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Drittgrößter Bitcoin-Miner verkauft 4.451 BTC und markiert Kurswechsel hin zu KI

Drittgrößter Bitcoin-Miner verkauft 4.451 BTC und markiert Kurswechsel hin zu KI

Cango, ein ehemaliges Unternehmen für Automobil­dienstleistungen, das zum Bitcoin (BTC)-Miner wurde, verkaufte am Wochenende 4.451 BTC im Wert von rund 305 Millionen US-Dollar auf dem freien Markt, da das Unternehmen seine Schulden zurückzahlen und seine Infrastruktur auf künstliche Intelligenz ausrichten will.

Was geschah: BTC-Verkauf finanziert Kreditrückzahlung

Das Unternehmen gab in einer Pressemitteilung bekannt, dass der Verkauf in der Stablecoin USDT (USDT) abgewickelt wurde und der gesamte Erlös zur teilweisen Rückzahlung eines mit Bitcoin besicherten Kredits verwendet wurde. Cango hatte bis Ende 2025 insgesamt 7.528,3 BTC angesammelt, nachdem es im Vorjahr in Krypto-Mining diversifiziert hatte, zunächst mit einer Hashrate von 32 EH/s, die 2025 auf 50 EH/s aufgerüstet wurde.

Der Verkauf im Februar folgt auf eine kleinere Veräußerung von 550,03 BTC im Januar und markiert eine deutliche Veränderung darin, wie das Unternehmen seine digitalen Vermögenswerte verwaltet.

Cangos Mining-Betriebe umfassen 40 Standorte in Nordamerika, dem Nahen Osten, Südamerika und Ostafrika und machen das Unternehmen zum gemeinsam drittgrößten börsennotierten Bitcoin-Miner der Welt nach installierter Hashrate.

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Warum es wichtig ist: Miner setzen auf KI-Umsätze

Cango erklärte, es plane, seine weltweit verteilte, netzgebundene Infrastruktur umzuwidmen, um Rechenkapazität für die KI-Industrie bereitzustellen.

Das Unternehmen ernannte Jack Jin, früher bei Zoom Communications, zum Chief Technology Officer für das KI-Geschäft. Cango ist mit diesem Kurswechsel nicht allein — Bitfarms, ein weiterer großer börsennotierter Miner, kündigte im vergangenen Jahr Pläne an, die Mining-Aktivitäten bis 2026 und 2027 zugunsten eines GPU-as-a-Service-Modells schrittweise einzustellen.

Cango betonte, dass es dem Mining weiterhin verpflichtet bleibe, mit einem Fokus auf die „Verbesserung der Mining-Ökonomie und die Suche nach einem optimalen Gleichgewicht zwischen Hashrate-Skalierung und operativer Effizienz“.

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