《Applied Geography》：Repurposing Appalachia: Dependent geographies of cryptocurrency mining
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•探讨加密货币挖矿如何塑造独特的地理格局。•可视化呈现历史与现代基础设施景观如何在层层叠加的基础设施覆层中运行。•强调阿巴拉契亚正成为人工智能基础设施的新提取区域，能够重塑该地区的政治工业生态。引言加密货币挖矿迅速成为新兴数字产业如何利用和强化阿巴拉契亚地区现有提取性基础设施
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探讨加密货币挖矿如何塑造独特的地理格局。
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可视化呈现历史与现代基础设施景观如何在层层叠加的基础设施覆层中运行。
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强调阿巴拉契亚正成为人工智能基础设施的新提取区域，能够重塑该地区的政治工业生态。
引言
加密货币挖矿迅速成为新兴数字产业如何利用和强化阿巴拉契亚地区现有提取性基础设施的最显著例证之一（Wang, 2022）。一份调查报告将这一过程描述为"施工队……对旧场地进行改造，以支持一种新的提取性作业：挖掘数字货币比特币"（路透社, 2022）。另一家媒体则指出，公司经常在他人的土地上建设，向场地提供方支付费用以获取物理设施，然后在几个计费周期后便消失无踪（Temple-Raston, 2025）。这些报道详细说明了加密货币热潮如何建立在剥削长期存在的物理系统之上，而这些系统随后承担了财务和运营风险（Wang, 2022）。加密货币挖矿并非仅存在于数字金融领域，而是依赖于对土地和物理基础设施的获取，包括专用计算设施、能源供应系统和冷却技术。在阿巴拉契亚的部分地区，遗留的能源基础设施正被重新利用以支持这些高能耗的数字计算形式。在肯塔基州，这些运营被宣传为一种潜在的"后煤炭时代"经济发展战略，在肯塔基州东部的前煤炭社区建立了挖矿设施（Brugger, 2023）。同样，在宾夕法尼亚州，公司改造了废弃煤炭电厂以为加密货币挖矿运营供电，燃烧废弃矿场的煤渣为比特币服务器发电（Wang, 2022）。这些例子说明了加密货币挖矿的扩张正在如何塑造产业景观和区域发展格局。
尽管人工智能与加密货币挖矿涉及不同的流程——后者以"蛮力"计算为特征，需要消耗大量电力并配备广泛的冷却能力才能运行——但一些加密货币挖矿设施正在探索向面向人工智能的数据中心开发转型。这种转向表明，原本为区块链处理而建造的场地正在转型以支持新兴的人工智能工作负载（Khalili, 2025）。受此转变影响，机器学习正以关键方式改变着该行业。一个主要例子是，机器学习（ML）系统可以分析大量待处理交易并识别最盈利的组合，从而最终增加挖矿收入。此外，预测性维护工具利用挖矿硬件的实时传感器数据来发现组件故障的早期迹象，帮助运营者减少停机时间，并通过响应电价波动更有效地管理能源使用。人工智能还可以通过持续评估网络难度、奖励和交易费用，并自动将挖矿能力重新分配到在任一时刻提供最高潜在回报的矿池中，从而为加密货币挖矿带来更大的灵活性和响应能力（Wickramasinghe 等, 2025）。
反映这些更广泛的转型，关于加密货币挖矿、人工智能和数据中心的地理学研究已发展成为考察当代生活社会技术重构的关键领域（Bast 等, 2022; Pickren, 2018）。这一系列研究批判性地审视自动化系统如何中介空间、劳动、能源和治理之间的关系，突出了计算得以物质化的日常纠缠。关于所谓"人工智能革命"的研究涉及一系列相互关联的问题，包括资源提取的地理格局（Crawford, 2021）、人工智能系统的空间组织（Walker & Winders, 2023）、支撑数据中心和加密货币挖矿的基础设施（Velkova & Plantin, 2023），以及通过政治工业生态视角来看待它们在社会世界和物质世界中及其之间的纠缠（Baka, 2025; Newell & Cousins, 2015）。尽管关于新兴技术的文献正日益丰富，但较少关注"人工智能设计、开发、使用及影响的实证不均衡地理格局"（Holden & Harsh, 2024, 第1页）。
在本文中，我们通过考察加密货币挖矿如何在阿巴拉契亚的部分地区再利用现有基础设施，来探讨人工智能的不均衡地理格局，阐明这些设施如何与更广泛的数字基础设施扩张相交。利用一系列地理信息系统（GIS）地图，通过分析这些运营与遗留煤炭、石油和能源基础设施之间的空间关系，对其领土维度进行了分析。本研究认为，可视化呈现历史与现代基础设施景观之间的空间关系，揭示了新技术如何在层层叠加的基础设施覆层中运行，可能在重塑熟悉的经济逻辑的同时，仍然延续着底层的提取动态。其目标是映射"再提取"的局部表现，即新产业利用现有框架（Bell & York, 2010; Fisher & Smith, 2012）。除了追踪单向效应之外，我们还提炼了遗留和新兴基础设施的地理格局，以强调互动关系中固有的去稳定化互利性。在空间化新兴加密货币挖矿生态系统时，分析聚焦于支撑和供给可见景观的场所。这些空间由于数据和监管治理的缺口而往往处于不可见状态。
章节摘要
煤炭基础设施的再利用
加密货币公司已在 former 煤炭城镇建立挖矿运营，利用廉价电力与关停的工业设施遗留的高容量电网基础设施相结合的优势（Chamanara 等, 2023）。这些场地通常可直接接入为支持高能耗工业而原建成的输电线路、变电站和配电系统（Gallagher, 2022; Purdy, 2022）。因此，挖矿运营商既能降低资本
新兴技术与提取性地理
本节将数字物质性与提取性地理的界面联系起来，考察人工智能及其他数字基础设施的领土维度。数字技术与物理材料已深深交织在一起这一事实已略显理所当然，两者在设计、生产、使用和体验中相互塑造和转变（Kinsley, 2014; Kitchin & Dodge, 2011）。当数据、算法和界面与物体和环境融合时，无论是通过
煤炭地区的加密货币
"凭借其以化石燃料为主的能源供应，肯塔基州从加密货币挖矿中产生的碳排放超过美国任何其他州……日益增长的担忧是，这可能成为支撑旧电力基础设施、继续燃烧化石燃料的一种方式。"
（路透社, 2022）
"同样的故事。'这就是下一个能拯救阿巴拉契亚的大事。'"
（DeRoche 等, 2022）
随着煤炭行业的衰退重塑阿巴拉契亚的政治经济地形，新的产业和基础设施正在填补留下的空白
数字依赖的可视化
本研究利用地理信息系统（GIS）对阿巴拉契亚地区加密货币挖矿运营与遗留能源基础设施之间的共址和关系动态进行了空间分析，特别关注肯塔基州、西弗吉尼亚州和宾夕法尼亚州。GIS整合空间数据和属性数据以映射和分析地理模式及关系。在本研究中，GIS被用于生成热力图，采用分箱数据聚合和点密度样式进行渲染
数据局限性与不确定性
本研究面临的一个主要挑战是确定加密货币挖矿设施的精确位置。由于该行业在很大程度上缺乏监管，且没有集中登记处或统一的报告要求，因此特别难以识别较新或较小的运营。这种监管缺位也普遍限制了透明度。目前可用的许多信息来自非政府来源（FracTracker 联盟, 2022），这些信息零散且基于
提取性余生的讨论与结论
所展示的可视化揭示了数字物质与提取性地理交汇处洞见。Sandlos 和 Keeling（2016）的"僵尸矿"概念描述了那些已被废弃或关闭，但在提取正式结束后仍长期产生物质、生态、政治和社会影响的矿井。被视为超越其经济生命周期而存在于景观中的提取性场所，这些运营占据着一种提取的余生状态，在此状态下，关闭仍保持
CRediT 作者贡献声明
Abigail Exley：方法论。Robin Frederick：方法论。Margath Walker：撰写 – 原稿、监督、项目管理。
利益冲突声明
作者声明不存在已知的可能影响本文所报告工作的竞争性财务利益或个人关系。
Abigail Exley|Robin Frederick|Margath Walker
