Thu nhập thụ động từ GPU: Kiếm $500–$1,000/tháng với RTX 4090 của bạn (Hướng dẫn 2025)

Cập nhật Tháng 2 2026

Bạn đã xây dựng hoặc mua một hệ thống GPU mạnh mẽ — giờ hãy để nó tự trả tiền. Vào năm 2025, Thu nhập thụ động từ GPU đang chuyển từ khai thác tiền điện tử cổ điển sang suy luận AI/LLM, các đợt huấn luyện, và kết xuất. Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu lý do tại sao sự chuyển đổi đang diễn ra, cách các hạn chế trung tâm dữ liệu ở châu Âu làm tăng nhu cầu về GPU phi tập trung, những gì bạn có thể kiếm được thực tế với RTX 4090 (và 5090), cách kiếm tiền từ thời gian chết của GPU với ShareAI, và cách bắt đầu trong 3 bước.

Tại sao thu nhập thụ động từ GPU đang thay thế khai thác tiền điện tử vào năm 2025

Kinh tế học: Lợi nhuận PoW giảm, nhu cầu AI tăng

Khai thác tiền điện tử Proof-of-Work đã dần trở nên kém lợi nhuận hơn do độ khó mạng cao hơn, giảm phần thưởng, và giá điện tăng. Đồng thời, nhu cầu về tính toán GPU đang bùng nổ: các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp đang triển khai ứng dụng AI, LLM-as-a-Service đang mở rộng quy mô, và khối lượng công việc video/gen-AI đang tăng mạnh. Trong thực tế, một giờ thuê GPU cho AI có thể mang lại doanh thu gấp 1.5×–4× của cùng một giờ dành cho khai thác — và dòng tiền của bạn là ít bị ràng buộc với sự biến động của token.

PoW so với khối lượng công việc AI (những gì thay đổi cho thiết bị của bạn)

Khai thác: tính toán băm ổn định, lặp đi lặp lại; tuyệt vời cho một số GPU; chạy 24/7; thu nhập theo dõi giá coin và độ khó.

AI/LLM/Kết xuất: các nhiệm vụ đa dạng (suy luận, tinh chỉnh, đào tạo ngắn hạn, kết xuất); dựa vào toán ma trận, băng thông VRAM, và tổng hiệu suất GPU; công việc có thể được lên lịch hoặc đột biến; hưởng lợi từ container, API, và ảo hóa.

Kết luận: phần cứng khai thác đơn mục đích tập trung hẹp. GPU là đa chức năng và thích nghi tốt với công việc AI/LLM — lý tưởng để chuyển đổi thiết bị sang công việc có giá trị cao hơn.

Tại sao sự chuyển đổi này đang tăng tốc ở châu Âu (khủng hoảng năng lực)

Châu Âu vận hành ~3,000 trung tâm dữ liệu với ~11 GW hoạt động và 20 GW trong kế hoạch, tuy nhiên ~84% sử dụng chỉ để lại ~1.76 GW dự phòng. Tỷ lệ trống ở các thị trường FLAPD dao động khoảng 8%, nhu cầu đã vượt cung mới trong hơn 3 năm, và ~30 GW dự án đang bị kẹt trong hàng đợi kết nối lưới điện. Nhu cầu điện là ~96 TWh (2024) xu hướng đến ~150 TWh vào năm 2030. Trong khi đó, dấu chân GPU đang tăng mạnh (~380k GPU; A-series dẫn đầu; H-class mở rộng), với thị trường GPU EU dự kiến đạt €82.2B vào năm 2034.

Điều này có ý nghĩa gì đối với các nhà cung cấp: với năng lực tập trung chặt chẽ và hạn chế về điện/đất, GPU phi tập trung (phòng thí nghiệm tại nhà, trang trại nhỏ) có thể cung cấp khối lượng công việc tuân thủ trở thành bộ giảm sốc giá trị — đặc biệt trong các khung thời gian cao điểm. Đó chính xác là nơi Chia sẻAI tập trung vào: định tuyến công việc đến nhàn rỗi GPU dành cho người tiêu dùng và người dùng chuyên nghiệp.

Ai đã chuyển đổi

Các trung tâm dữ liệu lớn đã được tái sử dụng thành AI. Các trang trại cỡ trung với dòng RTX 30/40 đã chuyển sang thị trường render và suy luận. Người đào tại nhà (ví dụ: RTX 3080/3090/4080/4090 đơn lẻ) kiếm được nhiều hơn từ suy luận Stable Diffusion, suy luận LLM (Qwen/Llama/Mixtral), và tạo video. Rào cản gia nhập tiếp tục giảm thông qua các nền tảng “kết nối và kiếm tiền”.

Ảnh chụp lợi nhuận (RTX 3080/3090/4090)

Loại thẻ	Thu nhập từ đào (mỗi ngày)	Thu nhập suy luận/render AI (mỗi ngày)	Sự khác biệt
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

Chế độ lai: Khai thác + AI trên cùng một giàn

Muốn khai thác như một phương án dự phòng? Thiết lập một hệ thống lai: cài đặt hệ điều hành quản lý (HiveOS/SimpleMining/Ubuntu), sử dụng các container Docker cho runtime AI của bạn, mở GPU cho lớp thuê/API. Nhàn rỗi? Khai thác. Công việc đến? Tạm dừng khai thác, chạy AI, sau đó tiếp tục. Điều này giữ cho phần cứng của bạn bận rộn và tối đa hóa hiệu quả sử dụng.

Rủi ro và hạn chế (và cách giảm thiểu)

• Công việc không đều đặn: liệt kê trên nhiều thị trường; đặt cảnh báo; bật chuyển đổi tự động.
• Căng thẳng VRAM/nhiệt độ: điều chỉnh công suất/nhiệt độ, làm mới miếng đệm, đảm bảo luồng không khí.
• Phụ thuộc vào mạng: giữ kết nối ổn định (khuyến nghị 200–500 Mbps).
• Pháp lý/tuân thủ: tuân theo các điều khoản của mô hình/nhà cung cấp; không chuyển tiếp các khối lượng công việc bị cấm.
• Bão hòa thị trường: phân biệt bằng thời gian hoạt động, kích thước VRAM và giá cả dự đoán được.

Bạn thực sự có thể kiếm được bao nhiêu? (RTX 4090/5090 + máy tính)

Những yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập

• Sử dụng (% của ngày với công việc được trả lương) — đòn bẩy doanh thu #1.
• Tỷ lệ (€/$/GPU-giờ hoặc mỗi 1M token) — cao hơn cho các công việc yêu cầu VRAM cao.
• Năng lượng & làm mát — trừ điện để tính lợi nhuận ròng.
• Mạng & lưu trữ — các mô hình/lưu trữ lớn cần băng thông và ổ đĩa nhanh.
• Chất lượng thiết lập — hình ảnh ổn định, thời gian hoạt động và hỗ trợ nhanh tăng số lượng công việc lặp lại.

Một phạm vi GPU đơn thực tế cho một hệ thống được bảo trì tốt RTX 4090 là $500–$1,000/tháng, giả định tỷ lệ pha trộn và sử dụng ổn định. Các trang trại cao cấp hoặc cặp 4090 có thể vượt qua mức này.

Các kịch bản định giá dựa trên token (DeepSeek-R 33B)

Đối với các tính toán này, chúng tôi đã sử dụng deepseek-r:33b để ước tính thông lượng token.

1) Doanh thu trên mỗi thiết bị (trước chi phí điện)

Mô hình định giá	8 giờ/ngày	24 giờ/ngày
7 EUR / triệu token	$231.49	$694.46
10 EUR / triệu token	$330.70	$992.09

2) Chi phí điện trên mỗi thiết bị

Khu vực	8 giờ/ngày	24 giờ/ngày
Mỹ (0.15 USD/kWh)	$18.60	$55.80
Châu Âu (0.25 USD/kWh)	$31.00	$93.00

3) Lợi nhuận ròng trên mỗi thiết bị (sau chi phí điện)

Mô hình định giá	Khu vực	8 giờ/ngày	24 giờ/ngày
7 EUR / M token	Hoa Kỳ	$212.89	$638.66
7 EUR / M token	Châu Âu	$200.49	$601.46
10 EUR / M token	Hoa Kỳ	$312.10	$936.29
10 EUR / M token	Châu Âu	$299.70	$899.09

Điểm chính: 8h/ngày ở mức 7 EUR/M tokens → ~$213/tháng (Hoa Kỳ), ~$200/tháng (EU). 24h/ngày ở mức 7 EUR/M tokens → ~$639/tháng (Hoa Kỳ), ~$601/tháng (EU). 24h/ngày ở mức 10 EUR/M tokens → lên đến ~$936/tháng (Hoa Kỳ). Chi phí năng lượng cao hơn ở Châu Âu làm giảm lợi nhuận, nhưng lợi nhuận vẫn khả thi với mức sử dụng mạnh mẽ.

RTX 5090 so với 4090: nâng cao hiệu suất & lợi thế VRAM 32 GB

Mô hình RTX 5090 thường cho thấy ~50–60% nâng cao trong LLM tokens/giây so với 4090 trên các stack tối ưu hóa, và ~40–45% nâng cao trên nhiều nhiệm vụ thị giác máy tính. Với 32 GB GDDR7 và băng thông lớn, bạn có thể sử dụng các cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn hoặc kích thước batch lớn hơn, chạy khuếch tán nặng hơn và LoRAs lớn hơn với ít hoán đổi hơn, và đạt được mức giá theo giờ cao hơn trên các công việc nhạy cảm với VRAM.

Nếu bạn đang chọn giữa 4090 và 5090 để kiếm tiền, dung lượng VRAM của 5090 thường mang lại €/giờ tốt hơn và phạm vi công việc rộng hơn — đặc biệt trong các khung thời gian nhu cầu cao cấp.

Máy tính nhanh (mô hình €/giờ)

Công thức (thu nhập hàng tháng): Thu nhập € = (tỷ lệ giờ GPU × giờ được trả) – (kWh × € mỗi kWh), trong đó giờ trả lương = 24 × ngày × sử dụng%. Các giả định dưới đây sử dụng €0.22/kWh, 350 W (4090) hoặc 400 W (5090) trong các công việc AI, và một tháng 30 ngày — điều chỉnh theo thị trường của bạn.

Kịch bản A — 4090 (bảo thủ): Tỷ lệ: €2.5/giờ, Sử dụng: 35% → Giờ trả lương: 252 giờ. Tổng: €630. Điện năng: 0.35 × 252 × 0.22 = €19.4. Ròng ≈ €610/tháng.

Kịch bản B — 4090 (mạnh): Tỷ lệ: €4.0/giờ, Sử dụng: 50% → Giờ trả lương: 360 giờ. Tổng: €1,440. Điện năng: 0.35 × 360 × 0.22 = €27.7. Ròng ≈ €1,412/tháng.

Kịch bản C — 5090 (công việc VRAM cao cấp): Tỷ lệ: €5.5/giờ, Sử dụng: 55% → Giờ trả lương: 396 giờ. Tổng: €2,178. Điện năng: 0.40 × 396 × 0.22 = €34.8. Ròng ≈ €2,143/tháng.

Mẹo: kiếm tiền không chỉ là về tốc độ thô. Phạm vi công việc (những mô hình/công việc bạn có thể chấp nhận) và sử dụng thời gian chết là các bộ nhân.

ShareAI so với các tùy chọn truyền thống (so sánh nhanh)

Tại sao việc kiếm tiền từ “thời gian chết” lại quan trọng

Hầu hết các giàn máy ngừng hoạt động trong một phần đáng ngạc nhiên của ngày. Chia sẻAI được xây dựng để lấp đầy những khoảng trống đó, để chủ sở hữu GPU được trả tiền cho thời gian mà họ sẽ lãng phí sau khi đầu tư vào phần cứng. Nền tảng tập trung vào việc tích hợp dễ dàng, thanh toán dự đoán được, và các điều khiển thân thiện với nhà cung cấp (giá cả, thời gian hoạt động, hình ảnh).

So sánh nhanh

Tùy chọn	Nó là gì	Ưu điểm	Nhược điểm	Tốt nhất cho
Chia sẻAI	Mạng lưới nhà cung cấp cho AI/LLM/render với việc kiếm tiền từ thời gian nhàn rỗi	Tích hợp nhanh, định tuyến công việc tự động, Xác thực + khóa API + thanh toán, tài liệu & hướng dẫn cho nhà cung cấp	Bạn vẫn quản lý nhiệt độ/mạng; mức sử dụng thay đổi	Chủ sở hữu GPU tại nhà, các trang trại nhỏ
Thị trường tính toán chung	Nền tảng niêm yết/cho thuê mở	Danh sách linh hoạt, giá thay đổi	Cài đặt thủ công nặng nề; việc khám phá có thể khó khăn hơn	Người dùng chuyên sâu yêu thích tự làm
Mạng chỉ dành cho render	Mạng GPU tập trung vào render 2D/3D	Nhu cầu mạnh mẽ trong các lĩnh vực VFX/DCC	Ít bao phủ LLM hơn, nhu cầu VRAM thay đổi	Nghệ sĩ, trang trại render nặng
Script tự làm & tự cho thuê	Tự tạo hàng đợi + thanh toán	Kiểm soát hoàn toàn, giữ lợi nhuận	Tốn thời gian, gánh nặng hỗ trợ, khả năng khám phá thấp	DevOps nâng cao & các công ty dịch vụ

Tại sao ShareAI? Nó được tối ưu hóa để tận dụng thời gian chết, mở rộng phạm vi công việc với các hình ảnh/quy trình sẵn sàng, và giữ cho nhà cung cấp kiểm soát bảng giá trong khi đơn giản hóa việc xác thực, thanh toán và sử dụng API.

Bắt đầu với 3 bước

1) Tạo tài khoản ShareAI của bạn — Xác thực (tự động phát hiện đăng nhập/đăng ký): Đăng nhập vào ShareAI

2) Chuẩn bị thiết lập nhà cung cấp của bạn — Tạo API Key · Hướng dẫn Nhà cung cấp

3) Bắt đầu nhận công việc (lấp đầy thời gian chết) — Xác thực trong Sân chơi · Theo dõi Phát hành

Cũng hữu ích: Tài liệu · Thanh toán · Mô hình

Câu hỏi thường gặp

Ngưỡng thanh toán là gì?

Thanh toán tối thiểu là €100.

Những phương thức thanh toán nào được hỗ trợ?

Thẻ lưu trữ và đường dẫn ngân hàng/crypto thay đổi theo khu vực; chọn phương thức thanh toán ưa thích của bạn trong Thanh toán.

Tôi có thể khai thác và chạy công việc AI cùng lúc không?

Có — thiết lập chế độ lai chuyển đổi giữa khai thác và công việc AI. Khi có công việc AI trả phí, tạm dừng khai thác, chạy nhiệm vụ, sau đó tiếp tục.

Một RTX 4090 có đủ để kiếm được $500–$1,000/tháng không?

Có — với việc sử dụng hiệu quả và mức giá hợp lý theo giờ/token, một 4090 có thể đạt được phạm vi đó. Thu nhập phụ thuộc vào thời gian hoạt động, VRAM phù hợp, mạng lưới và uy tín.

Tôi có cần internet cấp doanh nghiệp không?

Hãy nhắm đến uplink ổn định từ 200–500 Mbps và độ trễ nhất quán. Nhiều nhà cung cấp thành công từ các phòng thí nghiệm tại nhà với QoS và hệ thống dây đúng cách.

Công việc AI có làm GPU của tôi quá nóng không?

Khối lượng công việc AI có thể đẩy nhiệt độ VRAM cao hơn so với khai thác. Giữ vỏ máy sạch sẽ, miếng đệm/dán chất lượng, quạt/đường cong được điều chỉnh và theo dõi nhiệt độ điểm nóng.

ShareAI xử lý quyền riêng tư và điều khoản mô hình như thế nào?

Chỉ các khối lượng công việc tuân thủ được định tuyến; nhà cung cấp không nên chạy các công việc bị cấm và phải tuân theo các điều khoản mô hình/nhà cung cấp áp dụng.

RTX 5090 thực sự kiếm được nhiều hơn 4090 không?

Thường là có, nhờ vào ~50–60% tăng cường thông lượng LLM và 32 GB VRAM cho phép các công việc có giá trị cao hơn. Điều đó thường chuyển thành €/giờ tốt hơn và phạm vi công việc rộng hơn.

Các bước tiếp theo

Khám phá các mô hình và khối lượng công việc có sẵn: Mô hình. Thử các công việc từ đầu đến cuối trong giao diện web: Sân chơi. Đọc tài liệu và mẹo dành cho nhà cung cấp: Tài liệu · Hướng dẫn Nhà cung cấp. Cập nhật các tính năng mới dành cho nhà cung cấp: Phát hành.

Muốn có thêm hướng dẫn tập trung vào người xây dựng và mẹo dành cho nhà cung cấp? Khám phá Nhà phát triển lưu trữ.