Компас Инвестиций

– Исследователи, составляющие известный Кембриджский индекс энергопотребления биткоинов (CBECI), впервые с момента его запуска в 2019 году официально пересмотрели свою методику с целью повышения точности и надежности оценок индекса.

Индекс CBECI был запущен в июле 2019 года с целью предоставления достоверных данных для ответа на вопросы об энергоемкости и сопутствующем воздействии майнинга биткоинов на окружающую среду.

В эксклюзивной беседе с Cointelegraph перед объявлением о пересмотре индекса его главный научный сотрудник Александр Ноймюллер рассказал о роли индекса в предоставлении относительно точной оценки энергопотребления сети Bitcoin (BTC) и контекстуализации данных в понятном для широкой публики виде.

Среди ключевых моментов пересмотра методологии – внимание к недавним изменениям в оборудовании для майнинга биткоина и хэшрейтах, а также то, насколько точно CBECI отражает меняющиеся условия. Исследователи сосредоточили внимание на вопросах, касающихся факторов, которые привели к значительному росту хэшрейтов в последние годы, поскольку новое оборудование для майнинга превосходило по вычислительной мощности старые модели.

Ноймюллер и его коллеги отметили, что отсутствие данных об аппаратном обеспечении является серьезной проблемой, поскольку ограничивает возможности CBECI по точной оценке типа используемого майнерами оборудования и его повсеместного распространения.

С этой целью исследователи ранее разработали методику моделирования ежедневного распределения аппаратного обеспечения на основе фактических данных о производительности и энергопотреблении оборудования; по словам Ноймёллера, предыдущая методика CBECI заключалась в том, что любая прибыльная модель аппаратного обеспечения, выпущенная менее чем за пять лет, исходя из предположения, что они вносят одинаковый вклад в общий хэшрейт сети, отметил он.

Таким образом, методология предполагала, что аппаратные средства распределяются на исключительно прибыльные периоды майнинга, и включала “непропорционально большое количество” старых аппаратных средств по сравнению с более новыми моделями.

Впоследствии исследователи обнаружили низкую долю недавно выпущенного оборудования и высокую долю оборудования, снятого с производства. В связи с этим методология исследования CBECI была изменена.

Далее г-н Ноймеллер рассказал, как его команда начала сопоставлять более высокие хэшрейты с данными об импорте в США, отражающими недавние поставки оборудования для майнинга биткоинов. Они также изучили данные о продажах, опубликованные компанией Canaan, производителем оборудования для майнинга.

CBECI изучил данные об импорте оборудования для майнинга биткоинов в США (слева) и оценки вычислительной мощности, полученные на основе этих данных (справа). Исследователи использовали заявленные производителями хэшрейты (TH/s) и вес брутто, а также применили равномерно взвешенную смесь следующих моделей от Canaan (Avalon A1246, Avalon A1266, Avalon A1346 и Avalon A1366).

“Для проверки гипотезы о том, что увеличение хешрейтов в сети может быть связано с замедлением выпуска оборудования для майнинга, был использован анализ, учитывающий ряд основополагающих факторов.”

“Эта гипотеза была основана на данных об импорте в США, и для ее подтверждения были найдены дополнительные доказательства. Если данные о продажах Canaan являются репрезентативными для отрасли, то они подтверждают это утверждение”.

Ноймюллер отметил, что мнения разделились: критики считают, что биткойн “может поставить под угрозу экологические преимущества и усугубить изменение климата”, а сторонники утверждают, что майнинговая индустрия может бороться с изменением климата и приносить другие социальные выгоды. Однако сложный характер отрасли и недостаток информации часто допускают недооценку, выборочные данные и предвзятые точки зрения”.

CBECI включает в себя широкий спектр точек данных и визуализаций, в том числе индекс спроса на электроэнергию в сети Биткойн, карту майнинга, показывающую географическое распределение хэшрейтов добычи Биткойна, и индекс выбросов парниковых газов.

Индекс CBECI и индекс выбросов парниковых газов содержат три различные оценки для обоих секторов и виртуальные диапазоны для этих конкретных показателей.