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Nvidia
·
GPU
·
Autolykos2
·
RELEASED MAR 2025
Nvidia RTX PRO 6000 — Simulateur de rentabilité
Profit /day
$-0.90
Revenu /day
$0.54
1.4 ERG/day
Coût $1.44 @ $0.1/kWh
Hashrate
340Mh/s
Autolykos2
Power · Efficiency
600.0W
1.76 j/Mh
Nvidia RTX PRO 6000 perd jusqu'à $0.90 par jour, meilleur en vente de hashpower KAWPOW. Également disponible : minage Autolykos2 à 340 Mh/s ($-1.03/jour). Consomme 600 W au mur — à $0.10/kWh, pas tout à fait à l'équilibre aux tarifs actuels.
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9 minutes ago
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Network ≈
1,545 rigs
Your share · 1 rig
—
Scenario · add 1 of this rig
vs Ergo network: 525.35 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 351.22%
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Questions fréquentes
À propos du Nvidia RTX PRO 6000
Le Nvidia RTX PRO 6000 est-il rentable ?
Au October 2026, le Nvidia RTX PRO 6000 génère $-1.03/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 PRO 6000 ?
Quand le hashrate du réseau Autolykos2 augmente, ta part des récompenses de bloc diminue proportionnellement — le Nvidia RTX PRO 6000 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 PRO 6000 — 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.
