Este artículo aparece en la edición número 1 de la revista Bitcoin Magazine, “The Halving Issue”. Haga clic aquí para obtener su copia. También es el informe n.° 1 de la serie “FUD Fighters” (Luchadores contra el miedo y el pánico) desarrollada por HIVE Digital Technologies LTD.
F%$K Bad Research: Pasé más de un mes analizando un estudio de minería de bitcoin y todo lo que obtuve fue esta respuesta traumática.
“Debemos confesar que nuestros adversarios tienen una clara ventaja sobre nosotros en la discusión. En muy pocas palabras pueden enunciar una verdad a medias; y para demostrar que es incompleta, nos vemos obligados a recurrir a largas y áridas disertaciones.” — Frédéric Bastiat, Sofismas económicos, Primera serie (1845)
“La cantidad de energía necesaria para refutar una tontería es un orden de magnitud mayor que la necesaria para producirla”. — Williamson (2016) sobre la Ley de Brandolini
Durante demasiado tiempo, el mundo ha tenido que soportar las consecuencias de una investigación académica mediocre sobre el uso de energía y el impacto ambiental de la minería de bitcoins. El resultado de esta investigación absurda ha sido una serie de titulares de noticias impactantes que han convertido a algunas personas bien intencionadas en políticos enojados y activistas trastornados. Para que nunca tengas que soportar la brutalidad de uno de estos artículos descuidados, he sacrificado mi alma a los dioses de la minería de bitcoins y he realizado un análisis a gran escala de un estudio de la Universidad de las Naciones Unidas, publicado recientemente en Earth’s Future de la Unión Geofísica Americana. Solo los más valientes y duros de todos los autistas de bitcoin pueden pasar a los siguientes párrafos, el resto de ustedes pueden volver a mirar el gráfico de precios.
Tus suaves orejas de bebé pueden haber gritado de sorpresa ante la fuerte proclamación en mi entrada de que la investigación más grande y más chirriante sobre la minería de bitcoins es una tontería. Si alguna vez has leído la publicación del blog de Jonathan Koomey de 2018 en Digiconomist, también conocido como Alex deVries, o su informe de Coincenter de 2019, o Lei et al. 2021, o Sai y Vranken 2023, o Masanet et al. 2021, o… Bueno, el punto es que ya hay miles de palabras escritas que han demostrado que el modelado de energía de la minería de bitcoins está en un estado de crisis y que esto no se limita a bitcoin. Es una lucha que los estudios de energía de los centros de datos han enfrentado durante décadas. Personas como Jonathan Koomey, Eric Masanet, Arman Shehabi y esos buenos tipos Sai y Vranken (lo siento, todavía no nos conocemos por nuestro nombre de pila) han escrito suficientes páginas que probablemente podrían cubrir las paredes de al menos un baño de hombres en cada conferencia sobre Bitcoin que se realizó el año pasado, lo que demuestra que esto es verdad.
Mi altar sagrado, que guardo en el armario de mi dormitorio, es un santuario tallado a mano, elegante pero ascético, dedicado a Koomey, Masanet y Shehabi por las décadas de trabajo que han realizado para mejorar el modelado energético de los centros de datos. Estos sifus de la informática me lo han dejado muy claro: si no tienes datos de abajo hacia arriba y te basas en tendencias históricas mientras ignoras las tendencias de eficiencia energética de los dispositivos de TI y lo que impulsa la demanda, entonces tu investigación es una tontería. Y así, de un solo golpe amplio pero muy quirúrgico, deslizo el dedo hacia la izquierda sobre Mora et al. (2018), deVries (2018, 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023), Stoll et al. (2019), Gallersdorfer et al. (2020), Chamanara et al. (2023), y todos los demás que se mencionan en la revisión exhaustiva de la literatura de Sai y Vranken. Mundo, que todo esto ardan en un megaincendio violento y metafóricamente majestuoso en algún lugar de la costa noroeste del Pacífico. Periodistas y legisladores, por favor, les imploro que dejen de escuchar a Earthjustice, Sierra Club y Greenpeace, porque no saben lo que hacen. Absolvedlos de sus pecados, porque no son más que ovejas. Amén.
Ahora que ya he creado el ambiente para ti, mi piadoso lector, te contaré una historia sobre un estudio reciente sobre la energía del bitcoin. Rezo a los dioses del bitcoin para que este sea el último que escriba y el último que necesites leer, pero tengo la sensación de que los dioses castigan a los dioses y no tendrán piedad de mi alma, ni siquiera en un mercado alcista. Una respiración profunda (que suene como el Joker de Heath Ledger) y aquí… vamos.
En una tarde de octubre un tanto pesimista, me etiquetaron en Twitter/X en una publicación sobre un nuevo estudio sobre el uso de energía de bitcoin de algunos autores afiliados a la Universidad de las Naciones Unidas (Chamanara et al., 2023). No sabía que este estudio desencadenaría mi autismo tan fuertemente que caería en mi propio estado de miedo y odio inducido por las drogas, y me concentraría hiperactivamente en este estudio durante las siguientes cuatro semanas. Si bien probablemente estoy exagerando sobre el consumo excesivo de drogas, mi recuerdo de ese momento es en gran medida un sueño febril de nivel de relación tóxica con tintes tecnológicos. ¿Recuerdas a Frank de la película aclamada por la crítica de 2001, Donnie Darko? Sí, él también estaba allí.
Cuando comencé a tomar notas sobre el artículo, me di cuenta de que el estudio de Chamanara et al. era realmente confuso. El artículo era desconcertante porque es un estudio mal diseñado que basa su razón de ser completamente en de Vries y Mora et al. Utiliza los datos del Índice de Consumo de Energía de Bitcoin de Cambridge (CBECI) del Centro de Finanzas Alternativas de Cambridge (CCAF) sin reconocer las limitaciones del modelo (ver Lei et al. 2021 y Sai y Vranken 2023 para un análisis en profundidad de los problemas con el modelo de CBECI). Combina sus resultados del período 2020-2021 con el estado de la minería de bitcoin en 2022 y 2023. Los autores también se basaron en una metodología de huella ambiental que te haría pensar que realmente era posible reducir o hacer crecer un reservorio dependiendo de cuánto te relajas viendo Netflix. En realidad, esto es lo que Obringer et al. (2020) concluyen inferencialmente que es posible y el estudio de la ONU cita a Obringer como uno de sus fundamentos metodológicos. Por cierto, a Koomey y Masanet tampoco les gustó la metodología de Obringer et al. Encenderé otra vela a base de soja en el altar en su honor.
He aquí una enumeración más clara del quid del problema con Chamanara et al. (y, por cierto, su autor correspondiente nunca respondió a mi correo electrónico solicitando sus datos para que yo pudiera, ya sabe, verificar, no confiar).
):
Los autores combinaron el uso de electricidad a lo largo de varios años, exagerando lo que los resultados podrían revelar basándose en sus métodos.
Los autores utilizaron tendencias históricas para hacer recomendaciones presentes y futuras a pesar de que existe una extensa literatura revisada por pares que muestra claramente que esto conduce a sobreestimaciones y afirmaciones exageradas.
El artículo promete un cálculo de energía que revelará el verdadero uso de energía de bitcoin y su impacto ambiental. Utilizan dos conjuntos de datos de CBECI: i) consumo total mensual de energía y ii) porcentaje promedio de tasa de hash para los diez principales países donde se realiza la minería de bitcoin. Hay que tener en cuenta que CBECI se basa en direcciones IP que se rastrean en varios grupos de minería. Los grupos de minería afiliados a CBECI representan un promedio del 34,8% de la tasa de hash total de la red. Por lo tanto, los datos utilizados probablemente tengan barras de incertidumbre bastante amplias.
Después de aproximadamente una hora de que Troy Cross me hablara desde una impresionante cornisa art decó y desgastada por el clima que probablemente haya visto saltar a algunas flappers de El Gran Gatsby (como resultado de sentir una abrumadora sensación de terror después de que mi yo exasperado se diera cuenta de que ninguna cantidad de terapia cognitiva conductual me ayudaría a superar este estudio), determiné que la ecuación que los autores usaron para calcular las proporciones de uso de energía para cada uno de los diez países principales con la mayor proporción de tasa de hash (según las estimaciones de direcciones IP) tenía que ser la siguiente:
No dejes que las matemáticas te asusten. Aquí tienes un ejemplo de cómo funciona esta ecuación. Supongamos que China tiene una cuota compartida para enero de 2020 del 75 %. Supongamos también que el consumo total de energía para enero de 2020 fue de 10 TWh (son números inventados para simplificar). Entonces, durante un mes, encontraríamos que China utilizó 7,5 TWh de energía. Ahora, guarda ese número en tu palacio de la memoria y haz la misma operación para febrero de 2020. A continuación, suma el consumo de energía de enero al consumo de energía encontrado para febrero. Haz esto para cada mes subsiguiente hasta que hayas sumado los 12 meses. Ahora tienes el consumo de energía anual de China según CBECI para 2020.
Antes de mostrar la tabla con mis resultados, permítanme explicar otra advertencia sobre el estudio de la ONU. Este estudio utiliza una versión anterior de los datos de CBECI. Para ser justos con los autores, enviaron su artículo para su revisión antes de que CBECI actualizara sus cálculos de eficiencia de las máquinas. Sin embargo, esto significa que los resultados de Chamanara et al. ni siquiera se acercan a la realidad porque ahora creemos que el modelo anterior de CBECI sobrestimaba el uso de energía. Además, para hacer esta comparación, me limité a los datos hasta el 31 de agosto de 2023, porque CBECI cambió al nuevo modelo para el resto de 2023. Para obtener estos datos anteriores, CCAF fue generosa y los compartió conmigo cuando se lo pedí.
País
Consumo de energía 2020 (TWh)
Consumo de energía 2021 (TWh)
Consumo de energía 2020 + 2021 (TWh)
Consumo de energía (TWh) 2020 + 2021 de Chamanara et al.
Cambio porcentual entre los cálculos de 2020 y 2021 (%)
China continental
44,45
32,89
77.34
73,48
5.25
Estados Unidos
4.65
25.20
29,85
32,89
-9,24
Kazajstán
3.18
12.06
15.24
15,94
-4,39
Rusia
4.71
7,59
12.29
12.28
0,081
Malasia
3.31
4.13
7.44
7.29
2.06
Canadá
0,80
5.25
6.05
6.62
-8,61
Irán
2.33
3.06
5.39
5.13
4.82
Alemania
0,67
3.31
3,98
4.18
-4,78
Irlanda
0,62
2.69
3.31
3.43
-3,50
Singapur
0,31
1.13
1.43
1.56
-0,083
Otros (excepto Singapur)
3.69
6.73
10.42
10.63
-1,98
Total
68,72
104.04
172,76
173,42
-0,38
Otro aspecto complicado de este estudio es que combinaron el consumo de energía de 2020 y 2021 en una sola cifra. Esto fue realmente complicado porque, si miras las cifras, notarás que el texto más grande dice: “Total: 173,42 TWh”. También es un poco confuso porque el título de la cifra dice “2020-2021”, lo que para muchas personas se interpretaría como un período de 12 meses, no de 24 meses. Bueno, lo que sea. Los dividí en sus años individuales para que todos pudieran ver los pasos que se tomaron para llegar a estas cifras.
Mire la columna de la extrema derecha con el encabezado “Cambio porcentual entre los cálculos de 2020 + 2021 (%)”. Calculé el cambio porcentual entre mis cálculos y los de Chamanara et al. Esto es bastante curioso, ¿no? Según mis conversaciones con los investigadores de CCAF, los números deberían ser idénticos. Tal vez el registro de cambios no refleje un cambio menor en algún lugar, pero nuestros números son ligeramente diferentes de todos modos. China tiene una participación mayor y Estados Unidos tiene una participación menor en los datos que CCAF compartió conmigo en comparación con el estudio de la ONU. A pesar de esto, los totales son bastante cercanos. Entonces, démosles a los autores el beneficio de la duda y digamos que hicieron un trabajo razonable al calcular la participación de la energía, dadas las limitaciones del modelo CBECI. Tenga en cuenta que señalar que su cálculo fue razonable no significa que sea razonable usar estas estimaciones históricas para hacer afirmaciones sobre el presente y el futuro y dirigir la política. No lo es.
Una noche, mientras trabajaba a la luz de las velas, miré a mi izquierda y vi las pupilas negras y punzantes de Frank (el personaje de Donnie Darko que mencioné antes) mirándome como dos trozos de carbón de desecho de Stronghold, fijados en un tranquilo lecho de arena perlada. Me estaba recordando que este informe aún no estaba terminado y algo sobre viajes en el tiempo. Agarré mis rizos extra suaves (cambié al champú en barra, es una bendición para el encrespamiento) y tiré tan fuerte como pude. El episodio piloto de Austin City Limits de 1974 de Willie Nelson sonando a todo volumen en los altavoces mono de mi monitor chino de imitación barata se movía por mis oídos como la heroína por la red de venas de cuatro carriles de Lou Reed. A regañadientes, acepté mi destino. Necesitaba adentrarme más en esta madriguera de conejo. Necesitaba hacer un análisis más profundo de los datos de CBECI de 2020 y 2021 para demostrar lo importante que es hacer un análisis anual y no difuminar los años en un solo cálculo. Al darme cuenta de que me había quedado sin mi licor fuerte preferido, un chorrito de jerez en un Shirley Temple (agitado, no revuelto), agarré una botella de antiséptico de contrabando que conseguí durante el encierro por la pandemia y bebí de un trago.
Revisé mis notas. Tengo muchas notas porque soy una persona seria. ¿Qué pasa con los problemas del mapa minero? ¿Podemos hacer esto a través de un análisis de los dos años separados? ¿Qué estaba sucediendo en cada uno de los diez países? ¿Eso nos dice algo sobre dónde se fue el hashrate después de la prohibición de China? ¿Qué pasa con la represión de Kazajstán? Eso es posterior a 2021, pero el estudio de la ONU actúa como si nunca hubiera sucedido cuando hablan de la distribución actual de la minería...
No es de agradecer a los autores que no hayan mencionado a los revisores y a sus lectores que los datos del mapa minero solo llegan hasta enero de 2022. Por lo tanto, aunque hablan de la combinación energética de la minería de bitcoin como si representara el presente, están completamente equivocados. Su análisis solo captura tendencias históricas, no el presente y definitivamente no el futuro.
¿Ves este gráfico multicolor del consumo diario estimado de energía (TWh) de CBECI desde enero de 2020 hasta el 31 de agosto de 2023? A esta escala macro, vemos mucha variabilidad. Pero también es evidente con solo inspeccionarlo que cada año es diferente del siguiente en términos de variabilidad y uso de energía. Hay varias razones posibles para la causa de la variabilidad a esta escala. Algunas posibles influencias en el uso de energía podrían ser el precio de bitcoin, el ajuste de la dificultad y la eficiencia de la máquina. Las influencias más a macroescala podrían ser el resultado de la regulación, como la prohibición de la minería de bitcoins en China que se produjo en 2021. Muchos de los mineros chinos huyeron del país a otras partes del mundo, Kazajstán y Estados Unidos son dos países donde el hashrate encontró refugio. De hecho, el poder de la escena minera de Texas realmente surgió en este momento sin precedentes en la historia del hashrate.
Observa los histogramas de 2020 (arriba a la izquierda), 2021 (arriba a la derecha), 2022 (abajo a la izquierda) y 2023 (abajo a la derecha). Es obvio que, para cada año, los datos estimados de consumo anualizado de energía muestran distribuciones diferentes. Aunque vemos algunos posibles patrones de distribución, debemos tener cuidado de no tomar esto como un patrón que ocurre cada ciclo de cuatro años. Necesitamos más datos para estar seguros. Por ahora, lo que podemos decir es que algunos años en nuestro análisis muestran una distribución bimodal, mientras que otros años muestran una especie de distribución sesgada. El punto principal aquí es mostrar que las estadísticas de uso de energía para cada uno de estos cuatro años son diferentes, y claramente diferentes para los dos años que se utilizaron en el análisis de Chamanara et al.
En el estudio de la ONU, los autores escribieron que la minería de bitcoins superó los 100 TWh por año en 2021 y 2022. Sin embargo, si observamos los histogramas del consumo energético anualizado estimado diario, podemos ver que las estimaciones diarias varían bastante, e incluso en 2022 hubo muchos días en los que el consumo energético estimado fue inferior a 100 TWh. No negamos que las estimaciones finales superaran los 100 TWh en los datos estimados más antiguos para estos años. En cambio, demostramos que, dado que el uso de energía de la minería de bitcoins no es constante de un día para otro o incluso de un minuto a otro, vale la pena hacer un análisis más profundo para comprender el origen de esta variabilidad y cómo podría afectar al uso de energía a lo largo del tiempo. Por último, vale la pena señalar que los datos actualizados ahora estiman que el uso anual de energía será de 89 TWh para 2021 y 95,53 TWh para 2022.
Un último comentario: Miller et al. 2022 demostró que las operaciones (específicamente los edificios) con una alta variabilidad en el uso de energía a lo largo del tiempo generalmente no son adecuadas para estudios de emisiones que utilizan factores de emisión anuales promedio. Sin embargo, eso es lo que Chamanara et al. decidieron hacer, y lo que muchos de estos modelos absurdos tienden a hacer. Una buena parte de la minería de bitcoins no funciona como una carga constante; la minería de bitcoins puede ser muy flexible en respuesta a muchos factores, desde la estabilidad de la red hasta el precio y la regulación. Ya es hora de que los investigadores comiencen a pensar en la minería de bitcoins desde esta perspectiva. Si los autores hubieran dedicado una cantidad de tiempo, aunque sea modesta, a leer la literatura publicada anteriormente, en lugar de operar en un silo como Sai y Vranken señalaron en su artículo de revisión, al menos podrían haber abordado esta limitación en su estudio.
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Bueno, nunca había estado en un bar de mala muerte antes. Al menos no hasta que me encontré en un taxi con otros asistentes a la conferencia North American Blockchain Summit. Fort Worth, Texas, es exactamente lo que te imaginarías. Botas de vaquero, sombreros de vaquero del tamaño de un galón, jeans azules Wrangler y vaqueros, vaqueros, vaqueros por todas partes a donde miraras en la calle principal. En una fresca noche de viernes, Fort Worth parecía congelada en el tiempo, la gente realmente caminaba por la calle de noche. Las tiendas parecían el tipo de tiendas familiares que verías en un episodio de The Twilight Zone. Me sentí completamente desorientada.
Mis compañeros me convencieron de que debía aprender a bailar two-step. Yo, la típica chica californiana, cuyo asesor de física le dijo una vez que, aunque puedes sacar a la chica de California, no puedes sacar a California de la chica, ¿debería aprender two-step? No sabía distinguir un two-step de un slide eléctrico y el único country que recuerdo haber experimentado fue un anuncio de Garth Brooks que vi una vez en la televisión cuando era niña. Era muy popular en los noventa. Eso es todo el country que puede llegar a escuchar esta investigadora de minería de bitcoins. El lugar estaba lleno de tiendas de regalos kitsch y luces brillantes por todas partes que irradiaban de letreros de neón. En el centro de la sala principal, un camarero llevaba un cinturón con tachuelas de diamantes negros y una funda de cuero blanco para pistola y llena de balas de plata espaciadas uniformemente. Quién sabe qué tipo de arma llevaba, pero me recordó a las armas de la película de 1986, Tres amigos.
Fue allí, con el telón de fondo de lo que parecía una banda de música country que no estaba del todo segura de ser country, donde vi a Lee Bratcher, del Texas Blockchain Council, dirigirse a una bola con el tipo de gracia trigonométrica que solo se puede encontrar en el extremo de un taco y hacer que el billar aterrizara en un bolsillo de cuero destrozado por lo que parecía la centésima vez esa noche. El suave sonido metálico de billar contra billar despertó algo dentro de mí. Me di cuenta de que todavía no había salido de la madriguera del conejo en la que Frank me había enviado. Recordé que en algún lugar garabateado en mis notas no había representado gráficamente la proporción de tasa de hash a lo largo del tiempo para los países mencionados en el estudio de la ONU. Así que, a las tres y media de la mañana, eché la cabeza hacia atrás para tomar un trago de un poco de soda y la golpeé contra la pared del fotomatón donde las familias nucleares podían posar con un toro mecánico, y caí inconsciente.
Tres horas después, estaba de nuevo en mi habitación de hotel. Afortunadamente, alguien puso en mi mano una moneda fiduciaria sin valor, me subió a un taxi y el conductor me llevó de vuelta a la habitación para no fumadores en la que me registré en el mismísimo centro de la decadencia de los viajes de negocios del siglo XXI, el Hotel Marriott. Con la mente aturdida y los ojos vidriosos, dejé que la luz cegadora y peligrosamente azul de la pantalla de mi computadora bañara mi rostro cansado y aumentara mis probabilidades de desarrollar degeneración macular. Continué con mi análisis.
Lo que sigue son una serie de gráficos de datos de mapas de minería de CBECI desde enero de 2020 hasta enero de 2022. Como era de esperar, Chamanara et al. centran la atención en la contribución de China al uso de energía y, posteriormente, a su huella ambiental asociada. La tasa de hash mensual de China alcanzó un máximo de más del 70 por ciento de la tasa de hash total de la red en 2020. En julio de 2021, esa cuota de tasa de hash se desplomó a cero hasta que se recuperó hasta aproximadamente el 20 por ciento de la cuota a finales de 2021. No sabemos dónde se encuentra hoy, pero los expertos de la industria me dicen que es probable que todavía ronde esta cifra, lo que significa que, en términos absolutos, la tasa de hash sigue creciendo allí a pesar de la prohibición.
Como era de esperar, también se habla de Rusia. Sin embargo, según los datos del mapa de minería de CBECI de enero de 2020 a enero de 2022, es difícil argumentar que Rusia fue un comprador inmediato del hashrate exiliado. Ciertamente hay un aumento inmediato, pero ¿es esto real o simplemente mineros que usan VPN para ocultar su operación minera? A fines de 2021, el hashrate ruso disminuyó a menos del 5 por ciento del hashrate y, en términos absolutos, disminuyó de un breve pico de más de 13 EH/s a un poco más de 8 EH/s. Al observar el valor total del año de uso de energía estimado por CBECI para Rusia, vemos que Rusia tenía una parte significativa del hashrate, pero no está claro que al trabajar con un conjunto de datos tan limitado, podamos hacer afirmaciones razonables sobre la contribución actual al hashrate y la huella ambiental para la red.
El debate más controvertido en Chamanara et al. se refiere a la cuota de Kazajistán en el consumo energético y su huella medioambiental. Obviamente, los datos del mapa de minería de CBECI muestran que hubo un aumento significativo de la cuota de hashrate tanto en términos relativos como absolutos. También parece que esta tendencia empezó antes de que se aplicara la prohibición de China, pero ciertamente parece aumentar rápidamente justo antes y después de que se aplicara la prohibición. Sin embargo, vemos una marcada disminución desde diciembre de 2021 hasta enero de 2022. ¿Fue esta una señal temprana de que la represión del gobierno estaba llegando a Kazajistán?
En su análisis, Chamanara et al. ignoraron la reciente ofensiva de Kazajstán, donde el gobierno impuso un impuesto a la energía y licencias mineras a la industria, lo que efectivamente expulsó el hashrate del país. Los autores hicieron demasiado hincapié en Kazajstán como uno de los principales contribuyentes actuales al uso de energía de Bitcoin y, por lo tanto, a la huella ambiental. Si los autores se hubieran mantenido dentro de los límites de sus métodos y resultados, habría sido razonable señalar la contribución de la participación de la tasa de hash de Kazajstán a la huella ambiental para los años combinados de 2020 y 2021. En cambio, no solo ignoran la ofensiva del gobierno en 2022, sino que también afirman que la participación de la tasa de hash de Kazajstán aumentó un 34% según las cifras de CBECI de 2023. Los datos de CBECI no se han actualizado desde enero de 2022 y los investigadores de CCAF están esperando actualmente los datos de los pools de minería que les permitan actualizar el mapa minero.
Sé que te he mostrado, mi fiel lector, muchos datos, pero sigue adelante y tómate otro trago del licor más fuerte que tengas en tu gabinete, y echemos un vistazo a una cifra más. Esta representa la participación de la tasa de hash de los Estados Unidos en los datos del mapa de minería CBECI más antiguos. La tendencia que vemos para los Estados Unidos también es similar para Canadá, Singapur y lo que CBECI llama "Otros países", que representan a los países que no figuran en la lista de los diez primeros en cuanto a participación de la tasa de hash. Hay una señal clara que refleja lo que sabemos que es verdad. Estados Unidos se llevó una parte significativa de la tasa de hash china y esta participación de la tasa de hash creció rápidamente en 2021. Si bien sabemos que los datos del mapa de minería CBECI se limitan a menos de la mayoría de la tasa de hash de la red, creo que su participación es al menos algo representativa de la distribución geográfica de la red. La distribución geográfica de la tasa de hash parece estar fuertemente determinada por las tendencias macro. Si bien los precios de la electricidad son importantes, la estabilidad del gobierno y las leyes favorables juegan un papel importante. Chamanara et al. Deberían haber realizado este tipo de análisis para ayudar a fundamentar su debate. Si lo hubieran hecho, podrían haberse dado cuenta de que la red está respondiendo a presiones externas en distintos momentos y escalas geográficas. Necesitamos más datos antes de poder hacer recomendaciones políticas sólidas en lo que respecta a los efectos del uso de energía de Bitcoin.
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En ese momento, ya no estaba seguro de si era un investigador de bitcoins o un NPC, perdido en un juego en el que los únicos puntos que se contabilizaban eran por la intensidad del autodesprecio que sentía por haber aceptado esta tarea. Al mismo tiempo, podía oler que el final de este análisis estaba cerca y que, con suficiente terapia somática y EMDR, podría recordar quién era antes de que me arrastraran a este lío. Solo dos días antes, Frank y yo habíamos tenido una discusión sobre si Courier New seguía siendo la mejor fuente para mostrar ecuaciones matemáticas. Ahora estaba solo en esta madriguera de conejo. Hundí los dedos en las paredes de tierra que me rodeaban y lentamente me abrí camino hacia la cordura.
Al salir del agujero, agarré mi computadora portátil y decidí que era hora de abordar la metodología de la huella ambiental del estudio, envolver este cachorrito y ponerle un moño. Chamanara et al. afirmaron que siguieron los métodos utilizados por Ristic et al. (2019) y Obringer et al. (2020). Hay algunas razones por las que su enfoque de la huella ambiental es defectuoso. Primero, los factores de la huella se utilizan típicamente para evaluar la huella ambiental de la generación de energía. En Ristic et al., los autores desarrollaron una métrica llamada Factor Agregado Relativo que incorporaba estos factores. Esta métrica les permitió evaluar la ubicación de nuevos generadores de electricidad como la energía nuclear o eólica marina. La idea detrás de este enfoque era ser conscientes de que, si bien las emisiones de dióxido de carbono de los combustibles fósiles eran el principal impulsor para desarrollar objetivos de transición energética, también deberíamos evitar reemplazar la generación de combustibles fósiles con generación que pudiera crear problemas ambientales de diferentes maneras.
En segundo lugar, Obringer et al. utilizaron muchos de los factores enumerados en Ristic et al. y los combinaron con los factores de transmisión de red de Aslan et al. (2018). Esto fue una mala decisión porque Koomey es coautor de este artículo, por lo que no debería sorprender que en 2021, Koomey fuera coautor de un comentario junto con Masanet en el que criticaron a Obringer et al. En Koomey y Masanet, 2021, los autores criticaron la suposición de que los cambios a corto plazo en la demanda conducirían a cambios inmediatos y proporcionales en el uso de electricidad. Esta crítica también podría aplicarse a Chamanara et al., que analizaron un período en el que el precio del bitcoin estaba experimentando un aumento hasta un máximo histórico durante un entorno económico único (bajas tasas de interés, cheques de estímulo por COVID y confinamientos). Koomey y Masanet dejaron claro en su comentario que ignorar la no proporcionalidad entre los flujos de energía y datos en los equipos de red puede producir resultados inflados en términos de impacto ambiental.
Más importante aún, todavía tenemos que caracterizar cómo se ve esta relación en el caso de la minería de bitcoins. La demanda de centros de datos tradicionales se define por la cantidad de instancias de cómputo necesarias. ¿Cuál es el equivalente para la minería de bitcoins cuando sabemos que el tamaño de los bloques no cambia y que el ritmo de los bloques se ajusta cada dos semanas para mantener un espaciado promedio de 10 minutos entre cada bloque? Esto merece más atención.
De cualquier manera, Chamanara et al. no parecían estar al tanto de las críticas al enfoque de Obringer et al. Esto es realmente problemático porque, como se mencionó al comienzo de este artículo, Koomey y Masanet sentaron las bases para la investigación energética de los centros de datos. Deberían haber sabido que no debían aplicar estos métodos a la minería de bitcoins porque, si bien la industria tiene diferencias con un centro de datos tradicional, sigue siendo un tipo de centro de datos. Hay mucho que los investigadores de la minería de bitcoins pueden aprender del torrente de literatura sobre centros de datos. Es decepcionante y agotador ver artículos publicados que ignoran esta realidad.
¿Qué más puedo decir, aparte de que esta mierda tiene que terminar? La Ley de Brandolini es real. La asimetría de mierda es real. Realmente quiero que este nuevo ciclo de reducción a la mitad sea aquel en el que ya no tenga que abordar investigaciones erróneas. Mientras escribía este informe, Alex de Vries publicó un nuevo artículo de mierda sobre la “huella hídrica” de la minería de bitcoin. Todavía no lo he leído. No estoy seguro de si lo haré. Pero si lo hago, prometo que no escribiré más de 10.000 palabras sobre él. He expuesto mi caso y he hecho las paces con este género de publicación académica. Fue un viaje divertido, pero creo que es hora de practicar un poco de autocuidado, darme el gusto de pasar varias noches de maratones de series saludables y soñar con lo inefable.
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Esta es una publicación invitada de Margot Paez. Las opiniones expresadas son exclusivamente suyas y no necesariamente reflejan las de BTC Inc o Bitcoin Magazine.
Fuente: Revista Bitcoin
La publicación F%$K Bad Research apareció primero en Crypto Breaking News.
