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触目惊心：比特币到底消耗了多少能源？
单笔交易统计
触目惊心：比特币到底消耗了多少能源？
关键数据网络统计结果
触目惊心：比特币到底消耗了多少能源？
本文讨论了对这一估算结果的批评意见与潜在验证思路。
假设网络中使用的计算机全部为BitmainAntminerS（单台功耗为1500瓦），并据此根据总网络哈希率计算得出。2019年2有13日，最低基准变更为BitmainAntminerS15（更新周期平均为180天）。
更多重要真相
自上线以来，比特币的信任最小化共识一直通过由其提出的工作证明算法来实现。这些进行“工作”的计算机正在消耗大量能源。而建立此份比特币电力消耗指数的目的，正是帮助大家通过数字理解这种消耗之巨，并提高人们对于工作证明算法不可持续性的认识。
请注意，此份指数报告涵盖比特币加BitcoinCash（不包括比特网络的其他分叉）。后者已经于2019年10月1日被删除。我们还整理出一份以太坊统计指数，感兴趣的朋友可以点击此处查看。
矿工负责执行哪些任务？
所谓矿工设备，大约每10分钟就会将新的交易集（区块）添加至比特币区块链当中。在区块链上协作时，这些矿工彼此之间无需相互信任。矿工唯一需要信任的，只有运行比特币项目的代码。该代码包含验证新交易的一系列规则。例如，只有发送者实际拥有所发送的金额，交易才能够起效。每个矿工都将独立确认交易是否符合这些规则，如此一来就能在无需信任其他矿工的前提下完成交易验证。
其中的诀窍，是让所有矿工就相同的交易历史达成共识。网络中的每个矿工都将不断负责为区块链准备下一批交易。但这些计算得出的区块中只有一个会被随机选择为链上的最新块。但在分布式网络中进行随机选择绝非易事，因此才需要工作证明算法提供支持。在工作证明中，下一区块将来自第一个产生有效区块链的矿工。不过说起来容易做起来难，比特币的协议设计使得矿工很难抢到这个名额。实际上，协议会定期调整难度，以确保网络中的所有矿工平均每10分钟只能产生一个有效区块。一旦某个矿工设法生成了一个有效区块，就会向网络的其余部分发送广播。其他矿工在确认该区块符合规则要求之后，便会接收该区块，同时丢弃自身正在计算的同一区块。幸运的矿工将获得固定数量的代币，作为计算新区块链内各已处理交易所缴纳的交易费奖励。在此之后，整个循环将再次开始。
产生有效区块的过程，基本上就是进行反复尝试。各矿工每秒都在进行大量尝试，试图找出所谓“nonce”区块组件的正确值，并希望最终得出的完整区块能够满足其要求（无法提前预测结果）。因此，采矿实际上与抽奖非常相似，参与者相当于选择了一个开奖数字。每秒尝试次数（哈希）由您采矿设备的哈希率决定，通常表示为Gigahash每秒（即每秒10亿条哈希），缩写为GH/s。
可持续性
这样循环往复的区块开采周期，激励着全世界的人们参与到比特币的采矿中来。由于采矿能够提供稳定的收入来源，因此人们非常愿意运行大量吞噬电力的设备以获取收益。多年以来，随着比特币价格不断突破新高，比特币网络的总能耗也以惊人的速度持续增长。根据国际能源机构发布的最新报告，整个比特币网络的电力消耗水平已经超越诸多国家。如果将比特币项目视为一个国家，那么其耗电量排位情况如下所示。
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除了横向比较之外，我们还可以将比特币网络的电力消耗与全球能耗最高的几个国家进行比较，结果如下所示：
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碳足迹
比特币的最大问题甚至不在于其恐怖的电力消耗，而是比特币网络中的大多数采矿设施都位于严重依赖煤电（直接使用火力发电，或者利用火力发电方式进行供电平衡）的地区（主要是中国）。简单来讲，“比特币项目依靠煤炭为其提供燃料。”（Stoll，2019年。）
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应该考虑控制比特币蔓延以减少二氧化碳排放。—halfin(@halfin)2009年1月27日
矿工的地理分布
多年以来，确定比特币网络引发的碳影响一直是个巨大的挑战。我们不仅需要了解比特币网络的总体功率水平，同时还需要了解这些能源的确切地理分布。矿工的位置，则是判断其所使用电力是否清洁的关键性因素。
正如判断比特币网络中包含多少活跃设备是项难度极高的工作一样，我们也很难跟踪这些设备的所处位置。最初，与此相关的唯一共识就是大部分采矿设备位于中国。由于我们能够确定中国电网的平均排放因子（每千瓦时电力的生产约排放700克二氧化碳），因此能够粗略估算出比特币采矿的碳足迹情况。假定有70%的比特币采矿活动在中国进行，且其中30%的采矿活动完全清洁，那么加权平均得出的碳排放强度约为每千瓦时490克二氧化碳。利用这一数字，我们即可进一步对比特币网络总功耗以及碳足迹进行估算。
更详尽的估算结果
在此之后，GarrickHileman与MichelRauchs于2017年发布了一份《全球加密货币基准研究》报告，其中发布了更多详尽信息。在这项研究中，他们确定了目前比特币哈希率中约半数采矿设施，其总体电力消耗（最低估算值）为232兆瓦。其中中国的采矿设施约占一半，最低电力消耗量为111兆瓦。利用这一信息，我们可以更准确地计算出用于采矿的每千瓦时电力所对应的二氧化碳当量（每千瓦时二氧化碳克数）与碳排放因子（克）。
下表列出了由Hileman与Rauchs在调查报告中整理出的采矿设施能耗细分结果。通过与国家/地区电网排放因子相对应，我们发现比特币网络的加权平均碳排放强度为每千瓦时475克二氧化碳。（目前这一数字也被广泛用于根据比特币网络的电力消耗指数，确定网络整体的碳足迹水平。）
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Rauchs等人在一年之后又发布了类似的第二轮研究结果。在最新研究中，Rauchs等人确定的加密货币采矿设施总能耗约为17亿瓦。根据他们的推断与估算，全部加密货币采矿设施（目前规模排名前六位的加密货币）的运行功率在59亿瓦到127亿瓦之间。由此可见，他们在上一轮调查中涵盖的数据范围非常有限，而且比特币也只占全部能耗的一小部分。但好消息是，最新研究得出的采矿设施地理分布与上一轮相比几乎没有变化。
区域性碳排放强度分析
可能有人会强调，调查中所涵盖国家/地区的实际发电碳排放强度可能并没那么高。例如在2018年，比特币公司Coinshares提到中国的大部分采矿设施位于四川省，人们在这里利用廉价的水电能源开采比特币。虽然现在来看，这份报告中有不少站不住脚的论断，但我们也不妨假定其中的结论正确，然后思考这一切又意味着什么。
很多人可能认定水电能源的存在，意味着比特币网络的碳足迹水平相对较低。但事实证明，问题并没有这么简单。主要问题在于，水力发电（或者其他形式的可再生能源）往往存在发电量不稳定的问题。特别是在四川省，雨季的平均发电量可达旱季的三倍。为了抵消这种电量供应波动，旱季期间的不足部分往往需要利用其他类型——特别是火力发电——的方式填充。相比之下，瑞典的电网排放因子则稳定较低，因为这里的发电方式主要为核能与水力发电。瑞典电网的碳排放因子为每千瓦时13克二氧化碳。
在一份名为《比特币的碳足迹（TheCarbonFootprintofBitcoin）》（Stoll等人，2019年）的最新报告中，研究人员解释了这种地区差异（同时引入了一种基于IP地址对矿工进行地理分布测定的新方法），结论是整个比特币网络的加权平均碳排放强度约为每千瓦时480克到500克二氧化碳（与之前的粗略估算基本一致）。
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需要注意的是，采用不同的假设性前提可能得出不同的计算结果（点击此处查看我们开发的一款专用计算器，可根据不同假设提供不同的计算结果）。在此次估算中，我们选择了基于实际采矿操作信息这一既直观又相对保守的计算方式。这里要强调，本指数的目标并非产生准确无误的估算结果，而是提供在经济层面具有可靠性的常规评估方式，从而确保相关结论的准确性与可靠性高于基于采矿设备的常规计算方法。
批评与验证
MarcBevand与JonathanKoomey等批评者长期以来一直坚称比特币电力消耗指数的估算方法存在“严重缺陷”，但他们对2019年发布的剑桥比特币电力消耗指数（CBECI）却抱有不同的意见。剑桥指数基于Koomey所大力提倡的替代性估算方法，但得出的估算结果却与我们无甚区别。实际上，比特币电力消耗指数与剑桥比特币电力消耗指数的结论基本吻合。
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除了电力消耗估算之外，由此产生的环境影响（表现为碳足迹形式）也受到RobertSharratt以及Coinshares公司等批评方的强烈反对。其中，Sharratt还曾利用Coinshares的采矿调查报告来论证比特币网络对环境并未产生显著影响。有趣的是，Coinsahres采矿报告仅暗示比特币采矿可能因使用了大量可再生能源而并未造成显著的环境影响，但其中完全没有提及“碳足迹”一词。这样的遗漏非常严重，因为其忽略了Coinshares在报告中列出的另一项数据，即作为中国比特币采矿的中心，四川省内发电设施的碳排放强度并不像人们想象中那么低。慕尼黑工业大学（TUM）考虑到了这一现实情况，并通过独立研究之后给出了“比特币项目依靠煤炭为其提供燃料”的结论。在该大学的研究中，他们将比特币网络的整体加权排放因子与比特币电力消耗指数给出的采矿设施碳足迹加权排放因子进行了匹配，因此得出了完全不同的观点。
展望未来
当然，比特币电力消耗指数也可以作为一套面向未来比特币电力消耗的预测性模型（与基于哈希率的预测方式有所不同）。我们的模型预计，矿工最终将把60%的收益用于支付电费。截至目前（2019年1月），矿工们在电费上的开销实际高于60%。根据2019年1月22日的比特币电力消耗指数统计，矿工已经将收入的全部（23亿美元）投入到电费成本上。在采矿收入大幅下降（甚至无利可图）的情况下，人们也许会放弃继续利用大量计算设备投入到比特币网络当中。但考虑到这部分机器采购投资将沦为沉没成本，因此矿工大概率仍会继续维持设备运转，直到电费超过采矿收入（接近100%）为止。
届时，由于几乎全部收入都被用于支付电费，因此电力消耗指数给出的比特币电力消耗预测结果将不会发生显著变化。
本文来源于“InfoQ”。
