Dieser Artikel erscheint in der „The Halving Issue“ des Bitcoin Magazine. Klicken Sie hier, um Ihr Exemplar zu erhalten. Es handelt sich auch um Bericht Nr. 1 der „FUD Fighters“-Reihe von HIVE Digital Technologies LTD.

F%$K, schlechte Recherche: Ich habe über einen Monat damit verbracht, eine Studie zum Bitcoin-Mining zu analysieren, und alles, was ich bekam, war diese Trauma-Reaktion.

„Wir müssen zugeben, dass unsere Gegner in der Diskussion einen deutlichen Vorteil gegenüber uns haben. Mit sehr wenigen Worten können sie eine Halbwahrheit verkünden; und um zu beweisen, dass diese unvollständig ist, müssen wir auf lange und trockene Abhandlungen zurückgreifen.“ — Frédéric Bastiat, Ökonomische Sophismen, Erste Serie (1845)

„Die Energiemenge, die benötigt wird, um Schwachsinn zu widerlegen, ist um ein Vielfaches größer als die, die nötig ist, um ihn zu produzieren.“ – Williamson (2016) zu Brandolinis Gesetz

Viel zu lange musste die Welt die Folgen minderwertiger akademischer Forschung zum Energieverbrauch und den Umweltauswirkungen des Bitcoin-Minings ertragen. Das Ergebnis dieser Schwachsinnsforschung waren schockierende Schlagzeilen, die einige wohlmeinende Menschen in wütende Politiker und verrückte Aktivisten verwandelt haben. Damit Sie nie die Brutalität einer dieser schlampigen Arbeiten ertragen müssen, habe ich meine Seele den Bitcoin-Mining-Göttern geopfert und eine umfassende Analyse einer Studie der Universität der Vereinten Nationen durchgeführt, die kürzlich in Earth’s Future der American Geophysical Union veröffentlicht wurde. Nur die mutigsten und härtesten aller Bitcoin-Autisten dürfen mit den folgenden Absätzen fortfahren, der Rest von Ihnen kann sich wieder dem Preisdiagramm zuwenden.

Ihre weichen Babyohren haben vielleicht vor Schock geschrien, als ich in meiner Einleitung lautstark verkündete, dass die größte und schrillste Forschung zum Bitcoin-Mining Schwachsinn ist. Wenn Sie jemals Jonathan Koomeys Blogbeitrag von 2018 im Digiconomist gelesen haben – auch bekannt als Alex deVries – oder seinen Coincenter-Bericht von 2019 oder Lei et al. 2021 oder Sai und Vranken 2023 oder Masanet et al. 2021 oder … Nun, der Punkt ist, dass bereits Tausende von Wörtern geschrieben wurden, die gezeigt haben, dass die Energiemodellierung des Bitcoin-Minings in einer Krise steckt und dass dies nicht auf Bitcoin beschränkt ist! Es ist ein Kampf, mit dem Energiestudien in Rechenzentren seit Jahrzehnten konfrontiert sind. Leute wie Jonathan Koomey, Eric Masanet, Arman Shehabi und die netten Kerle Sai und Vranken (tut mir leid, wir sind noch nicht per Du) haben so viele Seiten geschrieben, dass man damit wahrscheinlich die Wände von mindestens einer Herrentoilette auf jeder Bitcoin-Konferenz des letzten Jahres füllen könnte, und die beweisen, dass das stimmt.

Mein heiliger Altar, den ich in meinem Schlafzimmerschrank aufbewahre, ist ein handgeschnitzter, eleganter und doch asketischer Schrein für Koomey, Masanet und Shehabi für ihre jahrzehntelange Arbeit zur Verbesserung der Energiemodellierung von Rechenzentren. Diese Sifus der Computertechnik haben mir alles sehr deutlich gemacht: Wenn Sie keine Bottom-up-Daten haben und sich auf historische Trends verlassen, während Sie Trends bei der Energieeffizienz von IT-Geräten und die Faktoren, die die Nachfrage antreiben, ignorieren, dann ist Ihre Forschung Schwachsinn. Und so wische ich mit einem breiten, aber sehr chirurgischen Strich nach links über Mora et al. (2018), deVries (2018, 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023), Stoll et al. (2019), Gallersdorfer et al. (2020), Chamanara et al. (2023) und alle anderen, die in Sai und Vrankens umfassender Literaturübersicht erwähnt werden. Welt, lasst diese in einem gewaltigen, aber metaphorisch majestätischen Megafeuer irgendwo vor der Küste des pazifischen Nordwestens verbrennen. Reporter und Politiker, ich flehe euch an: Hört auf, auf Earthjustice, Sierra Club und Greenpeace zu hören, denn sie wissen nicht, was sie tun. Vergebt ihnen Vergebung für ihre Sünden, denn sie sind nur Schafe. Amen.

Nachdem ich Sie, mein frommer Leser, nun in Stimmung gebracht habe, erzähle ich Ihnen eine Geschichte über eine aktuelle Bitcoin-Energiestudie. Ich bete zu den Bitcoin-Göttern, dass dies die letzte ist, die ich jemals schreibe, und die letzte, die Sie jemals lesen müssen, aber ich habe das Gefühl, dass die Götter strafende Götter sind und meiner Seele kein Erbarmen entgegenbringen werden – nicht einmal in einem Bullenmarkt. Ein tiefer Atemzug (Stichwort: Heath Ledgers Joker) und los geht’s.

An einem etwas pessimistischen Oktobernachmittag wurde ich auf Twitter/X unter einem Beitrag über eine neue Studie zum Energieverbrauch von Bitcoins markiert, die von einigen Autoren stammt, die mit der Universität der Vereinten Nationen verbunden sind (Chamanara et al., 2023). Ich wusste nicht, dass diese Studie meinen Autismus so stark auslösen würde, dass ich in meinen eigenen drogeninduzierten Gonzo-Angst-und-Abscheu-in-Vegas-Zustand verfallen und mich die nächsten vier Wochen hyperfokussieren würde. Während ich wahrscheinlich übertreibe, was den starken Drogenkonsum angeht, ist meine Erinnerung an diese Zeit sehr stark ein techno-gefärbter, toxischer Fiebertraum auf Beziehungsniveau. Erinnern Sie sich an Frank aus dem von Kritikern gefeierten Film Donnie Darko aus dem Jahr 2001? Ja, er war auch da.

Als ich anfing, mir Notizen zu dem Papier zu machen, wurde mir klar, dass die Studie von Chamanara et al. wirklich verwirrend war. Das Papier war verwirrend, weil es sich um eine schlecht konzipierte Studie handelt, die ihre Existenzberechtigung vollständig auf de Vries und Mora et al. stützt. Es verwendet die Daten des Cambridge Bitcoin Energy Consumption Index (CBECI) des Cambridge Center for Alternative Finance (CCAF), ohne die Einschränkungen des Modells anzuerkennen (siehe Lei et al. 2021 und Sai und Vranken 2023 für eine eingehende Analyse der Probleme mit der Modellierung des CBECI). Es vermischt seine Ergebnisse aus dem Zeitraum 2020-2021 mit dem Stand des Bitcoin-Minings in den Jahren 2022 und 2023. Die Autoren stützten sich auch auf eine Methodik zur Berechnung des ökologischen Fußabdrucks, die Sie glauben machen würde, dass es tatsächlich möglich sei, ein Reservoir zu verkleinern oder zu vergrößern, je nachdem, wie viel Sie Netflix schauen und chillen. Tatsächlich ist es das, was Obringer et al. (2020) schlussfolgern, dass eine solche Methode möglich ist, und die UN-Studie zitiert Obringer als eine ihrer methodologischen Grundlagen. Übrigens gefiel auch Koomey und Masanet die Methodik von Obringer et al. nicht. Ich werde ihnen zu Ehren eine weitere Kerze auf Sojabasis am Altar anzünden.

Hier ist eine deutlichere Aufzählung des Kerns des Problems mit Chamanara et al. (Und nebenbei bemerkt, der korrespondierende Autor hat nie auf meine E-Mail geantwortet, in der ich nach seinen Daten gefragt habe, damit ich sie, Sie wissen schon, überprüfen, aber nicht vertrauen konnte.)):

Die Autoren haben den Stromverbrauch mehrerer Jahre zusammengefasst und damit die mit ihren Methoden möglichen Ergebnisse überschritten.

Die Autoren verwendeten historische Trends, um Empfehlungen für die Gegenwart und Zukunft abzugeben, obwohl in umfangreicher, von Experten überprüfter Literatur klar aufgezeigt wird, dass dies zu Überschätzungen und übertriebenen Behauptungen führt.

Das Papier verspricht eine Energieberechnung, die den wahren Energieverbrauch und die Umweltauswirkungen von Bitcoin offenlegen wird. Sie verwenden zwei Datensätze von CBECI: i) den gesamten monatlichen Energieverbrauch und ii) den durchschnittlichen Hashrate-Anteil der zehn wichtigsten Länder, in denen Bitcoin-Mining betrieben wird. Bedenken Sie, dass CBECI auf IP-Adressen angewiesen ist, die in mehreren Mining-Pools verfolgt werden. CBECI-angeschlossene Mining-Pools repräsentieren durchschnittlich 34,8 % der gesamten Netzwerk-Hashrate. Die verwendeten Daten weisen also wahrscheinlich ziemlich große Unsicherheitsschwellen auf.

Nachdem Troy Cross mich ungefähr eine Stunde lang von einem ziemlich eindrucksvollen, verwitterten Art-Deco-Felsvorsprung heruntergeredet hatte, über den wahrscheinlich schon so manche Flapper aus dem Film „Der große Gatsby“ gesprungen sind – eine Folge eines überwältigenden Gefühls der Angst, nachdem mir völlig entnervt klar geworden war, dass mich keine noch so große kognitive Verhaltenstherapie durch diese Studie bringen würde –, kam ich zu dem Schluss, dass die Gleichung, die die Autoren zur Berechnung der Anteile des Energieverbrauchs für jedes der zehn Länder mit dem höchsten Hashrate-Anteil (basierend auf den Schätzungen der IP-Adressen) verwendet hatten, die folgende sein musste:

Lassen Sie sich von der Mathematik nicht abschrecken. Hier ist ein Beispiel, wie diese Gleichung funktioniert. Nehmen wir an, China hat im Januar 2020 einen Anteil von 75 %. Nehmen wir außerdem an, dass der Gesamtenergieverbrauch im Januar 2020 10 TWh betrug (dies sind der Einfachheit halber erfundene Zahlen). Dann würden wir für einen Monat feststellen, dass China 7,5 TWh Energie verbraucht hat. Speichern Sie diese Zahl jetzt in Ihrem Gedächtnispalast und führen Sie die gleiche Operation für Februar 2020 durch. Als Nächstes addieren Sie den Energieverbrauch für Januar zu dem für Februar ermittelten Energieverbrauch. Tun Sie dies für jeden weiteren Monat, bis Sie alle 12 Monate addiert haben. Sie haben jetzt den jährlichen Energieverbrauch Chinas laut CBECI für 2020.

Bevor ich die Tabelle mit meinen Ergebnissen zeige, möchte ich noch einen weiteren Vorbehalt zur UN-Studie anführen. Diese Studie verwendet eine ältere Version der CBECI-Daten. Um den Autoren gegenüber fair zu sein, haben sie ihr Papier zur Überprüfung eingereicht, bevor CBECI seine Berechnungen zur Maschineneffizienz aktualisiert hat. Dies bedeutet jedoch, dass die Ergebnisse von Chamanara et al. nicht einmal annähernd realistisch sind, da wir nun glauben, dass das ältere Modell von CBECI den Energieverbrauch überschätzt hat. Darüber hinaus war ich für diesen Vergleich auf Daten bis zum 31. August 2023 beschränkt, da CBECI für den Rest des Jahres 2023 auf das neue Modell umgestiegen ist. Um diese älteren Daten zu erhalten, war CCAF großzügig und hat sie mir auf Anfrage zur Verfügung gestellt.

Land

Energieverbrauch 2020 (TWh)

Energieverbrauch 2021 (TWh)

Energieverbrauch 2020 + 2021 (TWh)

Energieverbrauch von Chamanara et al. 2020 + 2021 (TWh)

Prozentuale Veränderung zwischen den Berechnungen für 2020 und 2021 (%)

Festlandchina

44,45

32,89

77,34

73,48

5.25

Vereinigte Staaten

4,65

25.20

29,85

32,89

-9,24

Kasachstan

3.18

12.06

15.24

15,94

-4,39

Russland

4,71

7,59

12.29

12.28

0,081

Malaysia

3.31

4.13

7.44

7.29

2.06

Kanada

0,80

5.25

6.05

6,62

-8,61

Iran

2.33

3.06

5.39

5.13

4,82

Deutschland

0,67

3.31

3,98

4.18

-4,78

Irland

0,62

2,69

3.31

3.43

-3,50

Singapur

0,31

1.13

1,43

1,56

-0,083

Sonstige (außer Singapur)

3,69

6,73

10.42

10,63

-1,98

Gesamt

68,72

104.04

172,76

173,42

-0,38

Ein weiterer kniffliger Aspekt dieser Studie ist, dass sie den Energieverbrauch für 2020 und 2021 in einer Zahl zusammengefasst haben. Das war wirklich knifflig, denn wenn man sich die Zahlen ansieht, fällt auf, dass der größte Text lautet: „Gesamt: 173,42 TWh“. Es ist auch etwas verwirrend, weil in der Bildunterschrift „2020-2021“ steht, was viele Leute als einen Zeitraum von 12 Monaten und nicht von 24 Monaten interpretieren würden. Na ja, egal. Ich habe sie in die einzelnen Jahre aufgeteilt, damit jeder sehen kann, welche Schritte unternommen wurden, um zu diesen Zahlen zu gelangen.

Sehen Sie sich die Spalte ganz rechts mit der Überschrift „Prozentuale Veränderung zwischen den Berechnungen für 2020 und 2021 (%)“ an. Ich habe die prozentuale Veränderung zwischen meinen Berechnungen und denen von Chamanara et al. berechnet. Das ist ziemlich merkwürdig, nicht wahr? Basierend auf meinen Gesprächen mit den Forschern bei CCAF sollten die Zahlen identisch sein. Vielleicht spiegelt das Änderungsprotokoll keine kleinere Veränderung irgendwo wider, aber unsere Zahlen sind trotzdem leicht unterschiedlich. China hat einen größeren Anteil und die Vereinigten Staaten einen kleineren Anteil an den Daten, die CCAF mir im Vergleich zur UN-Studie zur Verfügung gestellt hat. Trotzdem liegen die Gesamtwerte ziemlich nahe beieinander. Lassen wir den Autoren also den Vorteil des Zweifels und sagen wir, dass sie angesichts der Einschränkungen des CBECI-Modells eine vernünftige Arbeit bei der Berechnung des Energieanteils geleistet haben. Bitte bedenken Sie, dass die Feststellung, dass ihre Berechnung vernünftig war, nicht bedeutet, dass es vernünftig ist, diese historischen Schätzungen zu verwenden, um Aussagen über die Gegenwart und Zukunft zu treffen und die Politik zu lenken. Das ist es nicht.

Eines Abends, als ich bei Kerzenlicht arbeitete, blickte ich nach links und sah Franks stechende, schwarze Pupillen (die Figur von Donnie Darko, die ich zuvor erwähnte), die mich anstarrten wie zwei Stücke Stronghold-Abfallkohle, fest eingebettet in ein ruhiges Bett aus perlmuttfarbenem Sand. Er erinnerte mich daran, dass dieser Bericht noch nicht fertig war, und hatte etwas mit Zeitreisen zu tun. Ich packte meine extraweichen Locken (ich bin auf festes Shampoo umgestiegen, das ist ein Geschenk des Himmels gegen krauses Haar) und zog so fest ich konnte daran. Willie Nelsons Pilotfolge von Austin City Limits aus dem Jahr 1974, die aus den Monolautsprechern meines billigen chinesischen Imitatmonitors dröhnte, bewegte sich durch meine Ohren wie Heroin durch Lou Reeds vierspuriges Venennetz. Widerwillig akzeptierte ich mein Schicksal. Ich musste tiefer in dieses Kaninchenloch vordringen. Ich musste eine gründlichere Analyse der CBECI-Daten von 2020 und 2021 durchführen, um zu zeigen, wie wichtig es ist, eine jährliche Analyse durchzuführen und die Jahre nicht in einer Berechnung zu vermischen. Als mir klar wurde, dass mein Lieblingsschnaps, ein Schuss Sherry in einem Shirley Temple (geschüttelt, nicht gerührt), nichts mehr hatte, schnappte ich mir eine Flasche Antiseptikum, das ich während des Pandemie-Lockdowns bekommen hatte, und trank es in einem Zug.

Ich habe meine Notizen durchgesehen. Ich habe viele Notizen, weil ich ein ernsthafter Mensch bin. Was ist mit den Problemen mit der Mining-Karte? Können wir das durch eine Analyse der beiden einzelnen Jahre tun? Was geschah in jedem der zehn Länder? Sagt uns das etwas darüber, wohin die Hashrate nach dem Verbot in China ging? Was ist mit dem harten Durchgreifen in Kasachstan? Das ist nach 2021, aber die UN-Studie tut so, als hätte es das nie gegeben, wenn sie über die aktuelle Mining-Verteilung spricht …

Es spricht nicht für die Autoren, dass sie den Gutachtern und ihren Lesern gegenüber nicht erwähnt haben, dass die Daten der Mining-Karte nur bis Januar 2022 reichen. Obwohl sie also über den Energiemix des Bitcoin-Minings sprechen, als ob er die Gegenwart repräsentieren würde, liegen sie völlig falsch. Ihre Analyse erfasst nur historische Trends, nicht die Gegenwart und definitiv nicht die Zukunft.

Sehen Sie dieses mehrfarbige Diagramm des geschätzten täglichen Energieverbrauchs (TWh) von CBECI von Januar 2020 bis zum 31. August 2023? Auf dieser Makroebene sehen wir viel Variabilität. Aber es ist auch schon bei genauer Betrachtung offensichtlich, dass sich jedes Jahr in Bezug auf Variabilität und Energieverbrauch vom nächsten unterscheidet. Es gibt eine Reihe möglicher Gründe für die Variabilität auf dieser Ebene. Einige mögliche Einflüsse auf den Energieverbrauch könnten der Bitcoin-Preis, die Schwierigkeitsanpassung und die Maschineneffizienz sein. Weitere makroökonomische Einflüsse könnten das Ergebnis von Regulierungen sein, wie beispielsweise das chinesische Bitcoin-Mining-Verbot, das 2021 in Kraft trat. Viele der chinesischen Miner flohen aus dem Land in andere Teile der Welt. Kasachstan und die Vereinigten Staaten sind zwei Länder, in denen Hashrate Zuflucht fand. Tatsächlich kam die Macht der texanischen Mining-Szene in diesem beispiellosen Moment in der Geschichte der Hashrate wirklich zum Vorschein.

Schauen Sie sich die Histogramme für 2020 (oben links), 2021 (oben rechts), 2022 (unten links) und 2023 (unten rechts) an. Es ist offensichtlich, dass die geschätzten Daten zum jährlichen Energieverbrauch für jedes Jahr unterschiedliche Verteilungen aufweisen. Auch wenn wir einige mögliche Verteilungsmuster erkennen, müssen wir darauf achten, dies nicht als Muster zu betrachten, das alle vier Jahre auftritt. Um sicherzugehen, benötigen wir mehr Daten. Was wir derzeit sagen können, ist, dass einige Jahre in unserer Analyse eine bimodale Verteilung aufweisen, während andere Jahre eine Art schiefe Verteilung zeigen. Der Hauptpunkt hier besteht darin, zu zeigen, dass die Statistiken zum Energieverbrauch für jedes dieser vier Jahre unterschiedlich sind, und zwar deutlich für die beiden Jahre, die in der Analyse von Chamanara et al. verwendet wurden.

In der UN-Studie schrieben die Autoren, dass das Bitcoin-Mining in den Jahren 2021 und 2022 100 TWh pro Jahr überstieg. Wenn wir uns jedoch die Histogramme des geschätzten täglichen jährlichen Energieverbrauchs ansehen, können wir feststellen, dass die täglichen Schätzungen ziemlich stark variieren, und selbst im Jahr 2022 gab es viele Tage, an denen der geschätzte Energieverbrauch unter 100 TWh lag. Wir bestreiten nicht, dass die endgültigen Schätzungen in den älteren geschätzten Daten für diese Jahre über 100 TWh lagen. Stattdessen zeigen wir, dass es sich lohnt, eine tiefere Analyse durchzuführen, um den Ursprung dieser Variabilität und ihre möglichen Auswirkungen auf den Energieverbrauch im Laufe der Zeit zu verstehen, da der Energieverbrauch des Bitcoin-Minings nicht von Tag zu Tag oder sogar von Minute zu Minute konstant ist. Abschließend ist anzumerken, dass die aktualisierten Daten den jährlichen Energieverbrauch nun auf 89 TWh für 2021 und 95,53 TWh für 2022 schätzen.

Ein letzter Kommentar: Miller et al. 2022 haben gezeigt, dass Betriebe (insbesondere Gebäude) mit hoher Variabilität des Energieverbrauchs im Laufe der Zeit im Allgemeinen nicht für Emissionsstudien geeignet sind, die durchschnittliche jährliche Emissionsfaktoren verwenden. Doch genau das haben Chamanara et al. getan, und so viele dieser Schwachsinnsmodelle neigen dazu, das zu tun. Ein großer Teil des Bitcoin-Minings funktioniert nicht wie eine konstante Last, Bitcoin-Mining kann in Bezug auf viele Faktoren von der Netzstabilität über den Preis bis hin zur Regulierung sehr flexibel sein. Es ist an der Zeit, dass Forscher anfangen, über Bitcoin-Mining aus dieser Perspektive nachzudenken. Hätten die Autoren auch nur ein bisschen Zeit damit verbracht, zuvor veröffentlichte Literatur zu lesen, anstatt in einem Silo zu arbeiten, wie Sai und Vranken in ihrem Übersichtsartikel anmerkten, hätten sie diese Einschränkung in ihrer Studie zumindest ansprechen können.

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Ich war also noch nie in einer Honky-Tonk-Bar. Zumindest nicht, bis ich mich mit mehreren anderen Konferenzteilnehmern in einem Taxi auf dem North American Blockchain Summit wiederfand. Fort Worth, Texas, ist genau so, wie man es sich vorstellt. Cowboystiefel, riesige Cowboyhüte, Wrangler-Bluejeans und Cowboys, Cowboys, Cowboys, wohin man auch schaute, auf der Hauptstraße. An einem kühlen Freitagabend schien die Zeit in Fort Worth stehen geblieben zu sein, die Leute gingen tatsächlich nachts herum. Die Geschäfte sahen aus wie die Tante-Emma-Läden, die man in einer Folge von The Twilight Zone sehen würde. Ich fühlte mich völlig desorientiert.

Meine Gefährten überzeugten mich, dass ich lernen sollte, Two-Step zu tanzen. Ich, ein typisches kalifornisches Mädchen, dem ihr Physikberater einmal gesagt hatte, dass man zwar das Mädchen aus Kalifornien herausholen kann, aber Kalifornien nicht aus dem Mädchen. Sollte ich Two-Step tanzen?! ​​Ich konnte einen Two-Step nicht von einem Electric Slide unterscheiden und der einzige Country, den ich je erlebt habe, war ein Werbespot von Garth Brooks, den ich als Kind einmal im Fernsehen gesehen habe. Er war in den Neunzigern wirklich populär. Mehr Country kann dieser Bitcoin-Mining-Forscher nicht vertragen. Der Laden war voller kitschiger Souvenirläden und überall strahlten helle Lichter von Neonschildern. In der Mitte des Hauptraums stand ein Barkeeper mit einem schwarzen, mit Diamanten besetzten Gürtel und einem weißen Pistolenholster aus Leder, das mit gleichmäßig verteilten silbernen Kugeln gespickt war. Wer zum Teufel weiß, was für eine Waffe er dabeihatte, aber es erinnerte mich an die Waffen in dem Film „Drei Amigos“ von 1986.

Hier, vor dem Hintergrund von etwas, das wie eine Country-Band klang, die sich nicht ganz sicher war, ob es Country war, sah ich, wie Lee Bratcher vom Texas Blockchain Council eine Kugel mit der Art trigonometrischer Eleganz ansprach, die man nur am Ende eines Queues findet, und diese Billardkugel gefühlt zum hundertsten Mal an diesem Abend in einer zerfetzten Ledertasche landete. Das sanfte Klirren von Billard auf Billard weckte etwas in mir. Mir wurde klar, dass ich noch nicht aus dem Kaninchenbau heraus war, in den Frank mich geschickt hatte. Ich erinnerte mich, dass ich irgendwo in meinen Notizen gekritzelt hatte, dass ich den Hashrate-Anteil im Zeitverlauf für die in der UN-Studie erwähnten Länder nicht aufgezeichnet hatte. Also warf ich um halb vier morgens meinen Kopf zurück, um einen Schluck Sodawasser zu nehmen, stieß ihn gegen die Wand der Fotokabine, in der Kernfamilien mit einem mechanischen Bullen posieren konnten, und wurde bewusstlos.

Drei Stunden später war ich wieder in meinem Hotelzimmer. Glücklicherweise drückte mir jemand ein wertloses Stück Schein in die Hand, lud mich in ein Taxi und ließ mich vom Fahrer in das Nichtraucherzimmer zurückfahren, in dem ich im Zentrum des Niedergangs des Geschäftsreiseverkehrs des 21. Jahrhunderts eingecheckt hatte, im Marriott Hotel. Mit benebeltem Gehirn und übernächtigten Augen ließ ich das blendende, gefährlich blaue Licht meines Computerbildschirms über mein müdes Gesicht streichen und mein Risiko einer Makuladegeneration erhöhen. Ich setzte meine Analyse fort.

Was folgt, ist eine Reihe von Diagrammen der CBECI-Mining-Kartendaten von Januar 2020 bis Januar 2022. Wenig überraschend richten Chamanara et al. die Aufmerksamkeit auf Chinas Beitrag zum Energieverbrauch und in der Folge auf den damit verbundenen ökologischen Fußabdruck. Chinas monatliche Hashrate erreichte 2020 einen Höchststand von über 70 Prozent der gesamten Hashrate des Netzwerks. Im Juli 2021 stürzte dieser Hashrate-Anteil auf Null ab, bis er sich Ende 2021 auf etwa 20 Prozent des Anteils erholte. Wir wissen nicht, wo sie heute steht, aber Brancheninsider sagen mir, dass sie wahrscheinlich immer noch um diese Zahl herum schwankt, was bedeutet, dass die Hashrate dort in absoluten Zahlen trotz des Verbots immer noch wächst.

Wenig überraschend wird auch Russland diskutiert. Basierend auf den Daten der CBECI-Mining-Karte von Januar 2020 bis Januar 2022 lässt sich jedoch kaum argumentieren, dass Russland ein unmittelbarer Abnehmer der exilierten Hashrate war. Es gibt sicherlich einen unmittelbaren Anstieg, aber ist dieser real oder verwenden nur Miner VPN, um ihren Mining-Betrieb zu verbergen? Bis Ende 2021 sank die russische Hashrate auf unter 5 Prozent der Hashrate und in absoluten Zahlen von einem kurzen Spitzenwert von über 13 EH/s auf etwas über 8 EH/s. Wenn wir uns den gesamten von CBECI geschätzten Energieverbrauch Russlands für das Jahr ansehen, sehen wir zwar, dass Russland einen erheblichen Anteil der Hashrate hatte, es ist jedoch nicht klar, ob wir bei der Arbeit mit einem so begrenzten Datensatz vernünftige Aussagen über den gegenwärtigen Beitrag zur Hashrate und zum ökologischen Fußabdruck des Netzwerks machen können.

Die kontroverseste Diskussion in Chamanara et al. befasst sich mit dem Anteil Kasachstans am Energieverbrauch und am ökologischen Fußabdruck. Offensichtlich zeigen die Daten der CBECI-Mining-Karte, dass der Hashrate-Anteil sowohl in relativen als auch in absoluten Zahlen deutlich gestiegen ist. Es scheint auch, dass dieser Trend vor der Umsetzung des chinesischen Verbots begann, aber kurz vor und nach der Umsetzung des Verbots mit Sicherheit schnell zuzunehmen scheint. Von Dezember 2021 bis Januar 2022 sehen wir jedoch einen starken Rückgang. War dies ein frühes Signal dafür, dass in Kasachstan ein hartes Durchgreifen der Regierung bevorsteht?

In ihrer Analyse ignorierten Chamanara et al. das jüngste Durchgreifen in Kasachstan, bei dem die Regierung der Branche eine Energiesteuer und Mining-Lizenzen auferlegte und damit die Hashrate effektiv aus dem Land verdrängte. Die Autoren betonten überbetont, dass Kasachstan derzeit einen großen Beitrag zum Energieverbrauch und damit zum ökologischen Fußabdruck von Bitcoin leistet. Wären die Autoren innerhalb der Grenzen ihrer Methoden und Ergebnisse geblieben, dann wäre es vernünftig gewesen, den Beitrag des Hashrate-Anteils Kasachstans zum ökologischen Fußabdruck für die kombinierten Jahre 2020 und 2021 zu erwähnen. Stattdessen ignorieren sie nicht nur das Durchgreifen der Regierung im Jahr 2022, sondern behaupten auch, dass der Hashrate-Anteil Kasachstans basierend auf den CBECI-Zahlen von 2023 um 34 % gestiegen sei. Die Daten des CBECI wurden seit Januar 2022 nicht mehr aktualisiert und die CCAF-Forscher warten derzeit auf Daten aus den Mining-Pools, die es ihnen ermöglichen, die Mining-Karte zu aktualisieren.

Ich weiß, ich habe Ihnen, mein treuer Leser, eine Menge Daten gezeigt, aber trinken Sie noch einen Schluck des härtesten Schnapses, den Sie in Ihrem Schrank haben, und sehen wir uns noch eine Zahl an. Diese stellt den Hashrate-Anteil der Vereinigten Staaten in den älteren CBECI-Mining-Map-Daten dar. Der Trend, den wir für die Vereinigten Staaten sehen, ist auch für Kanada, Singapur und die von der CBECI als „andere Länder“ bezeichneten Länder ähnlich, die die Länder darstellen, die es nicht in die Top-Ten-Liste für den Hashrate-Anteil geschafft haben. Es gibt ein klares Signal, das das widerspiegelt, was wir als wahr kennen. Die Vereinigten Staaten nahmen einen erheblichen Anteil der chinesischen Hashrate ein und dieser Hashrate-Anteil wuchs im Jahr 2021 schnell. Obwohl wir wissen, dass die CBECI-Mining-Map-Daten auf weniger als einen Großteil der Netzwerk-Hashrate beschränkt sind, denke ich, dass ihr Anteil zumindest einigermaßen repräsentativ für die geografische Verteilung des Netzwerks ist. Die geografische Verteilung der Hashrate scheint stark von Makrotrends geprägt zu sein. Während die Strompreise wichtig sind, spielen Regierungsstabilität und freundliche Gesetze eine wichtige Rolle. Chamanara et al. hätten diese Art von Analyse durchführen sollen, um ihre Diskussion zu untermauern. Wenn sie das getan hätten, hätten sie vielleicht erkannt, dass das Netzwerk zu unterschiedlichen Zeiten und in unterschiedlichen geografischen Maßstäben auf externen Druck reagiert. Wir brauchen mehr Daten, bevor wir starke politische Empfehlungen zu den Auswirkungen des Energieverbrauchs von Bitcoin abgeben können.

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An diesem Punkt war ich mir nicht mehr sicher, ob ich ein Bitcoin-Forscher oder ein NPC war, der sich in einem Spiel verlor, in dem die einzigen Punkte für die Intensität des Selbsthasses vergeben wurden, den ich empfand, weil ich diesem Unterfangen zugestimmt hatte. Gleichzeitig konnte ich riechen, dass das Ende dieser Analyse nahte und dass ich mich mit genügend somatischer Therapie und EMDR vielleicht tatsächlich daran erinnern würde, wer ich war, bevor ich in dieses Chaos hineingezogen wurde. Nur zwei Tage zuvor hatten Frank und ich uns darüber gestritten, ob Courier New immer noch die beste Schriftart für die Darstellung mathematischer Gleichungen war. Jetzt war ich allein in diesem Kaninchenbau. Ich grub meine Finger in die Erdwände, die mich umgaben, und kämpfte mich langsam zurück zur Vernunft.

Als ich das Loch verließ, schnappte ich mir meinen Laptop und beschloss, dass es an der Zeit war, mich mit der Methodik der Studie zum ökologischen Fußabdruck zu befassen, dieses Ding abzuschließen und es zu einem Abschluss zu bringen. Chamanara et al. behaupteten, dass sie den Methoden von Ristic et al. (2019) und Obringer et al. (2020) folgten. Es gibt einige Gründe, warum ihr Ansatz zum ökologischen Fußabdruck fehlerhaft ist. Erstens werden die Fußabdruckfaktoren normalerweise zur Bewertung des ökologischen Fußabdrucks der Energieerzeugung verwendet. In Ristic et al. entwickelten die Autoren eine Metrik namens Relative Aggregated Factor, die diese Faktoren berücksichtigte. Diese Metrik ermöglichte es ihnen, die Platzierung neuer Stromerzeuger wie Atom- oder Offshore-Windkraft zu bewerten. Die Idee hinter diesem Ansatz war, sich bewusst zu sein, dass die Kohlendioxidemissionen aus fossilen Brennstoffen zwar der Haupttreiber für die Entwicklung der Energiewendeziele sind, wir aber auch vermeiden sollten, die Erzeugung fossiler Brennstoffe durch Erzeugung zu ersetzen, die auf andere Weise Umweltprobleme verursachen könnte.

Zweitens verwendeten Obringer et al. viele der in Ristic et al. aufgeführten Faktoren und kombinierten sie mit Netzwerkübertragungsfaktoren von Aslan et al. (2018). Dies war ein schlechter Schachzug, da Koomey Mitautor dieses Papiers ist. Daher sollte es nicht überraschen, dass Koomey 2021 zusammen mit Masanet einen Kommentar verfasste, in dem sie Obringer et al. kritisierten. In Koomey und Masanet, 2021, tadelten die Autoren die Annahme, dass kurzfristige Nachfrageänderungen zu sofortigen und proportionalen Änderungen des Stromverbrauchs führen würden. Diese Kritik könnte auch auf Chamanara et al. angewendet werden, die einen Zeitraum untersuchten, in dem der Bitcoin-Preis in einem einzigartigen wirtschaftlichen Umfeld (niedrige Zinssätze, COVID-Konjunkturschecks und Lockdowns) einen Anstieg auf ein Allzeithoch erlebte. Koomey und Masanet machten in ihrem Kommentar deutlich, dass das Ignorieren der Unverhältnismäßigkeit zwischen Energie- und Datenflüssen in Netzwerkgeräten zu überhöhten Umweltauswirkungen führen kann.

Noch wichtiger ist, dass wir noch nicht herausgefunden haben, wie diese Beziehung beim Bitcoin-Mining aussieht. Die Nachfrage nach herkömmlichen Rechenzentren wird durch die Anzahl der benötigten Recheninstanzen definiert. Was ist das Äquivalent beim Bitcoin-Mining, wenn wir wissen, dass die Blockgröße unverändert ist und das Blocktempo alle zwei Wochen angepasst wird, um einen durchschnittlichen Abstand von 10 Minuten zwischen den einzelnen Blöcken einzuhalten? Dies verdient mehr Aufmerksamkeit.

So oder so schienen Chamanara et al. sich der Kritik an Obringer et al.’s Ansatz nicht bewusst zu sein. Das ist wirklich problematisch, denn wie zu Beginn dieser Tirade erwähnt, haben Koomey und Masanet den Grundstein für die Energieforschung in Rechenzentren gelegt. Sie hätten wissen müssen, dass sie diese Methoden nicht auf das Bitcoin-Mining anwenden sollten, denn obwohl sich die Branche von einem traditionellen Rechenzentrum unterscheidet, handelt es sich dennoch um eine Art Rechenzentrum. Bitcoin-Mining-Forscher können aus der Flut an Literatur zu Rechenzentren viel lernen. Es ist enttäuschend und erschöpfend, wenn Veröffentlichungen erscheinen, die diese Realität ignorieren.

Was kann ich noch sagen, außer, dass dieser Scheiß aufhören muss. Brandolinis Gesetz ist real. Die Bullshit-Asymmetrie ist real. Ich möchte wirklich, dass dieser neue Halbierungszyklus derjenige ist, in dem ich mich nicht mehr mit schlechter Forschung befassen muss. Während ich diesen Bericht schrieb, veröffentlichte Alex de Vries ein neues Bullshit-Papier über den „Wasser-Fußabdruck“ des Bitcoin-Minings. Ich habe es noch nicht gelesen. Ich bin mir nicht sicher, ob ich es tun werde. Aber wenn ich es tue, verspreche ich, dass ich nicht mehr als 10.000 Wörter darüber schreiben werde. Ich habe meinen Standpunkt dargelegt und meinen Frieden mit dieser Art des akademischen Publizierens gemacht. Es war eine lustige Reise, aber ich denke, es ist Zeit, etwas Selbstfürsorge zu praktizieren, mir mehrere Abende mit gesundem Binge-Watching zu gönnen und vom Unaussprechlichen zu träumen.

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Wenn Ihnen dieser Artikel gefallen hat, besuchen Sie bitte btcpolicy.org, wo Sie die vollständige 10.000 Wörter umfassende technische Analyse der Studie von Chamanara et al. (2023) lesen können.

Dies ist ein Gastbeitrag von Margot Paez. Die geäußerten Meinungen sind ausschließlich ihre eigenen und spiegeln nicht unbedingt die von BTC Inc oder Bitcoin Magazine wider.

Quelle: Bitcoin Magazine

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