aanbod.
Opgeteld staat er ongeveer 11 miljard dollar aan schuld uit bij grote bitcoinminers die naar AI draaien, op het moment van schrijven.
Die schuld maakt vaste contracten extra belangrijk. Kredietverstrekkers kijken naar voorspelbare kasstromen. Een 5- tot 12‑jaars contract met een GPU-cloud verkleint het risico. Dat kan de rente drukken en investeringen losmaken.
Schuld drukt op keuzes
De hoge schuld dwingt tot scherpe prioriteiten. Bedrijven moeten kiezen tussen zelf GPU’s kopen of alleen hosten. Zelf kopen biedt meer winstpotentieel, maar vraagt fors voorfinancieren. Hosting levert lagere marges, maar minder balansrisico.
Aandelenuitgiftes verwateren beleggers, terwijl nieuwe leningen duur zijn bij hogere rentes. Sommige miners verkopen daarom oudere ASIC’s om contant geld vrij te maken. Anderen schuiven minder rendabele mijnlocaties opzij. Zo ontstaat ruimte voor AI-investeringen.
Operationele kosten blijven een aandachtspunt. GPU-clusters verbruiken veel stroom en water voor koeling. Bedrijven die groene stroom inkopen of restwarmte leveren aan de omgeving, krijgen vaak sneller vergunningen. Dat weegt mee in de locatiekeuze.
Europese regels en energie
De Europese AI‑verordening (AI Act) richt zich vooral op aanbieders en gebruikers van AI‑systemen. Compute‑leveranciers zoals datacenters vallen er meestal niet direct onder, maar krijgen er wel indirect mee te maken. Klanten vragen om logging, beveiliging en datascheiding, zodat zij aan de wet voldoen. Dat verhoogt eisen aan processen en audits.
Daarnaast geldt de Europese Energie‑efficiëntierichtlijn (EED) voor datacenters. Locaties vanaf 500 kW moeten energieprestaties rapporteren aan een EU‑database. Dit stimuleert efficiëntere koeling en hergebruik van restwarmte. Voor beleggers en overheden wordt zo beter zichtbaar wie duurzaam werkt.
Privacy volgt uit de AVG. AI‑werkloads kunnen persoonsgegevens verwerken, bijvoorbeeld bij modeltraining met klantdata. Datacenters moeten dan passende beveiliging bieden en dataminimalisatie ondersteunen. Contracten regelen wie verwerkingsverantwoordelijke is en welke technische maatregelen gelden.
Nederlandse ruimte en netdruk
In Nederland remt netcongestie de groei van zware rekencentra. Regionale netbeheerders hebben wachtlijsten, waardoor nieuwe aansluitingen jaren kunnen duren. Gemeenten stellen striktere eisen aan ruimte, restwarmte en landschappelijke inpassing. Amsterdam voerde eerder een bouwpauze in en werkt nu met strengere kaders.
Toch zijn er kansen. Bestaande campussen in Eemshaven en Middenmeer hebben ervaring met grote vermogens en warmteterugwinning. Restwarmte kan naar glastuinbouw of stadsverwarming, wat vergunningen helpt. Dat past bij nationale duurzaamheidsdoelen.
Europese alternatieven lonken ook. In Scandinavië is veel hernieuwbare energie en koel klimaat beschikbaar. Voor Nederlandse gebruikers blijft dat juridisch goed te regelen, zolang AVG‑afspraken en contractuele waarborgen op orde zijn. Overheid en kennisinstellingen kunnen zo toch toegang krijgen tot AI‑rekenkracht, zonder in Nederland fors uit te breiden.