GPU Passive Income: Kumita ng $500–$1,000/Buwan gamit ang Iyong RTX 4090 (2025 Guide)

Na-update Pebrero 2026

Bumuo o bumili ka ng makapangyarihang GPU rig — ngayon gawin itong magbayad para sa sarili nito. Sa 2025, Ang pasibong kita ng GPU ay lumilipat mula sa klasikong crypto mining patungo sa AI/LLM inference, training bursts, at rendering. Sa gabay na ito, matututunan mo kung bakit nangyayari ang pagbabago, paano pinapalakas ng mga limitasyon sa data-center ng Europa ang pangangailangan para sa desentralisadong GPUs, kung ano ang maaari mong makatotohanang kitain gamit ang RTX 4090 (at 5090), paano pagkakitaan ang patay na oras ng GPU gamit ang ShareAI, at paano magsimula sa 3 hakbang.

Bakit ang pasibong kita ng GPU ay pumapalit sa crypto mining sa 2025

Ekonomiya: Ang kita ng PoW pababa, ang pangangailangan sa AI pataas

Ang Crypto Proof-of-Work mining ay unti-unting naging hindi gaanong kumikita dahil sa mas mataas na network difficulty, pagbawas ng gantimpala, at tumataas na presyo ng kuryente. Kasabay nito, sumasabog ang pangangailangan para sa GPU compute: ang mga startup at negosyo ay nagpapadala ng mga AI apps, ang LLM-as-a-Service ay lumalawak, at ang mga workload ng video/gen-AI ay tumataas. Sa praktika, ang isang oras ng pag-upa ng GPU para sa AI ay maaaring magbigay ng 1.5×–4× na kita ng parehong oras na ginugol sa pagmimina — at ang iyong cash flow ay mas kaunti ang nakatali sa volatility ng token.

PoW vs AI workloads (ano ang nagbabago para sa iyong rig)

Pagmimina: matatag, paulit-ulit na hash computations; mahusay para sa ilang GPUs; tumatakbo 24/7; ang kita ay sumusunod sa presyo ng coin at kahirapan.

AI/LLM/Render: iba't ibang gawain (inference, fine-tuning, training bursts, rendering); umaasa sa matrix math, bandwidth ng VRAM, at kabuuang throughput ng GPU; ang mga trabaho ay maaaring i-schedule o biglaan; nakikinabang mula sa containers, APIs, at virtualization.

Pangunahing punto: ang hardware na pang-isang layunin sa pagmimina ay may makitid na pokus. Ang GPUs ay multifunctional at mahusay na umaangkop sa mga trabaho ng AI/LLM — perpekto para sa paglipat ng rigs sa mas mataas na halaga ng trabaho.

Bakit bumibilis ang pagbabagong ito sa Europa (kakulangan sa kapasidad)

Ang Europa ay nagpapatakbo ng ~3,000 data centers na may ~11 GW operational at 20 GW sa pipeline, ngunit ~84% utilization ay nag-iiwan lamang ng ~1.76 GW na ekstrang. Ang vacancy sa FLAPD markets ay nasa paligid ng 8%, ang demand ay lumampas sa bagong supply sa loob ng 3+ taon, at ~30 GW ng mga proyekto ay natigil sa grid-connection queues. Ang demand sa kuryente ay ~96 TWh (2024) na tumutungo sa ~150 TWh pagsapit ng 2030. Samantala, ang footprint ng GPU ay tumataas (~380k GPUs; A-series ang nangunguna; H-class lumalawak), na may EU GPU market na inaasahang aabot sa €82.2B pagsapit ng 2034.

Ano ang ibig sabihin nito para sa mga provider: na may masikip na centralized capacity at limitado ang kapangyarihan/lupa, desentralisadong GPUs (mga home lab, maliliit na sakahan) na maaaring maghatid ng mga workload na sumusunod mahalagang mga shock absorber — lalo na sa panahon ng peak windows. Eksakto kung saan IbahagiAI pumapasok: pag-reroute ng mga trabaho sa nakatigil consumer at prosumer GPUs.

Sino na ang lumilipat

Malalaking data center ay nire-repurpose ang mga rack para sa AI. Mga mid-size na sakahan na may RTX 30/40 series ay lumipat sa render at inference marketplaces. Mga home miner (hal., single RTX 3080/3090/4080/4090) ay kumikita nang higit sa Stable Diffusion inference, LLM inference (Qwen/Llama/Mixtral), at video generation. Ang mga hadlang sa pagpasok ay patuloy na bumababa sa pamamagitan ng mga “connect and earn” platform.

Snapshot ng kakayahang kumita (RTX 3080/3090/4090)

Uri ng card	Kita sa pagmimina (kada araw)	Kita mula ng AI/income ng render (kada araw)	Pagkakaiba
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

Hybrid mode: Pagmimina + AI sa parehong rig

Gusto mo ba ng pagmimina bilang backstop? Magpatakbo ng hybrid setup: mag-install ng management OS (HiveOS/SimpleMining/Ubuntu), gumamit ng Docker containers para sa iyong AI runtime, i-expose ang GPU sa isang rental/API layer. Idle? Magmina. May dumating na trabaho? I-pause ang pagmimina, patakbuhin ang AI, pagkatapos ay ipagpatuloy. Pinapanatili nitong abala ang iyong hardware at pinapakinabangan ang epektibong paggamit.

Mga panganib at limitasyon (at paano ito maibsan)

• Hindi regular na trabaho: maglista sa maraming marketplaces; mag-set ng alerts; paganahin ang autoswitching.
• Stress/thermals ng VRAM: i-tune ang power/temps, i-refresh ang pads, tiyakin ang airflow.
• Pagkadepende sa network: panatilihing stable ang uplink (inirerekomenda ang 200–500 Mbps).
• Legal/pagsunod: sundin ang mga tuntunin ng modelo/provider; huwag mag-relay ng hindi pinapayagang workloads.
• Saturation ng merkado: magkaiba sa uptime, laki ng VRAM, at predictable na pagpepresyo.

Magkano talaga ang maaari mong kitain? (RTX 4090/5090 + calculator)

Ano ang nakakaapekto sa kita

• Paggamit (% ng araw na may bayad na trabaho) — ang #1 revenue lever.
• Rate (€/$/GPU-hour o bawat 1M tokens) — mas mataas para sa mga trabahong VRAM-intensive.
• Power at paglamig — ibawas ang kuryente upang makuha ang neto.
• Network at imbakan — ang malalaking modelo/artifacts ay nangangailangan ng bandwidth at mabilis na mga disk.
• Kalidad ng setup — ang solidong imahe, uptime, at mabilis na suporta ay nagpapataas ng ulit-ulit na trabaho.

Isang realistiko na solo-GPU range para sa maayos na pinapanatili RTX 4090 ay $500–$1,000/buwan, kung isasaalang-alang ang blended rates at solidong paggamit. Ang mga high-end farms o 4090 pairs ay maaaring lumampas dito.

Mga senaryo ng pagpepresyo batay sa token (DeepSeek-R 33B)

Para sa mga kalkulasyong ito ginamit namin deepseek-r:33b upang tantiyahin ang throughput ng mga token.

1) Kita bawat Device (bago ang gastos sa kuryente)

Modelo ng Pagpepresyo	8 oras/araw	24 oras/araw
7 EUR / milyon na mga token	$231.49	$694.46
10 EUR / milyon na mga token	$330.70	$992.09

2) Gastos sa Kuryente bawat Device

Rehiyon	8 oras/araw	24 oras/araw
USA (0.15 USD/kWh)	$18.60	$55.80
Europa (0.25 USD/kWh)	$31.00	$93.00

3) Netong Kita bawat Device (pagkatapos ng gastos sa kuryente)

Modelo ng Pagpepresyo	Rehiyon	8 oras/araw	24 oras/araw
7 EUR / M na mga token	USA	$212.89	$638.66
7 EUR / M na mga token	Europa	$200.49	$601.46
10 EUR / M tokens	USA	$312.10	$936.29
10 EUR / M tokens	Europa	$299.70	$899.09

Mga takeaway: 8h/araw sa 7 EUR/M tokens → ~$213/buwan (USA), ~$200/buwan (EU). 24h/araw sa 7 EUR/M tokens → ~$639/buwan (USA), ~$601/buwan (EU). 24h/araw sa 10 EUR/M tokens → hanggang ~$936/buwan (USA). Ang mas mataas na gastos sa enerhiya ng Europa ay nagpapababa ng neto, ngunit nananatiling posible ang kita sa malakas na paggamit.

RTX 5090 vs 4090: pagtaas ng performance & 32 GB VRAM advantage

Sa RTX 5090 madalas nagpapakita ng ~50–60% pagtaas sa LLM tokens/sec kumpara sa 4090 sa optimized stacks, at ~40–45% pagtaas sa maraming computer-vision tasks. Sa 32 GB GDDR7 at malaking bandwidth, maaari kang magkasya ng mas malalaking context windows o mas malalaking batch sizes, magpatakbo ng mas mabibigat na diffusion at mas malalaking LoRAs na may mas kaunting swapping, at mag-command ng mas mataas na hourly rates sa mga trabahong sensitibo sa VRAM.

Kung pumipili ka sa pagitan ng 4090 at 5090 para sa kita, ang VRAM headroom ng 5090 ay madalas nagbibigay ng mas mahusay na €/hr at mas malawak na saklaw ng trabaho — lalo na sa premium demand windows.

Mabilis na calculator (€/hr model)

Formula (neto buwanan): Net € = (GPU-hour rate × bayad na oras) – (kWh × € bawat kWh), kung saan bayad na oras = 24 × araw × paggamit%. Ang mga palagay sa ibaba ay gumagamit ng €0.22/kWh, 350 W (4090) o 400 W (5090) sa panahon ng mga AI na trabaho, at isang 30-araw na buwan — iakma sa iyong merkado.

Senaryo A — 4090 (konserbatibo): Rate: €2.5/oras, Paggamit: 35% → Bayad na oras: 252 oras. Kabuuan: €630. Kuryente: 0.35 × 252 × 0.22 = €19.4. Net ≈ €610/buwan.

Senaryo B — 4090 (malakas): Rate: €4.0/oras, Paggamit: 50% → Bayad na oras: 360 oras. Kabuuan: €1,440. Kuryente: 0.35 × 360 × 0.22 = €27.7. Net ≈ €1,412/buwan.

Senaryo C — 5090 (premium VRAM na trabaho): Rate: €5.5/oras, Paggamit: 55% → Bayad na oras: 396 oras. Kabuuan: €2,178. Kuryente: 0.40 × 396 × 0.22 = €34.8. Net ≈ €2,143/buwan.

Tip: ang monetization ay hindi lamang tungkol sa bilis. Saklaw ng trabaho (kung aling mga modelo/trabaho ang maaari mong tanggapin) at paggamit ng oras na walang ginagawa ay ang mga multiplier.

ShareAI vs. tradisyunal na mga opsyon (mabilisang paghahambing)

Bakit mahalaga ang monetization ng “oras na walang ginagawa”

Karamihan sa mga rigs ay nakatengga sa nakakagulat na bahagi ng araw. IbahagiAI ay ginawa upang punan ang mga puwang na iyon, kaya ang mga may-ari ng GPU ay binabayaran para sa oras na kung hindi man ay masasayang pagkatapos mamuhunan sa hardware. Ang platform ay nakatuon sa madaling onboarding, maaasahang bayad, at provider-friendly na mga kontrol (presyo, uptime, mga imahe).

Paghahambing sa isang tingin

Opsyon	Ano ito	Mga Bentahe	Mga Kahinaan	Pinakamahusay para sa
IbahagiAI	Network ng provider para sa AI/LLM/render na may monetization ng idle-time	Mabilis na onboarding, awtomatikong pag-route ng trabaho, Auth + API keys + billing, mga dokumento at gabay para sa provider	Ikaw pa rin ang namamahala sa thermals/network; nag-iiba ang paggamit	Mga may-ari ng Home GPU, maliliit na sakahan
Mga generic na pamilihan ng compute	Mga bukas na platform ng listahan/pagrenta	Flexible na mga listahan, nagbabagong mga rate	Mas mabigat na manu-manong setup; maaaring mas mahirap ang pagtuklas	Mga power user na mahilig sa DIY
Mga network na para lamang sa rendering	Mga GPU network na nakatuon sa 2D/3D rendering	Malakas na demand sa mga VFX/DCC na niches	Mas kaunting saklaw ng LLM, nag-iiba ang mga pangangailangan sa VRAM	Mga artist, mga farm na mabigat sa rendering
DIY na mga script at sariling pagpaparenta	Gumawa ng sarili mong queue + pagsingil	Buong kontrol, panatilihin ang margin	Nakakaubos ng oras, pasanin sa suporta, mababang kakayahang matuklasan	Advanced na DevOps at mga ahensya

Bakit ShareAI? Na-optimize ito upang makuha ang patay na oras, palawakin ang saklaw ng trabaho gamit ang mga handang imahe/workflows, at panatilihin ang kontrol ng mga provider sa mga rate card habang pinapasimple ang Auth, pagsingil, at paggamit ng API.

Pagsisimula sa 3 hakbang

1) Gumawa ng iyong ShareAI account — Auth (auto-detect ng pag-login/pag-sign-up): Mag-sign in sa ShareAI

2) Ihanda ang iyong provider setup — Gumawa ng API Key · Gabay sa Provider

3) Simulan ang pagkuha ng mga trabaho (punan ang patay na oras) — I-validate sa Palaruan · Subaybayan Mga Paglabas

Kapaki-pakinabang din: Mga Dokumento · Pagsingil · Mga Modelo

Mga FAQs

Ano ang payout threshold?

Ang minimum na payout ay €100.

Anong mga paraan ng pagbabayad ang sinusuportahan?

Ang Card-on-file at bank/crypto rails ay nag-iiba ayon sa rehiyon; piliin ang iyong gustong paraan ng payout sa Pagsingil.

Maaari ba akong magmina at magpatakbo ng AI jobs nang sabay?

Oo — mag-set up ng hybrid na lumilipat sa pagitan ng pagmimina at AI jobs. Kapag may dumating na bayad na AI job, i-pause ang pagmimina, patakbuhin ang gawain, pagkatapos ay ipagpatuloy.

Sapat na ba ang isang RTX 4090 upang kumita ng $500–$1,000/buwan?

Oo — sa solidong paggamit at makatwirang hourly/token rate, ang 4090 ay maaaring maabot ang saklaw na iyon. Ang kita ay nakadepende sa uptime, VRAM fit, network, at reputasyon.

Kailangan ko ba ng enterprise-grade internet?

Maghangad ng matatag na 200–500 Mbps uplink at pare-parehong latency. Maraming provider ang nagtatagumpay mula sa home labs gamit ang tamang QoS at wiring.

Mag-o-overheat ba ang GPU ko dahil sa AI jobs?

Ang AI workloads ay maaaring magpataas ng VRAM temps nang mas matindi kaysa sa mining. Panatilihing malinis ang case, de-kalidad na pads/paste, tuned fans/curves, at i-monitor ang hotspot temps.

Paano hinahandle ng ShareAI ang privacy at model terms?

Tanging compliant workloads lamang ang niruruta; hindi dapat magpatakbo ang mga provider ng hindi pinapayagang jobs at kailangang sundin ang naaangkop na model/provider terms.

Totoo bang mas malaki ang kita ng RTX 5090 kaysa sa 4090?

Madalas oo, salamat sa ~50–60% LLM throughput uplift at 32 GB VRAM na nagbibigay-daan sa mas mataas na halaga ng jobs. Karaniwan itong nagreresulta sa mas magandang €/hr at mas malawak na job coverage.

Mga susunod na hakbang

Tuklasin ang mga available na modelo at workloads: Mga Modelo. Subukan ang mga jobs end-to-end sa web UI: Palaruan. Basahin ang mga dokumento at provider tips: Dokumentasyon · Gabay sa Provider. Manatiling updated sa mga bagong provider features: Mga Paglabas.

Nais mo ba ng mas maraming tutorial na nakatuon sa builder at provider tips? Tuklasin ang Mga Developer archive.