Grayscale benennt seinen Bitcoin-Miner-ETF in einen KI-Compute-Fonds um
- Am 22. September hat Grayscale seinen Bitcoin Miners ETF (MNRS) in den AI Compute ETF (GCPU) umgewandelt.
- Der neu strukturierte Fonds verfolgt Hochleistungsrechnungsinfrastruktur statt Krypto-Miner.
- Die Wette lautet, dass knappe, netzgebundene Rechenkapazität ihren Wert behält, auch wenn Milliardenverträge im Bereich KI noch nicht abgerechnet sind.
Grayscale Investments hat dem stark frequentierten Weg von Firmen gefolgt, die von Bitcoin-Mining zu KI-Compute wechseln, als die Firma ihren Bitcoin Miners ETF (MNRS) in den Grayscale AI Compute ETF (GCPU) umbenannte, der als Möglichkeit für normale Anleger vermarktet wird, von der Energie- und Compute-Nachfrage zu profitieren, die den KI-Ausbau vorantreibt.
Der öffentliche Bergbausektor profitiert von einer großen Nachfragewelle, mit angekündigten AI- und HPC-Verträgen im Wert von etwa 70 bis 100 Milliarden US-Dollar. Dennoch ist die verfügbare Kapazität immer noch weit unter dem Bedarf, den der KI-Ausbau für einen Vollbetrieb benötigt.
Dieser Spielraum für Wachstum ist es, worauf GCPU-Käufer wetten, um Renditen zu erzielen, während mehr Geld fließt, um den Ausbau zu finanzieren.
Wie hat Grayscale einen Bitcoin-Miner-Index in einen High-Performance-Computing-Index verwandelt?
Grayscale’s Ankündigung besagt, dass der neue Fonds nun den Indxx High Performance Computing Index verfolgt, der Unternehmen zusammenfasst, die Rechenzentren kaufen, Stromversorgungen sichern und die Compute-Kapazität stapeln, auf der KI-Modelle laufen, und sich vom vorherigen, an den Indxx Bitcoin Miners Index gebundenen Fonds löst, der Unternehmen verfolgte, die Blöcke für Bitcoin lösen.
Ein weiterer Unterschied, den Grayscale explizit angab, ist, dass der umbenannte GCPU keine digitalen Assets direkt halten wird und nicht den Preis einer Münze verfolgen wird.
Bemerkenswerterweise wird der GPCU-ETF eine Mischung aus Firmen abdecken, die sich auf verschiedene Teile des KI-Ausbaus konzentrieren. Zum Beispiel wird etwa 50 % des Portfolios Unternehmen verfolgen, die von Anfang an auf GPU-Cloud- und AI-Hosting-Kapazität aufgebaut sind.
Die andere Hälfte des Portfolios wird Betreiber umfassen, die Wurzeln in anderen Teilen des High-Performance-Computing haben, einschließlich Bitcoin-Mining, die öffentlich angekündigt haben oder bereits im Prozess des Wechsels zu AI-Arbeitslasten sind.
Der Index wird vierteljährlich neu gewichtet.
Warum Grayscale Compute als das knappe Gut ansieht
Grayscale’s Head of Index, Steve Vanourny, kauft den Hype um die Knappheit der Compute-Ressourcen, die für den KI-Boom benötigt werden, und schrieb in der September 22 Ankündigung: „GCPU ist eine direkte Erweiterung dieser These und gibt Investoren Zugang zu den Unternehmen, die die Lücke zwischen der KI-Nachfrage nach Compute und der physischen Infrastruktur, die benötigt wird, um sie zu erfüllen, schließen.“
Grayscale’s Veröffentlichung untermauerte die Knappheitsthese mit Zahlen, die die rekordniedrigen Leerstände in nordamerikanischen Rechenzentren hervorhoben, mit etwa sechs Monaten Reservekapazität laut CBRE-Daten.
Neue Kapazitäten aufzubauen ist nicht so einfach, da neue Einrichtungen bis zu fünf Jahre zum Bau benötigen können. Goldman Sachs prognostiziert, dass die KI-bezogenen Kapitalausgaben, die größtenteils in die physische Anlage fließen, jährlich 1 Billion US-Dollar übersteigen werden.
KI-Compute-Anbieter waren zuvor Bitcoin-Miner
Grayscale verpackt einen Trend, der den Bergbausektor seit Monaten umgestaltet. KI-integrierte Miner sind im Jahr bisher um etwa 21 % gestiegen, während der breitere Bitcoin-Markt stark unter Druck steht.
Firmen, die den Wechsel bereits vollzogen haben, profitieren von einer Welle der Dynamik, darunter TeraWulf, das Gewinne in Höhe von fast 73 % verzeichnete. Riot Platforms ist im selben Zeitraum um etwa 94 % gestiegen.
Core Scientific verbuchte im zweiten Quartal 2026 136,7 Millionen US-Dollar an Colocation-Einnahmen gegenüber nur 27,5 Millionen US-Dollar aus dem Mining.
Die Wirtschaftlichkeit macht es auch zu einer klaren Entscheidung für die Firmen, die den Wechsel erwägen. AI-Cloud-Dienste erzielen einen geschätzten Median von 940 US-Dollar pro Megawattstunde, im Vergleich zu 113 bis 179 US-Dollar für Bitcoin-Mining.
hat Cryptopolitan berichtet dass Miner mit AI- oder HPC-Verträgen etwa zum 12,9-Fachen der zukünftigen Umsätze handeln, gegenüber dem 3,7-Fachen für diejenigen ohne, da OpenAIs etwa 280 Milliarden US-Dollar umfassender Compute-Schub und ein 2.600-Gigawatt-US-Interconnection-Backlog eine bereits genehmigte, netzverbundene Anlage weit mehr wert machen als die Rigs, die darin stehen.
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Häufig gestellte Fragen
Wie lautet der neue Ticker für Grayscales Bitcoin Miners ETF?
Der Fonds wird nun unter dem Ticker GCPU als Grayscale AI Compute ETF gehandelt. Er hieß zuvor Grayscale Bitcoin Miners ETF mit dem Ticker MNRS, und sein zugrunde liegender Index wurde vom Indxx Bitcoin Miners Index in den Indxx High Performance Computing Index umbenannt.
Hält der Grayscale AI Compute ETF Bitcoin oder andere Kryptowährungen?
Nein. Laut Grayscale wird der Fonds nicht direkt oder über Derivate in digitale Vermögenswerte investieren und keinen Preis einer digitalen Währung verfolgen, kann jedoch eine indirekte Exposition gegenüber Unternehmen haben, die früher im Krypto-Mining oder in der Blockchain-Infrastruktur tätig waren.
Warum stellen sich Bitcoin-Miner auf KI um?
Das Mining eines Bitcoin kostete im zweiten Quartal 2026 etwa 75.500 US-Dollar, während der Coin bei 58.400 US-Dollar gehandelt wurde. Ein Megawatt, das in KI eingespeist wird, kann rund 940 US-Dollar pro Megawattstunde einbringen, verglichen mit 113 bis 179 US-Dollar beim Mining. Daher lenken Betreiber Strom und Netzkapazität in KI- und HPC-Verträge um, die sich im gesamten Sektor nun auf zwischen 70 Milliarden und 100 Milliarden US-Dollar belaufen.
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Hannah Collymore
Hannah ist Autorin und Redakteurin mit fast einem Jahrzehnt Erfahrung im Bloggen und in der Berichterstattung über Events im Krypto-Bereich. Bei Cryptopolitan arbeitet sie an der News-Seite und berichtet sowie analysiert die neuesten Entwicklungen in den Bereichen DeFi, RWA, Krypto-Regulierung, KI und Zukunftstechnologien. Sie hat ihr Studium an der Arcadia University mit einem Abschluss in Betriebswirtschaft abgeschlossen.
