中國科學院&清華大學：預計2024年比特幣挖礦耗電近3000億度

簡單類比，這個過程就像開採金礦一樣，眾多比特幣 “礦工” 或者 “礦場” 通過 “加密貨幣礦機” 全年不停歇地進行 “挖礦”，不斷獲取比特幣財富。

但是，在這一財富密碼背後，比特幣礦機的耗電量十分驚人。據劍橋研究人員曾公佈的一項比特幣耗電指數顯示，如果把比特幣看作是一個國家，它的耗電量足以排進全球前 30，“挖礦” 活動目前年耗電量約為 121.36 太瓦時（TWh，1 太瓦時為 10 億度電），超乎人們的想象，除非比特幣價格大幅下跌，否則耗電量仍將只增不減。

那麼，在中國，比特幣區塊鏈執行造成的耗電量，以及當前和未來的碳排放模式又是怎樣的？關於這個問題，來自中國科學院、清華大學地球系統科學系的專家團隊及其合作者對此進行了建模分析，相關論文已於 4 月 6 日發表在科學期刊《自然通訊》（Nature Communications）上。

圖｜中國的比特幣區塊鏈運營碳排放量與可持續性政策評估（來源：Nature Communications）

研究發現，在沒有任何政策干預的情況下，中國境內的比特幣區塊鏈年能源消耗預計將在 2024 年達到峰值，約為 296.59 太瓦時，並相應產生 1.3050 億噸的碳排放，這在國內 182 個城市和 42 個工業部門中名列前十。此外，研究人員還對比特幣挖礦的碳排放水平管控政策措施進行了探討。

財富驅使下的瘋狂

近年來，基於系統動力學（SD）的模型被廣泛應用於某一特定領域或行業的碳排放流量估算，在這基礎上，研究人員開發了比特幣區塊鏈碳排放模型（BBCE），以評估不同情景下中國比特幣網路運營的碳排放水平。

他們建立了比特幣區塊鏈碳排放系統的系統邊界和反饋迴路，作為研究比特幣區塊鏈碳排放機制的理論框架，大體上，BBCE 模型由三個子系統組成：比特幣區塊鏈挖掘與交易子系統、能耗子系統和碳排放子系統。

圖｜BBCE 建模流程圖（來源：Nature Communications）

在 “挖礦” 過程中，當區塊被正式廣播到比特幣區塊鏈時，為了提高挖出新區塊並獲得獎勵的概率，礦工們會投入更高的算力（也稱雜湊率）進行挖礦，這將導致整個比特幣網路的算力上升。由於比特幣挖礦過程中的能耗由網路能耗和平均電價決定，因此會反過來影響比特幣開採者的動態行為。

BBCE 模型收集了煤基能源和水基能源地區比特幣礦商的碳足跡，以制定中國整個比特幣行業的總體碳排放量評估模型。其中，變數 GDP 水平由比特幣礦工的利潤率和總成本組成，反映了比特幣區塊鏈的累積生產率。在這項研究中，它還作為產生單位 GDP 碳排放量的輔助因素，為政策制定者對比特幣礦業實施懲罰性碳稅提供指導。

比特幣區塊鏈獎勵每四年減半一次，這意味著到 2140 年在比特幣區塊鏈中廣播新區塊的獎勵將為零。因此，由於比特幣區塊鏈的減半機制，比特幣的市場價格會出現週期性上漲。最後，通過綜合碳成本和能源成本，比特幣開採過程的總成本為礦工的利潤率和投資策略提供了負反饋。當採礦利潤在 BBCE 模擬中變為負值時，礦工們會逐步停止在中國的挖礦或遷移到其他地方。

基於 BBCE 模型的基準模擬，中國比特幣行業的年化能耗將在 2024 年達到峰值，為 296.59 太瓦時，這超過了義大利和沙烏地阿拉伯的能源消費總量水平，如果放到 2016 年所有國家碳排放榜單中能排到第 12 位；相應地，比特幣業務的碳排放量將在 2024 年達到每年 1.3050 億噸的峰值。

在中國，比特幣礦業的排放量將在國內 182 個地級市和 42 個主要工業部門中排名前十，約佔中國發電排放量的 5.41%，該行業的人均 GDP 最大碳排放量也將達到 10.77 千克 / 美元。

儘管工作量證明（PoW）共識演算法使得比特幣區塊鏈能夠以相對穩定的方式執行，但誘人的財富激勵已經導致了基於專業比特幣礦機不同陣營的軍備競賽持續升級。

圖｜比特幣區塊鏈工作證明演算法的碳足跡（來源：Nature Communications）

最初，礦工們即使在通用計算機上使用常規的中央處理器（CPU）就能挖礦；之後，圖形處理單元（GPU）也被用來挖礦，它提供了比 CPU 更高的功率和算力；目前，市面上為進行雜湊運算而優化的專用積體電路（ASICs）大規模部署，快速的硬體迭代和激烈的挖礦競爭大大增加了比特幣挖礦的資本支出。

比特幣挖礦活動的擴大和礦機的增多導致了巨大的能源消耗量，每年的能源消耗水平與丹麥、愛爾蘭或孟加拉國等中小型國家相當，這間接造成了巨大的碳排放。據估計，在 2016 年 1 月 1 日至 2018 年 6 月 30 日期間，高達 1300 萬噸的二氧化碳排放可歸因於比特幣區塊鏈。

特別是在中國，由於擁有專業的礦機制造商和廉價的電力供應，大部分挖礦過程都在中國進行，來自中國礦池的算力約佔整個比特幣網路的 75% 以上。

圖｜比特幣區塊鏈的礦池分佈（來源：Nature Communications）

但作為世界上最大的能源消費國之一，中國是《巴黎協定》的主要簽署國，如果沒有適當的干預和可行的政策，中國密集的比特幣區塊鏈挖礦活動可能會迅速成為一種壓力，干擾中國的碳減排努力。

不同政策情景下的發展趨勢

根據 BBCE 模型的子系統構成，研究人員考慮了在比特幣挖礦業不同階段實施的三種主要比特幣政策，然後制定了比特幣區塊鏈碳排放的四種情景評估。

圖｜場景引數設定（來源：Nature Communications）

在基準情景（BM）中，市場準入假設為 100%，這表明允許所有效率的盈利比特幣礦工 / 礦商在中國運營。根據比特幣礦工 / 礦商的實際區域統計資料，研究人員假設基準情景中 40% 的礦商位於煤炭發電地區。

在其他三種情況下，出於節能減排的考慮，對不同比特幣開採程式的政策進行了調整。

具體而言，在比特幣挖掘與交易子系統中，市場準入標準提高了一倍，即在市場準入（MA）情景下，禁止低效率的盈利礦工進入中國比特幣市場，而政策制定者被迫以高效的方式維護比特幣區塊鏈的網路穩定性。

在場地整治（SR）情景中，說服並建議煤礦發電區的比特幣礦商搬遷到水力資源豐富的地區，以利用該地區因雨季等因素而產生的相對較低的能源可用性成本。

在碳稅情景（CT）中，碳稅增加到初始值的兩倍，以對比特幣區塊鏈的高碳排放行為實施更嚴厲的懲罰。

利用上述情景，研究人員對比特幣區塊鏈的碳排放流量和能源消耗進行了評估，並在 2014-2030 年期間的 BBCE 模擬中對不同政策的碳和能源減排效果進行了評估。

結果是，如果沒有任何政策干預，比特幣區塊鏈的碳排放模式將成為中國可持續發展努力不可忽視的障礙。預計中國比特幣區塊鏈的年能源消耗和碳排放峰值將超過義大利、荷蘭、西班牙和捷克等一些已開發國家。作為最小政策干預下的基線評估，基準情景模擬比特幣區塊鏈網路的自然執行結果。

在 BM 情景下，在中國，比特幣區塊鏈的年能源消耗將逐漸增長，並最終在 2024 年達到峰值，為每年 296.59 太瓦時，這表明比特幣行業運營將持續遵循能源密集型模式。關於 CT 場景，由於碳排放罰款，比特幣行業的最高能源需求略有下降，為 217.37 太瓦時；然而，MA 和 SR 情景下的結果表明，2024 年和 2025 年比特幣行業的總能耗將分別達到 350.11 Twh 和 319.80 Twh。

相比之下，比特幣區塊鏈產生的碳排放在 SR 和 CT 情景中顯著減少，這說明了嚴厲碳相關政策的積極影響。相反，MA 情景見證了比特幣碳排放量在 2025 年大幅增加至 1.4071 億噸。

圖｜不同情景年度模擬結果，年化能耗（a）和碳排放量（b）（來源：Nature Communications）

基於 BBCE 模型的情景結果，基準情景表明，只要開採比特幣保持其在中國的盈利能力，比特幣行業運營產生的能源消耗和碳排放將持續增長。這主要是由於工作量證明競爭機制的正反饋迴路，要求比特幣礦工擁有先進且高能耗的礦機，以增加獲得區塊獎勵的概率。此外，所提出的系統動力學模型所模擬的碳排放流量和長期趨勢與之前的幾個估計值一致，這些估計值用於精確估計比特幣區塊鏈的碳足跡。

研究人員認為，在中國目前的國民經濟和碳排放核算中，比特幣區塊鏈的運營並沒有被列為碳排放和生產率計算的獨立部門。這給政策制定者監控比特幣行業的實際行為和設計有針對性的政策增加了難度。事實上，比特幣網路的每筆交易能耗要大於眾多主流金融交易渠道。

為了解決這個問題，研究人員建議政策制定者為比特幣行業設立單獨的監管賬戶，以便更好地管理和控制該產業在中國的碳排放行為。

圖｜比特幣行業能耗和碳排放比較（來源：Nature Communications）

什麼管理措施更有效？

通過情景分析，研究人員認為，在限制比特幣區塊鏈運營中的能源消耗總量和碳排放方面，導致採礦活動能源消費結構變化的政策可能比直觀的懲罰措施更有效。

在整個模擬期間，BM 情景下中國比特幣行業的人均 GDP 碳排放量大於所有其他情景，2026 年 6 月最高達到 10.77 千克 / 美元。然而，研究人員發現，MA 和常規 CT 情景下的政策有效性在碳排放強度降低方面相當有限，即 2027 年 8 月市場準入的政策有效性預計將降低，而碳稅的政策有效性預計將持續到 2024 年 7 月。在所有預期的政策情景中，SR 顯示出了最好的效果，能將比特幣行業的人均 GDP 碳排放峰值降至 6 千克 / 美元。

總體來看，比特幣行業的人均 GDP 碳排放量遠遠超過中國平均工業碳強度，表明比特幣區塊鏈運營是一個高碳密集型行業。

圖｜BBCE 情景評估比較（來源：Nature Communications）

在 BM 情景下，預計 2024 年 4 月比特幣礦商的利潤率將降至零，這意味著比特幣礦商將逐步停止在中國的開採，並將業務轉移到其他地方。然而，需要注意的是，整個搬遷過程並不是立即發生的，沉沒成本較高的礦商往往比沉沒成本較低的礦商運營時間更長，並希望最終再次盈利。因此，到 2030 年底，比特幣開採相關的整體能源消耗仍為正值，屆時幾乎所有礦工都將搬遷到其他地方。

相應地，在 BM 場景中，網路雜湊率計算為每秒 1775 EH，礦工總成本最高可達 12.68 億美元。比較其他三項政策的情景結果，預計在 CT 情景下，中國開採比特幣的盈利能力將更快惡化。另一方面，比特幣區塊鏈可以在 MA 和 SR 場景中維持較長時間的盈利能力。

基於 BBCE 模擬的結果可以得出一些有吸引力的結論：儘管 MA 方案提高了市場準入標準，提高了比特幣礦商的效率，但它實際上提高了，而不是降低了模擬結果的排放量。在 MA 情景下，研究人員觀察到了以往研究中提出的激勵效應現象，這一現象在產業政策的其他領域，如貨幣政策、交通法規和企業投資策略中都有體現。

從本質上講，市場準入政策的目的是限制低效率比特幣礦商在中國的採礦作業。然而，倖存的礦工們都致力於壓縮更多的網路雜湊率，這使得他們能夠在更長的時間內保持盈利。此外，在 MA 情景下，中國比特幣行業產生了更多的 CO2 排放，這主要歸因於工作證明（PoW）演算法和比特幣礦商的利潤追求行為。MA 情景的結果表明，市場準入相關政策在處理比特幣區塊鏈運營的高碳排放行為方面可能不太有效。

碳稅政策是公認的最有效、實施最普遍的碳減排政策。然而，模擬結果表明，碳稅對比特幣行業的有效性有限。在比特幣礦商意識到其採礦利潤受到比特幣採礦懲罰性碳稅的影響之前，CT 情景的碳排放模式與 BM 情景是一致的。

相反，SR 情景下的模擬資料表明，它能夠為比特幣區塊鏈運營的碳排放提供負反饋，與 BM 情景相比，SR 情景下比特幣行業的每 GDP 最大碳排放量減少了一半。

值得注意的是，儘管 SR 情景下比特幣採礦業的峰值年化能耗高於 BM 情景下的峰值年化能耗，但在 SR 情景下，有相當高比例的礦工搬遷到水力資源豐富的地區進行比特幣開採作業。因此，與 BM 方案相比，這自然降低了相關的碳排放成本。

區塊鏈技術無罪

總體而言，在限制比特幣開採准入、改變礦工能源消費結構、實施碳排放稅等不同政策干預下，比特幣區塊鏈的碳排放強度仍遠超中國工業平均排放強度。

這一結果表明，比特幣作為區塊鏈技術的典型案例，在不久的將來或將成為不容小覷的能源和碳密集型產業。

但是，比特幣背後所代表的區塊鏈技術，其去中心化的特性和以共識演算法為信任機制的模式還是提供了一種新的解決方案，對各種產業發展和遠端交易都是有益和具有創新性的。近年來，區塊鏈技術被大量的傳統行業引入和採用，尋求優化其運營流程，如供應鏈金融、智慧合約、國際商業和貿易以及製造業運營等。

值得關注的是，中國人民銀行計劃並設計一種基於區塊鏈技術的央行數字貨幣（CBDC），即數字貨幣電子支付（DCEP），預計未來將逐漸取代中國目前基於紙幣的流通中現金（M0）供應。隨著區塊鏈技術的廣泛使用和應用，新的協議應該以環境友好的方式設計和排程。這一變化是確保網路可持續性的必要條件，畢竟沒有人願意看到一種顛覆性的、有前途的技術成為阻礙全球碳減排努力的碳密集型技術，上述權衡值得進一步探索和研究。

與傳統產業不同的是，比特幣區塊鏈運營等新興產業的碳排放量在目前的 GDP 和碳排放量計算中沒有核算，如果沒有適當的審計和監管，使用投入產出分析等傳統工具來評估這些新興產業的碳排放量是相當具有挑戰性的，而這項研究結果也表明，系統動力學模型是研究新興產業碳流動機制的一種很有前途的方法。