รายได้แบบพาสซีฟจาก GPU: รับ $500–$1,000/เดือนด้วย RTX 4090 ของคุณ (คู่มือปี 2025)

อัปเดต กุมภาพันธ์ 2026

คุณสร้างหรือซื้อ GPU rig ที่ทรงพลัง — ตอนนี้ทำให้มันคืนทุนตัวเอง ในปี 2025, รายได้แบบพาสซีฟจาก GPU กำลังเปลี่ยนจากการขุดคริปโตแบบคลาสสิกไปสู่ การประมวลผล AI/LLM, การฝึกฝนแบบระเบิด, และการเรนเดอร์. ในคู่มือนี้ คุณจะได้เรียนรู้ว่าทำไมการเปลี่ยนแปลงนี้ถึงเกิดขึ้น, ข้อจำกัดของศูนย์ข้อมูลในยุโรปที่เพิ่มความต้องการสำหรับ GPU แบบกระจาย, สิ่งที่คุณสามารถทำรายได้จริงด้วย RTX 4090 (และ 5090), วิธี สร้างรายได้จากเวลาว่างของ GPU ด้วย ShareAI, และวิธีเริ่มต้นใน 3 ขั้นตอน.

ทำไมรายได้แบบพาสซีฟจาก GPU ถึงมาแทนที่การขุดคริปโตในปี 2025

เศรษฐศาสตร์: ความสามารถในการทำกำไรของ PoW ลดลง, ความต้องการ AI เพิ่มขึ้น

การขุดคริปโตแบบ Proof-of-Work ได้กลายเป็นสิ่งที่ทำกำไรน้อยลงอย่างต่อเนื่องเนื่องจากความยากของเครือข่ายที่สูงขึ้น, การลดรางวัล, และราคาค่าไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้น ในขณะเดียวกัน, ความต้องการการประมวลผล GPU กำลังพุ่งสูงขึ้น: สตาร์ทอัพและองค์กรกำลังส่งแอป AI, LLM-as-a-Service กำลังขยายตัว, และงานวิดีโอ/gen-AI กำลังเพิ่มขึ้น ในทางปฏิบัติ, การเช่า GPU หนึ่งชั่วโมงสำหรับ AI สามารถสร้างรายได้ 1.5×–4× ในชั่วโมงเดียวกันที่ใช้ในการขุด — และกระแสเงินสดของคุณคือ ผูกพันกับความผันผวนของโทเค็นน้อยลง.

PoW เทียบกับงาน AI (สิ่งที่เปลี่ยนแปลงสำหรับเครื่องของคุณ)

การขุด: การคำนวณแฮชที่เสถียรและซ้ำๆ; เหมาะสำหรับ GPU บางประเภท; ทำงานตลอด 24/7; รายได้ขึ้นอยู่กับราคาของเหรียญและความยาก.

AI/LLM/Render: งานที่หลากหลาย (การอนุมาน, การปรับแต่ง, การฝึกฝนแบบเป็นช่วงๆ, การเรนเดอร์); อาศัยคณิตศาสตร์เมทริกซ์, แบนด์วิดท์ VRAM, และประสิทธิภาพโดยรวมของ GPU; งานสามารถกำหนดเวลาได้หรือเป็นแบบกระจาย; ได้ประโยชน์จากคอนเทนเนอร์, API, และการจำลองเสมือน.

สรุป: ฮาร์ดแวร์การขุดที่มีวัตถุประสงค์เดียวมีการมุ่งเน้นที่แคบ. GPU มีความหลากหลาย และปรับตัวได้ดีสำหรับงาน AI/LLM — เหมาะสำหรับการเปลี่ยนเครื่องไปสู่การทำงานที่มีมูลค่าสูงกว่า.

ทำไมการเปลี่ยนแปลงนี้ถึงเร่งตัวในยุโรป (วิกฤตความจุ)

ยุโรปมีศูนย์ข้อมูล ~3,000 แห่งที่มีการดำเนินงาน ~11 GW และ ~20 GW ในแผนงาน แต่การใช้งาน ~84% เหลือเพียง ~1.76 GW ว่าง ตลาด FLAPD มีอัตราว่างงานประมาณ 8% ความต้องการเกินอุปทานใหม่มานานกว่า 3 ปี และโครงการ ~30 GW ติดอยู่ในคิวการเชื่อมต่อกริด ความต้องการพลังงานอยู่ที่ ~96 TWh (2024) และมีแนวโน้มไปถึง ~150 TWh ภายในปี 2030 ในขณะเดียวกัน รอยเท้า GPU กำลังเพิ่มขึ้น (~380k GPUs; A-series นำหน้า; H-class กำลังขยายตัว) โดยตลาด GPU ใน EU คาดการณ์ไปถึง €82.2B ภายในปี 2034.

สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับผู้ให้บริการ: ด้วยความจุที่รวมศูนย์แน่นและข้อจำกัดด้านพลังงาน/ที่ดิน, GPU แบบกระจาย (ห้องทดลองในบ้าน, ฟาร์มขนาดเล็ก) ที่สามารถส่งมอบงานที่สอดคล้องตามข้อกำหนดได้ กลายเป็นตัวดูดซับแรงกระแทกที่มีคุณค่า — โดยเฉพาะในช่วงเวลาที่มีความต้องการสูง นั่นคือจุดที่ แชร์เอไอ เน้นหนัก: การจัดเส้นทางงานไปยัง ว่าง GPU สำหรับผู้บริโภคและผู้ใช้งานระดับมืออาชีพ.

ใครที่กำลังเปลี่ยนไปใช้

ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ ได้ปรับเปลี่ยนชั้นวางเพื่อใช้งาน AI. ฟาร์มขนาดกลาง ที่ใช้ RTX 30/40 series ได้เข้าสู่ตลาดการเรนเดอร์และการอนุมาน. นักขุดในบ้าน (เช่น RTX 3080/3090/4080/4090 เดี่ยว) ได้รายได้มากขึ้นจากการอนุมาน Stable Diffusion, การอนุมาน LLM (Qwen/Llama/Mixtral), และการสร้างวิดีโอ อุปสรรคในการเริ่มต้นลดลงเรื่อยๆ ผ่านแพลตฟอร์ม “เชื่อมต่อและรับรายได้”.

ภาพรวมความสามารถในการทำกำไร (RTX 3080/3090/4090)

ประเภทการ์ด	รายได้จากการขุด (ต่อวัน)	รายได้จากการประมวลผล AI/การเรนเดอร์ (ต่อวัน)	ความแตกต่าง
RTX 3080	$0.35–$0.60	$0.80–$2.50	×2–×4
RTX 3090	$0.60–$0.90	$1.50–$4.00	×3–×5
RTX 4090	$0.90–$1.40	$3.00–$7.00	×3–×6

โหมดไฮบริด: การขุด + AI บนเครื่องเดียวกัน

ต้องการการขุดเป็นตัวสำรองหรือไม่? ใช้การตั้งค่าลูกผสม: ติดตั้งระบบปฏิบัติการจัดการ (HiveOS/SimpleMining/Ubuntu), ใช้ Docker containers สำหรับการรันไทม์ AI ของคุณ, เปิดเผย GPU ให้กับชั้นเช่าหรือ API. ว่าง? ขุด. งานมาถึง? หยุดการขุด, รัน AI, แล้วกลับมาทำต่อ. วิธีนี้ช่วยให้ฮาร์ดแวร์ของคุณทำงานและเพิ่มการใช้งานให้มีประสิทธิภาพสูงสุด.

ความเสี่ยงและข้อจำกัด (และวิธีลดความเสี่ยง)

• ความไม่สม่ำเสมอของงาน: ลงทะเบียนในหลายตลาด; ตั้งค่าการแจ้งเตือน; เปิดใช้งานการสลับอัตโนมัติ.
• ความเครียด/ความร้อนของ VRAM: ปรับแต่งพลังงาน/อุณหภูมิ, เปลี่ยนแผ่นระบายความร้อน, ตรวจสอบการไหลของอากาศ.
• การพึ่งพาเครือข่าย: รักษาการเชื่อมต่อที่เสถียร (แนะนำ 200–500 Mbps).
• กฎหมาย/การปฏิบัติตามข้อกำหนด: ปฏิบัติตามข้อกำหนดของโมเดล/ผู้ให้บริการ; อย่าส่งต่อภาระงานที่ไม่ได้รับอนุญาต.
• ความอิ่มตัวของตลาด: สร้างความแตกต่างด้วยเวลาทำงาน, ขนาด VRAM, และการตั้งราคาที่คาดการณ์ได้.

คุณสามารถทำรายได้จริงได้เท่าไหร่? (RTX 4090/5090 + เครื่องคำนวณ)

อะไรที่ส่งผลต่อรายได้

• การใช้งาน (% ของวันที่มีงานที่ได้รับค่าจ้าง) — ตัวปรับรายได้ #1.
• อัตรา (€/$/GPU-ชั่วโมง หรือ ต่อ 1M โทเค็น) — สูงขึ้นสำหรับงานที่ใช้ VRAM หนัก.
• พลังงานและการทำความเย็น — หักค่าไฟฟ้าเพื่อให้ได้สุทธิ.
• เครือข่ายและการจัดเก็บข้อมูล — โมเดล/ไฟล์ขนาดใหญ่ต้องการแบนด์วิดท์และดิสก์ที่รวดเร็ว.
• คุณภาพการตั้งค่า — ภาพที่มั่นคง, การทำงานต่อเนื่อง, และการสนับสนุนที่รวดเร็วช่วยเพิ่มงานซ้ำ.

ช่วง GPU เดี่ยวที่สมจริงสำหรับการดูแลรักษาอย่างดี RTX 4090 คือ $500–$1,000/เดือน, โดยสมมติอัตราผสมและการใช้งานที่มั่นคง ฟาร์มระดับสูงหรือคู่ 4090 สามารถเกินกว่านี้ได้.

สถานการณ์การตั้งราคาตามโทเค็น (DeepSeek-R 33B)

สำหรับการคำนวณเหล่านี้เราใช้ deepseek-r:33b เพื่อประมาณการประมวลผลโทเค็น.

1) รายได้ต่ออุปกรณ์ (ก่อนหักค่าไฟฟ้า)

รูปแบบการกำหนดราคา	8 ชั่วโมง/วัน	24 ชั่วโมง/วัน
7 EUR / ล้านโทเค็น	$231.49	$694.46
10 EUR / ล้านโทเค็น	$330.70	$992.09

2) ค่าไฟฟ้าต่ออุปกรณ์

ภูมิภาค	8 ชั่วโมง/วัน	24 ชั่วโมง/วัน
สหรัฐอเมริกา (0.15 USD/kWh)	$18.60	$55.80
ยุโรป (0.25 USD/kWh)	$31.00	$93.00

3) กำไรสุทธิต่ออุปกรณ์ (หลังหักค่าไฟฟ้า)

รูปแบบการกำหนดราคา	ภูมิภาค	8 ชั่วโมง/วัน	24 ชั่วโมง/วัน
7 EUR / M โทเค็น	สหรัฐอเมริกา	$212.89	$638.66
7 EUR / M โทเค็น	ยุโรป	$200.49	$601.46
10 ยูโร / M โทเค็น	สหรัฐอเมริกา	$312.10	$936.29
10 ยูโร / M โทเค็น	ยุโรป	$299.70	$899.09

ข้อสรุป: 8 ชั่วโมง/วัน ที่ 7 EUR/M tokens → ~$213/เดือน (สหรัฐอเมริกา), ~$200/เดือน (ยุโรป). 24 ชั่วโมง/วัน ที่ 7 EUR/M tokens → ~$639/เดือน (สหรัฐอเมริกา), ~$601/เดือน (ยุโรป). 24 ชั่วโมง/วัน ที่ 10 EUR/M tokens → สูงสุด ~$936/เดือน (สหรัฐอเมริกา). ค่าใช้จ่ายพลังงานที่สูงขึ้นในยุโรปลดกำไรสุทธิ แต่ยังคงมีกำไรที่เป็นไปได้ด้วยการใช้งานที่แข็งแกร่ง.

RTX 5090 เทียบกับ 4090: การเพิ่มประสิทธิภาพ & ข้อได้เปรียบ VRAM 32 GB

โมเดล RTX 5090 มักแสดงการเพิ่มขึ้น ~50–60% ใน LLM tokens/วินาที เทียบกับ 4090 บนสแต็กที่ปรับแต่ง และ ~40–45% ในงานคอมพิวเตอร์วิชั่นหลายงาน. 32 GB GDDR7 และแบนด์วิดท์ขนาดใหญ่ คุณสามารถใส่หน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้นหรือขนาดแบตช์ที่ใหญ่ขึ้น, รันการแพร่กระจายที่หนักขึ้นและ LoRAs ที่ใหญ่ขึ้นโดยมีการสลับน้อยลง, และกำหนดอัตรารายชั่วโมงที่สูงขึ้นในงานที่ไวต่อ VRAM.

หากคุณกำลังเลือกระหว่าง 4090 และ 5090 เพื่อหารายได้, พื้นที่ว่าง VRAM ของ 5090 มักให้ผลตอบแทน €/ชั่วโมง ที่ดีกว่าและครอบคลุมงานที่กว้างขึ้น — โดยเฉพาะในช่วงเวลาที่มีความต้องการสูง.

เครื่องคำนวณด่วน (โมเดล €/ชั่วโมง)

สูตร (รายเดือนสุทธิ): สุทธิ € = (อัตรารายชั่วโมง GPU × ชั่วโมงที่จ่าย) – (kWh × € ต่อ kWh), ซึ่ง ชั่วโมงที่จ่าย = 24 × วัน × การใช้งาน%. สมมติฐานด้านล่างใช้ €0.22/kWh, 350 W (4090) หรือ 400 W (5090) ระหว่างงาน AI และเดือนที่มี 30 วัน — ปรับให้เข้ากับตลาดของคุณ.

สถานการณ์ A — 4090 (อนุรักษ์นิยม): อัตรา: €2.5/ชม., การใช้งาน: 35% → ชั่วโมงที่จ่าย: 252 ชม. รายได้รวม: €630. พลังงาน: 0.35 × 252 × 0.22 = €19.4. รายได้สุทธิ ≈ €610/เดือน.

สถานการณ์ B — 4090 (แข็งแกร่ง): อัตรา: €4.0/ชม., การใช้งาน: 50% → ชั่วโมงที่จ่าย: 360 ชม. รายได้รวม: €1,440. พลังงาน: 0.35 × 360 × 0.22 = €27.7. รายได้สุทธิ ≈ €1,412/เดือน.

สถานการณ์ C — 5090 (งาน VRAM ระดับพรีเมียม): อัตรา: €5.5/ชม., การใช้งาน: 55% → ชั่วโมงที่จ่าย: 396 ชม. รายได้รวม: €2,178. พลังงาน: 0.40 × 396 × 0.22 = €34.8. รายได้สุทธิ ≈ €2,143/เดือน.

เคล็ดลับ: การสร้างรายได้ไม่ใช่แค่เรื่องความเร็วดิบ. ความครอบคลุมของงาน (ซึ่งโมเดล/งานที่คุณสามารถรับได้) และ การใช้งานเวลาว่าง เป็นตัวคูณ.

ShareAI เทียบกับตัวเลือกแบบดั้งเดิม (การเปรียบเทียบอย่างรวดเร็ว)

ทำไมการสร้างรายได้จาก “เวลาว่าง” ถึงสำคัญ

อุปกรณ์ส่วนใหญ่มักไม่ได้ใช้งานในช่วงเวลาส่วนใหญ่ของวัน. แชร์เอไอ ถูกสร้างขึ้นเพื่อ เติมเต็มช่องว่างเหล่านั้น, ดังนั้นเจ้าของ GPU จะได้รับเงินสำหรับเวลาที่พวกเขาอาจเสียไปหลังจากลงทุนในฮาร์ดแวร์ แพลตฟอร์มมุ่งเน้นไปที่การเริ่มต้นใช้งานที่ง่าย การจ่ายเงินที่คาดการณ์ได้ และการควบคุมที่เป็นมิตรต่อผู้ให้บริการ (การตั้งราคา, ความพร้อมใช้งาน, รูปภาพ).

การเปรียบเทียบในพริบตา

ตัวเลือก	สิ่งที่มันคือ	ข้อดี	ข้อเสีย	เหมาะสำหรับ
แชร์เอไอ	เครือข่ายผู้ให้บริการสำหรับ AI/LLM/render พร้อมการสร้างรายได้จากเวลาว่าง	การเริ่มต้นใช้งานที่รวดเร็ว, การจัดเส้นทางงานอัตโนมัติ, การยืนยันตัวตน + คีย์ API + การเรียกเก็บเงิน, เอกสารและคู่มือสำหรับผู้ให้บริการ	คุณยังคงจัดการความร้อน/เครือข่าย; การใช้งานอาจแตกต่างกัน	เจ้าของ GPU ที่บ้าน, ฟาร์มขนาดเล็ก
ตลาดคอมพิวเตอร์ทั่วไป	แพลตฟอร์มการลงประกาศ/เช่าแบบเปิด	รายการที่ยืดหยุ่น, อัตราที่เปลี่ยนแปลงได้	การตั้งค่าด้วยตนเองที่ซับซ้อนกว่า; การค้นหาอาจยากขึ้น	ผู้ใช้ระดับสูงที่ชื่นชอบการทำเอง
เครือข่ายสำหรับการเรนเดอร์เท่านั้น	เครือข่าย GPU ที่เน้นการเรนเดอร์ 2D/3D	ความต้องการสูงในกลุ่ม VFX/DCC	ครอบคลุม LLM น้อยกว่า, ความต้องการ VRAM แตกต่างกัน	ศิลปิน, ฟาร์มที่เน้นการเรนเดอร์หนัก
สคริปต์ DIY & การเช่าเอง	สร้างคิวและการเรียกเก็บเงินของคุณเอง	ควบคุมได้เต็มที่, เก็บกำไรไว้	ใช้เวลามาก, ภาระการสนับสนุน, การค้นพบต่ำ	DevOps ขั้นสูง & เอเจนซี่

ทำไมต้อง ShareAI? มันถูกปรับให้เหมาะสมเพื่อจับเวลาว่าง, ขยายการครอบคลุมงานด้วยภาพ/เวิร์กโฟลว์ที่พร้อมใช้งาน, และช่วยให้ผู้ให้บริการควบคุมอัตราค่าบริการได้ในขณะที่ทำให้การยืนยันตัวตน, การเรียกเก็บเงิน, และการใช้งาน API ง่ายขึ้น.

เริ่มต้นใน 3 ขั้นตอน

1) สร้างบัญชี ShareAI ของคุณ — การตรวจสอบสิทธิ์ (เข้าสู่ระบบ/สมัครสมาชิกอัตโนมัติ): ลงชื่อเข้าใช้ ShareAI

2) เตรียมการตั้งค่าผู้ให้บริการของคุณ — สร้างคีย์ API · คู่มือผู้ให้บริการ

3) เริ่มรับงาน (เติมเต็มเวลาว่าง) — ตรวจสอบใน สนามเด็กเล่น · ติดตาม การเปิดตัว

มีประโยชน์เพิ่มเติม: เอกสาร · การเรียกเก็บเงิน · โมเดล

คำถามที่พบบ่อย

เกณฑ์การจ่ายเงินคืออะไร?

การจ่ายเงินขั้นต่ำคือ €100.

วิธีการชำระเงินที่รองรับมีอะไรบ้าง?

บัตรที่บันทึกไว้และช่องทางธนาคาร/คริปโตแตกต่างกันไปตามภูมิภาค; เลือกวิธีการจ่ายเงินที่คุณต้องการใน การเรียกเก็บเงิน.

ฉันสามารถขุดและทำงาน AI พร้อมกันได้หรือไม่?

ได้ — ตั้งค่าระบบไฮบริดที่สลับระหว่างการขุดและงาน AI เมื่อมีงาน AI ที่จ่ายเงินเข้ามา ให้หยุดการขุด ทำงานนั้น แล้วกลับมาขุดต่อ.

การ์ด RTX 4090 เพียงตัวเดียวเพียงพอที่จะทำรายได้ $500–$1,000/เดือนหรือไม่?

ใช่ — ด้วยการใช้งานที่มั่นคงและอัตราค่าชั่วโมง/โทเค็นที่เหมาะสม การ์ด 4090 สามารถทำได้ในช่วงนั้น รายได้ขึ้นอยู่กับเวลาทำงาน VRAM ที่เหมาะสม เครือข่าย และชื่อเสียง.

ฉันจำเป็นต้องใช้อินเทอร์เน็ตระดับองค์กรหรือไม่?

ตั้งเป้าหมายสำหรับ uplink ที่เสถียร 200–500 Mbps และความหน่วงที่คงที่ ผู้ให้บริการหลายรายประสบความสำเร็จจากห้องแลปที่บ้านด้วย QoS และการเดินสายที่เหมาะสม.

งาน AI จะทำให้ GPU ของฉันร้อนเกินไปหรือไม่?

งาน AI สามารถทำให้ VRAM มีอุณหภูมิสูงกว่าการขุด ควรรักษาเคสให้สะอาด ใช้แผ่น/สารระบายความร้อนคุณภาพดี ปรับแต่งพัดลม/เส้นโค้ง และตรวจสอบอุณหภูมิฮอตสปอต.

ShareAI จัดการเรื่องความเป็นส่วนตัวและข้อกำหนดของโมเดลอย่างไร?

งานที่ปฏิบัติตามข้อกำหนดเท่านั้นที่จะถูกส่งต่อ ผู้ให้บริการไม่ควรดำเนินงานที่ไม่ได้รับอนุญาตและต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดของโมเดล/ผู้ให้บริการที่เกี่ยวข้อง.

RTX 5090 ทำรายได้มากกว่า 4090 จริงหรือไม่?

บ่อยครั้งใช่ เนื่องจากการเพิ่ม throughput LLM ~50–60% และ VRAM 32 GB ที่ช่วยให้สามารถทำงานที่มีมูลค่าสูงขึ้นได้ ซึ่งมักจะแปลเป็นรายได้ €/ชั่วโมงที่ดีกว่าและครอบคลุมงานได้กว้างขึ้น.

ขั้นตอนถัดไป

สำรวจโมเดลและงานที่มีอยู่: โมเดล. ลองงานตั้งแต่ต้นจนจบในเว็บ UI: สนามเด็กเล่น. อ่านเอกสารและเคล็ดลับสำหรับผู้ให้บริการ: เอกสารประกอบ · คู่มือผู้ให้บริการ. ติดตามฟีเจอร์ใหม่สำหรับผู้ให้บริการ: การเปิดตัว.

ต้องการบทเรียนที่เน้นการสร้างและเคล็ดลับสำหรับผู้ให้บริการเพิ่มเติมหรือไม่? สำรวจที่ นักพัฒนา เก็บถาวร.