Bitcoin miner မှ အားနည်းသော ပထမသုံးလပတ်ရလဒ်များနှင့် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောဆုံးရှုံးမှုကို အစီရင်ခံပြီးနောက် MARA Holdings ရှယ်ယာများ ကျဆင်းသွားခဲ့သည်။
အကျဉ်းချုပ်
- MARA သည် Q1 ၀င်ငွေတွင် $174.6 သန်းတင်ခဲ့ပြီး Bitcoin တူးဖော်မှုအနားသတ်များကို ဖိအားပေးနေသောကြောင့် ခန့်မှန်းချက်များပျောက်ဆုံးနေခဲ့သည်။
- $1.3 ဘီလီယံ ဆုံးရှုံးမှုသည် 2026 ခုနှစ် မတ်လ ကုန်ဆုံးသည့် Q1 တွင် Bitcoin အမှတ်အသားမှ စျေးကွက်ဖိအားကြောင့် ဖြစ်လာသည်။
- AI ဒေတာစင်တာများသည် လာမည့်မဏ္ဍိုင်ကို ပုံသွင်းနေချိန်တွင် MARA သည် Bitcoin တူးဖော်မှုကို ၎င်း၏အခြေခံအဖြစ် ထိန်းသိမ်းထားသည်။
မတ်လ 31 တွင်ကုန်ဆုံးသည့်သုံးလပတ်အတွက်ဝင်ငွေသည် တစ်နှစ်ထက်တစ်နှစ် $174.6 သန်းသို့ 18% ကျဆင်းသွားပြီး 2025 Q1 တွင် $213.9 သန်းမှ ကျဆင်းသွားခဲ့သည်။ Wall Street သည် $192.7 သန်းခန့်မျှော်မှန်းထားသည်။
အစတော့ ရှိခဲ့ပါတယ်။ ပိတ်သည်။ တနင်္လာနေ့တွင် $13.39 တွင် 3.48% တက်လာပြီး၊ နာရီအကြာတွင် 3.44% သို့ $12.93 သို့ ကျဆင်းသွားသည်။ လှုပ်ရှားမှုသည် တစ်နေ့တာ၏အမြတ်ကို ဖျက်လိုက်ပြီး MARA ၏ ကုန်ကျစရိတ်အခြေခံ၊ Bitcoin ထိတွေ့မှုနှင့် AI-ချိတ်ဆက်ထားသောဒေတာစင်တာမှ ၀င်ငွေကိုတည်ဆောက်ရန် အားထုတ်မှုတို့ကို ပြန်လည်အာရုံစိုက်ခဲ့သည်။
Bitcoin ဆုံးရှုံးမှုသည် ရလဒ်များအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသည်။
မာရ် အစီရင်ခံပါတယ်။ လွန်ခဲ့သည့်နှစ်က ရှယ်ယာတစ်ခုလျှင် $533.4 သန်း သို့မဟုတ် $1.55 အရှုံးနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အသားတင် 1.3 ဘီလီယံ သို့မဟုတ် 3.31 ဒေါ်လာ လျော့သွားပါသည်။ အဆိုပါသုံးလပတ်တွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပိုင်ဆိုင်မှုတန်ဖိုးနှင့်ဆက်စပ်နေသည့် ဒေါ်လာ ၁.၀ ဘီလီယံ ဆုံးရှုံးခဲ့ကြောင်း ကုမ္ပဏီက ပြောကြားခဲ့သည်။
Bitcoin သည် ဒီဇင်ဘာ 31၊ 2025 မှ 2026 မတ်လ 31 ရက်အထိ 22% ကျဆင်းသွားပြီး MARA ၏ပိုင်ဆိုင်မှုတန်ဖိုးကိုထိခိုက်စေသည်။ ထုတ်လုပ်မှုမှာလည်း ယခင်နှစ်ထက် အနည်းငယ် ကျဆင်းခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီသည် Q1 2026 တွင် 2,247 BTC တူးဖော်ခဲ့ပြီး 1 2025 Q1 တွင် 2,286 BTC နှင့် နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။
စွမ်းအင်ကုန်ကျစရိတ်လည်း မြင့်မားနေခဲ့သည်။ စွမ်းအင်ဝယ်ယူမှုကုန်ကျစရိတ်မှာ ဒေါ်လာ ၄၄ ဒသမ ၇ သန်းရှိပြီး အစောပိုင်းက ဒေါ်လာ ၄၃ ဒသမ ၅ သန်းထက် ပိုများကြောင်း MARA မှ ပြောကြားခဲ့သည်။ ပိုင်ဆိုင်ပြီးလည်ပတ်နေသောဆိုက်များရှိ Bitcoin တစ်ခုလျှင် ၎င်း၏ကုန်ကျစရိတ်သည် အဓိကအားဖြင့် ပိုမိုမြင့်မားသောကွန်ရက်အခက်အခဲနှင့် ရာသီဥတုအခြေအနေများကြောင့်ဖြစ်သည်။
MARA သည် ၎င်း၏အခြေခံအဖြစ် သတ္တုတူးဖော်ရေးကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သည်။
ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ဒစ်ဂျစ်တယ်အခြေခံအဆောက်အအုံပလပ်ဖောင်းကို တည်ဆောက်ထားသော်လည်း Bitcoin တူးဖော်မှုသည် ၎င်း၏လုပ်ငန်းအတွက် အဓိကအချက်အချာဖြစ်နေဆဲဖြစ်ကြောင်း MARA မှပြောကြားခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီက “ Bitcoin တူးဖော်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့ထံမှ ဝေးကွာနေသော အမွေအနှစ်လုပ်ငန်းမဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့တည်ဆောက်နေသည့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။”
မိုင်းတွင်းလုပ်သားသည် သင်္ဘောများ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် သုံးလပတ်အတွင်း အသုံးပြုမည့် မျိုးဆက်သစ် ASIC စက်များ၏ 2.4 EH ကို ရယူခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း MARA က ၎င်း၏ အနာဂတ်ချဉ်းကပ်မှုကို ရွေးချယ်ပြီး ရှင်းလင်းသော ပြန်လာမှုများနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည့် ကြီးမားသော ASIC ဝယ်ယူမှုများကို လိုက်လျှောက်ရန် မမျှော်လင့်ထားကြောင်း MARA မှ ပြောကြားခဲ့သည်။
MARA သည် သုံးလပတ်အတွင်း ၎င်း၏ လုပ်သားအင်အားကို 15% လျှော့ချခဲ့သည်။ AI နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်အခြေခံအဆောက်အအုံလုပ်ငန်းအတွက် ၎င်း၏အဖွဲ့ကို ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းလိုက်ခြင်းကြောင့် အဆိုပါ လုပ်ဆောင်ချက်သည် နှစ်စဉ်စုဆောင်းငွေ ဒေါ်လာ ၁၂ သန်းခန့် ရှိလာမည်ဟု ကုမ္ပဏီက ပြောကြားခဲ့သည်။
AI pivot သည် သက်သေစမ်းသပ်မှုတစ်ခုနှင့် ရင်ဆိုင်ရသည်။
MARA သည် AI နှင့် ပါဝါပိုင်ဆိုင်မှုများနှင့် ဆိုက်ပြောင်းခြင်းများမှတစ်ဆင့် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်တွက်ချက်ခြင်းသို့ တွန်းအားပေးနေသည်။ ၎င်း၏ Starwood ပါတနာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် ကြေငြာချက်မှ တက်ကြွသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသို့ ရွေ့လျားနေပြီး၊ လက်ခံထားခြင်းမရှိသည့် စွမ်းရည်များ၏ 90% ခန့်သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အခြေခံအဆောက်အအုံပြောင်းလဲခြင်းအတွက် ပြန်လည်သုံးသပ်လျက်ရှိသည်။
ကုမ္ပဏီသည် Long Ridge Energy & Power ကို AI ၏ စုစုပေါင်း မဂ္ဂါဝပ် 600 နှင့် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ အရေးကြီးသော IT ဝန်ဆောင်ခကို ထောက်ပံ့ပေးနိုင်သည်ဟု ၎င်းဆိုက်မှ ဝယ်ယူနေသည်။ ပိုင်ဆိုင်မှုတွင် ၎င်း၏ လက်ရှိ Hannibal သတ္တုတူးဖော်ရေး လုပ်ငန်းဝန်းကျင်တွင် စွမ်းအင်သုံး မြေ၊ မျိုးဆက်နှင့် ဂရစ်လင့်ခ်များ ပါဝင်သည်။
သီးခြားလွှမ်းခြုံ ရှိုး Core Scientific အပါအဝင် အခြားသော မိုင်းတွင်းလုပ်သားများသည် ကဏ္ဍသည် ပိုမိုတည်ငြိမ်သော ၀င်ငွေစီးကြောင်းများကို ရှာဖွေနေသောကြောင့် AI ဒေတာစင်တာများဆီသို့ သတ္တုတွင်းစွမ်းအားကို ကူးပြောင်းလျက်ရှိသည်။ MARA အတွက်၊ အနီးနားအာရုံစူးစိုက်မှုသည် ယခုအခါ အိမ်ငှားဝယ်လိုအား၊ စာချုပ်ပါပါဝါနှင့် ၎င်း၏ AI တည်ဆောက်မှုသည် Bitcoin သံသရာအပေါ် မှီခိုမှုကို လျှော့ချနိုင်သည်ဟူသော သက်သေဖြစ်သည်။