比特币跻身全球前 30 大电力消费者之列（为什么比特币挖矿如此耗电）

然而，在这个财富密码的背后，比特币矿工的耗电量是惊人的。根据剑桥研究人员公布的比特币耗电量指数，如果将比特币视为一个国家，其耗电量足以跻身全球前 30 名，目前“挖矿”活动的年耗电量约为 12< @1.36太瓦时（TWh，1太瓦时就是10亿度电），超乎人们的想象，除非比特币价格大幅下降，否则耗电量只会增加。

那么，中国比特币区块链运行所带来的电力消耗情况如何，目前和未来的碳排放模式是什么？针对这个问题，中科院、清华大学地球系统科学系的专家团队及其合作者进行了建模分析。相关论文于 4 月 6 日发表在科学期刊 Nature Communications 上。

图｜中国比特币区块链运营碳排放与可持续发展政策评估（来源：Nature Communications）

研究发现，在没有任何政策干预的情况下，中国比特币区块链的年能耗预计将在2024年达到峰值，约为296.59 TWh，对应产量<@1.3050亿吨碳排放量，在中国182个城市和42个工业部门中位居前十。此外，研究人员还讨论了控制比特币挖矿碳排放水平的政策措施。

被财富驱使的疯狂

近年来，基于系统动力学 (SD) 的模型已广泛用于估算特定领域或行业的碳排放量。在本文中，研究人员开发了比特币区块链碳排放模型（BBCE）来评估中国比特币网络运营在不同场景下的碳排放水平。

他们建立了比特币区块链碳排放系统的系统边界和反馈回路，作为研究比特币区块链碳排放机制的理论框架。总体而言，BBCE模型由三个子系统组成：比特币区块链挖矿交易子系统、能源消耗子系统和碳排放子系统。

图｜BBCE建模流程图（来源：Nature Communications）

在“挖矿”过程中，当区块正式广播到比特币区块链时，为了增加挖出新区块并获得奖励的概率，矿工会投入更高的算力（也称为算力）用于挖矿，这将导致整个比特币网络。计算能力上升。由于比特币挖矿过程中的能源消耗是由网络能源消耗和平均电价决定的，进而影响比特币矿工的动态行为。

BBCE 模型收集了比特币矿工在煤基和水基能源区域的碳足迹，为中国整个比特币行业开发了一个整体碳排放评估模型。其中，可变GDP水平由比特币矿工的利润率和总成本组成，反映了比特币区块链的累积生产力。在本研究中，它还作为单位GDP产生碳排放的辅助因素，为政策制定者对比特币挖矿征收惩罚性碳税提供指导。

比特币区块链奖励每四年减半，这意味着到 2140 年，在比特币区块链中广播一个新区块的奖励将为零。因此，由于比特币区块链的减半机制，比特币的市场价格会出现周期性上涨。最后，通过结合碳和能源成本，比特币挖矿过程的总成本为矿工的利润率和投资策略提供了负反馈。当 BBCE 模拟中的采矿利润变为负数时，矿工会逐步停止在中国的采矿或转移到其他地方。

根据 BBCE 模型的基准模拟，中国比特币行业的年化能耗将在 2024 年达到峰值 296.59 TWh，超过意大利和沙特阿拉伯。如果能源消费总量水平列入2016年各国碳排放清单，则排在第12位；相应地，比特币业务的年碳排放量将在2024年达到<@1.3050亿吨的峰值。

在中国，比特币挖矿的排放量将在中国182个地级市和42个主要工业部门中排名前十，占中国发电排放量的约5.41%，行业最大人均GDP碳排放量也将达到10.77 kg/USD。

虽然工作量证明（PoW）共识算法使比特币区块链能够以相对稳定的方式运行，但有吸引力的财富激励导致不同阵营之间基于专业比特币矿工的军备竞赛不断升级。

图｜比特币区块链工作量证明算法的碳足迹（来源：Nature Communications）

最初，矿工甚至挖矿都可以使用通用计算机上的传统中央处理器（CPU）来完成；后来，GPU也用于挖矿，提供比CPU更高的算力和计算能力；目前，针对哈希优化的专用集成电路（ASIC）的大规模部署、快速的硬件迭代以及激烈的挖矿竞争，大大增加了比特币挖矿的资本支出。

比特币挖矿活动的扩大和矿机的增加导致了巨大的能源消耗，每年的能源消耗水平堪比丹麦、爱尔兰或孟加拉国等中小国家，间接造成巨大的能源消耗。能源消耗。碳排放量。据估计，在 2016 年 1 月 1 日至 2018 年 6 月 30 日期间，多达 1300 万吨的二氧化碳排放可归因于比特币区块链。

特别是在中国，由于专业矿机制造商和廉价电力供应，大部分挖矿过程在中国进行，来自中国矿池的算力约占整个比特币网络的一半。超过 75%。

图｜比特币区块链中矿池分布（来源：Nature Communications）

但作为世界上最大的能源消费国之一，中国是《巴黎协定》的主要签署国，如果没有适当的干预和可行的政策，中国密集的比特币区块链挖矿活动可能很快成为干扰中国碳排放的压力减少努力。

不同政策情景下的发展趋势

根据 BBCE 模型的子系统构成，研究人员考虑了在比特币采矿业不同阶段实施的三种主要比特币政策，然后制定了比特币区块链碳排放的四种情景评估。

图｜场景参数设置（来源：Nature Communications）

在基准情景（BM）中，市场准入假设为 100%，这表明允许盈利的比特币矿工/所有效率的矿工在中国运营。根据比特币矿工/矿工的实际区域统计，研究人员假设基线情景中 40% 的矿工位于煤炭发电区域。

另外三种情况下，针对不同比特币挖矿程序的政策进行了节能减排的调整。

具体来说挖矿机有多耗电，在比特币挖矿和交易子系统中，市场准入标准加倍，即在市场准入（MA）场景下，禁止低效率和盈利的矿工进入中国比特币比特币市场，政策制定者被迫以高效的方式维护比特币区块链的网络稳定性。

在现场修复（SR）场景中，劝说并建议煤炭发电区的比特币矿工搬迁到水电资源丰富的地区，以利用该地区由于多雨等因素而相对较低的能源成本季节。能源可用性成本。

在碳税情景 (CT) 中，碳税增加到初始值的两倍，以对比特币区块链的高碳排放施加更严厉的处罚。

利用上述场景，研究人员在 2014-2030 年期间的 BBCE 模拟中评估了比特币区块链的碳排放流量和能源消耗以及不同政策的碳和能源减排效果。

因此，如果没有任何政策干预，比特币区块链的碳排放模式将成为中国可持续发展努力不可忽视的障碍。中国比特币区块链的年峰值能耗和碳排放量预计将超过意大利、荷兰、西班牙和捷克等一些发达国家。作为具有最少政策干预的基线评估，基线情景模拟了比特币区块链网络的自然运作。

在BM场景下，在中国，比特币区块链的年能耗将逐渐增加，最终在2024年达到峰值296.59 TWh/年，这预示着比特币行业运营将继续跟随一个能源密集型模型。关于 CT 情景，由于碳罚款，比特币行业的峰值能源需求略有下降至 217.37 TWh；但 MA 和 SR 情景的结果表明，2024 年和 2025 年行业总能耗将分别达到 350.11 Twh 和 319.80 Twh。

相比之下，在 SR 和 CT 场景中，比特币区块链的碳排放量显着减少，这说明了严厉的碳相关政策的积极影响。相反，在 MA 情景中，到 2025 年，比特币的碳排放量将大幅增加至 <@1.407.1 Gt。

图｜不同情景的年度模拟结果，年化能耗（a）和碳排放量（b）（来源：Nature Communications）

基于 BBCE 模型的情景结果，基线情景表明，只要比特币挖矿在中国保持盈利，比特币行业运营的能源消耗和碳排放量将继续增长。这主要是由于工作量证明竞争机制的正反馈循环，这要求比特币矿工拥有先进且耗能的矿机，以增加获得区块奖励的概率。此外，所提出的系统动力学模型模拟的碳排放流和长期趋势与之前用于精确估计比特币区块链碳足迹的几个估计一致。

研究人员认为，在中国目前的国民经济和碳排放核算中，比特币区块链的运行并未单独列为碳排放和生产力计算的部门。这使得政策制定者更难监控比特币行业的实际行为并设计有针对性的政策。事实上挖矿机有多耗电，比特币网络每笔交易的能耗比很多主流金融交易渠道都要大。

为了解决这个问题，研究人员建议政策制定者为比特币行业设立一个单独的监管账户，以更好地管理和控制该行业在中国的碳排放。

图表｜比特币行业能耗与碳排放对比（来源：Nature Communications）

哪些管理措施更有效？

通过情景分析，研究人员认为，在限制比特币区块链运营的总能源消耗和碳排放方面，导致采矿活动能源消耗结构变化的政策可能比直观的惩罚更有效。高效。

BM 情景下中国比特币行业的人均 GDP 碳排放量在整个模拟期间均高于所有其他情景，在 2026 年 6 月达到 10.77 kg/USD 的峰值。然而，研究人员发现 MA 和传统 CT 情景下的政策有效性在降低碳强度方面相当有限，即 2027 年 8 月市场准入的政策有效性预计会降低，而碳税的政策有效性预计会降低持续到 2024 年 7 月。在所有预期的政策情景中，SR 显示出最好的效果，将比特币行业的人均碳排放峰值降低到 6 公斤/美元。

总体而言，比特币行业人均GDP碳排放量远超中国平均工业碳强度，说明比特币区块链运营属于高碳密集型行业。

图 | BBCE情景评估对比（来源：Nature Communications）

在 BM 情景下，预计 2024 年 4 月比特币矿工的利润率将降至零，这意味着比特币矿工将逐步退出在中国的挖矿并将业务转移到其他地方。但是，需要注意的是，整个搬迁过程不会立即发生，沉没成本较高的矿工往往比沉没成本较低的矿工运营时间更长，并希望最终再次盈利。因此，与比特币挖矿相关的整体能源消耗在 2030 年底之前保持正数，届时几乎所有矿工都将迁往其他地方。

相应地，在BM场景下，网络算力计算为每秒1775 EH，矿工总成本最高可达12.68亿美元。比较其他三种政策的情景结果，在 CT 情景下，中国比特币挖矿的盈利能力预计会更快恶化。另一方面，比特币区块链在 MA 和 SR 场景下可以保持较长时间的盈利能力。

根据 BBCE 模拟的结果可以得出一些有吸引力的结论：虽然 MA 方案提高了市场准入的门槛并提高了比特币矿工的效率，但它实际上提高了，而不是减少了模拟结果的排放。在MA情景下，研究人员观察到了前人研究中提出的激励效应现象，这反映在货币政策、交通法规、企业投资策略等产业政策的其他领域。

从本质上讲，市场准入政策的目的是限制中国效率低下的比特币矿工的挖矿业务。然而，幸存的矿工都在努力挤压更多的网络哈希率，这使他们能够在更长的时间内保持盈利。此外，在 MA 情景下，中国比特币行业产生更多的 CO2 排放，这主要归因于工作量证明（PoW）算法和比特币矿工的逐利行为。 MA 情景的结果表明，与市场准入相关的政策在解决比特币区块链运营的碳密集型行为方面可能不太有效。

碳税政策被公认为是最有效、实施最广泛的碳减排政策。然而，模拟结果表明，碳税对比特币行业的效果有限。 CT 情景的碳排放模式与 BM 情景一致，直到比特币矿工意识到他们的采矿利润受到比特币采矿惩罚性碳税的影响。

相比之下，SR情景下的模拟数据表明，能够为比特币区块链运营的碳排放提供负反馈，SR情景下的比特币行业单位GDP碳排放量最大一半。

值得注意的是，虽然 SR 场景下比特币挖矿行业的年化能耗峰值高于 BM 场景，但在 SR 场景中，相当多的矿工迁移到水资源丰富的地区用于比特币挖矿业务。因此，与 BM 选项相比，这自然会降低相关的碳成本。