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Nvidia
·
GPU
·
Autolykos2
·
RELEASED FEB 2023
Nvidia RTX 4000 Ada SFF — Simulateur de rentabilité
Profit /day
$0.05
Revenu /day
$0.22
0.41292 ERG/day
Coût $0.17 @ $0.1/kWh
Hashrate
110Mh/s
Autolykos2
Power · Efficiency
70.0W
0.64 j/Mh
Nvidia RTX 4000 Ada SFF rapporte jusqu'à $0.05 par jour, meilleur en vente de hashpower KAWPOW. Également disponible : minage Autolykos2 à 110 Mh/s ($-0.04/jour). Consomme 70 W au mur — à $0.10/kWh, rentable aux tarifs actuels.
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Network ≈
5,231 rigs
Your share · 1 rig
—
Scenario · add 1 of this rig
vs Ergo network: 575.42 GH/s
| Rigs × Qty | Share | Rev /rig/day | Cost /rig/day | Profit /rig/day | Total profit /day |
|---|---|---|---|---|---|
| — | — | — | — | — | — |
Profit vs quantity added
Adjust the Quantity slider to see how adding more of this rig affects earnings.
Open in Mining Profitability Simulator — compare against other rigs
Add up to 4 rigs, plug in your own electricity rate, and stress-test network dilution at farm scale.
Profit vs coût
cost 130.77%
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Questions fréquentes
À propos du Nvidia RTX 4000 Ada SFF
Le Nvidia RTX 4000 Ada SFF est-il rentable ?
Au October 2026, le Nvidia RTX 4000 Ada SFF génère $-0.04/jour en minant Autolykos2 à un coût électrique de $0.1/kWh. À ce tarif électrique, ce n'est pas rentable.
Comment le hashrate du réseau Autolykos2 change-t-il le profit du Nvidia RTX 4000 Ada SFF ?
Quand le hashrate du réseau Autolykos2 augmente, ta part des récompenses de bloc diminue proportionnellement — le Nvidia RTX 4000 Ada SFF gagne moins même si le prix du coin reste stable. Le simulateur ci-dessus permet de modifier le hashrate réseau à la hausse ou à la baisse pour modéliser la pression concurrentielle des nouveaux mineurs.
Que se passe-t-il si le prix du coin Autolykos2 bouge ?
Les récompenses de bloc sont payées en coin natif, le revenu quotidien s'échelonne donc avec le prix. Doubler le prix double approximativement le revenu du Nvidia RTX 4000 Ada SFF — et comme l'électricité est fixe, le profit croît de plus de 2×. Le simulateur permet de fixer un prix personnalisé pour modéliser hausse ou baisse.