Questo articolo è presente nel "The Halving Issue" di Bitcoin Magazine. Fai clic qui per ottenere la tua copia. È anche il report n. 1 della serie "FUD Fighters" sponsorizzata da HIVE Digital Technologies LTD.

F%$K Pessima ricerca: ho passato più di un mese ad analizzare uno studio sul mining di bitcoin e tutto quello che ho ottenuto è stata questa risposta traumatica.

“Dobbiamo confessare che i nostri avversari hanno un netto vantaggio su di noi nella discussione. In pochissime parole possono annunciare una mezza verità; e per dimostrare che è incompleta, siamo costretti a ricorrere a lunghe e aride dissertazioni.” — Frédéric Bastiat, Economic Sophisms, First Series (1845)

“La quantità di energia necessaria per confutare le stronzate è di un ordine di grandezza maggiore di quella necessaria per produrle.” — Williamson (2016) sulla legge di Brandolini

Per troppo tempo, il mondo ha dovuto sopportare le ricadute di una ricerca accademica scadente sull'uso di energia e l'impatto ambientale del mining di bitcoin. Il risultato di questa ricerca di merda è stato scioccante, con titoli di giornale che hanno trasformato alcune persone ben intenzionate in politici arrabbiati e attivisti squilibrati. Per non dover mai sopportare la brutalità di uno di questi documenti sciatti, ho sacrificato la mia anima agli dei del mining di bitcoin e ho eseguito un'analisi completa di uno studio della United Nations University, pubblicato di recente su Earth's Future dell'American Geophysical Union. Solo i più coraggiosi e duri di tutti gli autistici di bitcoin possono procedere ai paragrafi seguenti, il resto di voi può tornare a guardare il grafico dei prezzi.

Le tue morbide orecchie da bambino potrebbero aver urlato di shock alla forte proclamazione nel mio lede che la più grande e stridula ricerca sul mining di bitcoin è una stronzata. Se hai mai letto il post del blog di Jonathan Koomey del 2018 su Digiconomist, noto anche come Alex deVries, o il suo report del 2019 su Coincenter, o Lei et al. 2021, o Sai e Vranken 2023, o Masanet et al. 2021, o... Beh, il punto è che ci sono migliaia di parole già scritte che hanno dimostrato che la modellazione energetica del mining di bitcoin è in uno stato di crisi e che questo non è isolato al bitcoin! È una lotta che gli studi sull'energia dei data center affrontano da decenni. Persone come Jonathan Koomey, Eric Masanet, Arman Shehabi e quei bravi ragazzi Sai e Vranken (scusate, non ci siamo ancora conosciuti per nome) hanno scritto abbastanza pagine che potrebbero probabilmente ricoprire le pareti di almeno un bagno maschile in ogni conferenza Bitcoin tenutasi l'anno scorso, il che dimostra che ciò è vero.

Il mio altare sacro, che tengo nell'armadio della mia camera da letto, è un santuario intagliato a mano, elegante ma ascetico, dedicato a Koomey, Masanet e Shehabi per i decenni di lavoro che hanno svolto per migliorare la modellazione energetica dei data center. Questi sifus dell'informatica mi hanno chiarito tutto: se non hai dati bottom-up e ti affidi alle tendenze storiche ignorando le tendenze dell'efficienza energetica dei dispositivi IT e ciò che guida la domanda, allora la tua ricerca è una stronzata. E così, con un colpo ampio ma molto chirurgico, scorro verso sinistra su Mora et al. (2018), deVries (2018, 2019, 2020, 2021, 2022 e 2023), Stoll et al. (2019), Gallersdorfer et al. (2020), Chamanara et al. (2023) e tutti gli altri menzionati nella revisione completa della letteratura di Sai e Vranken. Mondo, lascia che brucino in un violento ma metaforicamente maestoso mega-incendio da qualche parte al largo della costa del Pacifico nord-occidentale. Giornalisti e politici, per favore, vi imploro di smettere di ascoltare Earthjustice, Sierra Club e Greenpeace perché non sanno quello che fanno. Assolveteli dai loro peccati, perché non sono altro che pecore. Amen.

Ora che ho creato l'atmosfera giusta per te, mio ​​pio lettore, ti racconterò una storia su un recente studio sull'energia dei bitcoin. Prego gli dei dei bitcoin che questo sia l'ultimo che scriverò e l'ultimo che tu dovrai leggere, ma la mia sensazione è che gli dei stiano punendo gli dei e non avranno pietà della mia anima, nemmeno in un mercato rialzista. Un respiro profondo (suggerimento: Joker di Heath Ledger) e... Eccoci... Partiti.

In un pomeriggio di ottobre un po' ribassista, sono stato taggato su Twitter/X su un post su un nuovo studio sull'uso di energia in bitcoin da parte di alcuni autori affiliati alla United Nations University (Chamanara et al., 2023). Non sapevo che questo studio avrebbe scatenato il mio autismo così duramente da farmi sprofondare nel mio tipo di stato di paura e disgusto gonzo indotto da farmaci a Las Vegas, e di concentrarmi eccessivamente su questo studio per le successive quattro settimane. Anche se probabilmente sto esagerando sull'uso massiccio di droghe, il mio ricordo di quel periodo è molto più un sogno febbrile di livello di relazione tossica e colorata da techno. Ti ricordi di Frank dal film del 2001 acclamato dalla critica, Donnie Darko? Sì, c'era anche lui.

Mentre iniziavo a prendere appunti sul documento, mi sono reso conto che lo studio di Chamanara et al. era davvero confuso. Il documento era sconcertante perché è uno studio mal progettato che basa la sua ragion d'essere interamente su de Vries e Mora et al. Utilizza i dati del Cambridge Center for Alternative Finance (CCAF) Cambridge Bitcoin Energy Consumption Index (CBECI) senza riconoscere i limiti del modello (vedere Lei et al. 2021 e Sai e Vranken 2023 per un'analisi approfondita dei problemi con la modellazione del CBECI). Confonde i suoi risultati del periodo 2020-2021 con lo stato del mining di bitcoin nel 2022 e nel 2023. Gli autori si sono anche basati su una metodologia di impronta ambientale che ti farebbe pensare che fosse effettivamente possibile ridurre o aumentare un bacino a seconda di quanto ti impegni a guardare Netflix e rilassarti. In realtà, questo è ciò che Obringer et al. (2020) concludono inferenzialmente che è possibile e lo studio delle Nazioni Unite cita Obringer come uno dei suoi fondamenti metodologici. A proposito, a Koomey e Masanet non piaceva nemmeno la metodologia di Obringer et al. Accenderò un'altra candela a base di soia sull'altare in loro onore.

Ecco un'enumerazione più chiara del nocciolo del problema con Chamanara et al. (e a proposito, il loro autore corrispondente non ha mai risposto alla mia e-mail in cui chiedevo i loro dati, così potevo, sai, verificare, non fidarmi.):

Gli autori hanno confuso i dati sull'uso dell'elettricità nell'arco di più anni, esagerando su ciò che i risultati avrebbero potuto rivelare in base ai loro metodi.

Gli autori hanno utilizzato le tendenze storiche per formulare raccomandazioni presenti e future, nonostante un'ampia letteratura sottoposta a revisione paritaria dimostri chiaramente che ciò porta a sovrastime e affermazioni esagerate.

Il documento promette un calcolo energetico che rivelerà il vero utilizzo energetico e l'impatto ambientale di bitcoin. Utilizzano due serie di dati da CBECI: i) consumo energetico mensile totale e ii) quota media di hashrate per i primi dieci paesi in cui viene effettuato il mining di bitcoin. Tieni presente che CBECI si basa su indirizzi IP che vengono tracciati in diversi pool di mining. I pool di mining affiliati a CBECI rappresentano una media del 34,8% dell'hashrate di rete totale. Quindi, i dati utilizzati hanno probabilmente barre di incertezza piuttosto ampie.

Dopo circa un'ora in cui Troy Cross mi ha dissuaso da una sporgenza piuttosto impressionante, art déco e consumata dalle intemperie, che probabilmente ha visto saltare qualche flapper del Grande Gatsby (un risultato di un senso di terrore travolgente provato dopo che il mio io esasperato si è reso conto che nessuna quantità di terapia cognitivo comportamentale mi avrebbe aiutato a superare questo studio), ho determinato che l'equazione che gli autori hanno utilizzato per calcolare le quote di utilizzo dell'energia per ciascuno dei primi dieci paesi con la quota maggiore di hashrate (in base alle stime degli indirizzi IP) doveva essere la seguente:

Non farti spaventare dalla matematica. Ecco un esempio di come funziona questa equazione. Supponiamo che la Cina abbia una quota condivisa per gennaio 2020 del 75%. Quindi, supponiamo anche che il consumo energetico totale per gennaio 2020 sia stato di 10 TWh (questi sono numeri inventati per semplicità). Quindi, per un mese, troveremmo che la Cina ha utilizzato 7,5 TWh di energia. Ora, salva quel numero nel tuo palazzo della memoria e fai la stessa operazione per febbraio 2020. Quindi, aggiungi il consumo energetico per gennaio al consumo energetico trovato per febbraio. Fallo per ogni mese successivo fino a quando non hai sommato tutti i 12 mesi. Ora hai il consumo energetico annuale della Cina di CBECI per il 2020.

Prima di mostrare la tabella con i miei risultati, vorrei spiegare un'altra avvertenza allo studio ONU. Questo studio utilizza una versione precedente dei dati CBECI. Per essere onesti con gli autori, hanno inviato il loro articolo per la revisione prima che CBECI aggiornasse i calcoli dell'efficienza delle loro macchine. Tuttavia, ciò significa che i risultati di Chamanara et al. non sono nemmeno lontanamente realistici perché ora crediamo che il vecchio modello CBECI sovrastimasse l'uso di energia. Inoltre, per fare questo confronto, mi sono limitato ai dati fino al 31 agosto 2023, perché CBECI è passato al nuovo modello per il resto del 2023. Per ottenere questi dati più vecchi, CCAF è stato generoso e li ha condivisi con me su richiesta.

Paese

Consumo energetico 2020 (TWh)

Consumo energetico 2021 (TWh)

Consumo energetico 2020 + 2021 (TWh)

Consumo energetico (TWh) di Chamanara et al. 2020 + 2021

Variazione percentuale tra i calcoli del 2020 + 2021 (%)

Cina continentale

44.45

32,89

77.34

73,48

5.25

Stati Uniti

4.65

25.20

29,85

32,89

-9,24

Kazakistan

3.18

12.06

15.24

15.94

-4.39

Russia

4.71

7.59

12.29

12.28

0,081

Malaysia

3.31

4.13

7.44

7.29

2.06

Canada

0,80

5.25

6.05

6.62

-8,61

L'Iran

2.33

3.06

5.39

5.13

4.82

Germania

0,67

3.31

3,98

4.18

-4,78

Irlanda

0,62

2.69

3.31

3.43

-3,50

Singapore

0,31

1.13

1.43

1.56

-0,083

Altro (escluso Singapore)

3.69

6.73

10.42

10.63

-1,98

Totale

68,72

104.04

172,76

173,42

-0,38

Un altro aspetto complicato di questo studio è che hanno combinato l'uso di energia per il 2020 e il 2021 in un unico numero. È stato davvero complicato perché se guardi i loro numeri, noterai che il testo più grande afferma "Totale: 173,42 TWh". È anche leggermente confusionario perché la didascalia del numero afferma "2020-2021", che per molte persone verrebbe interpretato come un periodo di 12 mesi, non di 24 mesi. Be', come vuoi. Li ho suddivisi nei loro singoli anni in modo che tutti potessero vedere i passaggi intrapresi per arrivare a questi numeri.

Guarda la colonna all'estrema destra con l'intestazione "Variazione percentuale tra calcoli 2020 + 2021 (%)". Ho calcolato la variazione percentuale tra i miei calcoli e quelli di Chamanara et al. È piuttosto curioso, non è vero? In base alle mie conversazioni con i ricercatori del CCAF, i numeri dovrebbero essere identici. Forse il changelog non riflette una variazione minore da qualche parte, ma i nostri numeri sono comunque leggermente diversi. La Cina ha una quota maggiore e gli Stati Uniti hanno una quota minore nei dati che il CCAF ha condiviso con me rispetto allo studio delle Nazioni Unite. Nonostante ciò, i totali sono abbastanza vicini. Quindi, diamo agli autori il beneficio del dubbio e diciamo che hanno fatto un lavoro ragionevole nel calcolare la quota di energia, dati i limiti del modello CBECI. Tieni presente che notare che il loro calcolo era ragionevole non significa che sia ragionevole utilizzare queste stime storiche per fare affermazioni sul presente e sul futuro e sulla politica diretta. Non lo è.

Una sera, mentre lavoravo a lume di candela, ho guardato a sinistra e ho visto le pupille nere e penetranti di Frank (il personaggio di Donnie Darko che ho menzionato prima) che mi fissavano come due pezzi di carbone di scarto di Stronghold, incastonati in un letto silenzioso di sabbia perlacea. Mi stava ricordando che questo rapporto non era ancora finito e qualcosa sui viaggi nel tempo. Ho afferrato i miei ricci extra-morbidi (sono passato allo shampoo solido, è una manna dal cielo per l'effetto crespo) e ho tirato più forte che potevo. L'episodio pilota di Austin City Limits del 1974 di Willie Nelson, che rimbombava sugli altoparlanti mono del mio scadente monitor cinese, si muoveva nelle mie orecchie come l'eroina nella rete di vene a 4 corsie di Lou Reed. A malincuore, ho accettato il mio destino. Dovevo andare più a fondo in questa tana del Bianconiglio. Dovevo fare un'analisi più approfondita dei dati CBECI del 2020 e del 2021 per dimostrare quanto sia importante fare un'analisi annuale e non confondere gli anni in un unico calcolo. Rendendomi conto che ero rimasto senza il mio liquore preferito, un goccio di sherry in una Shirley Temple (agitato, non mescolato), ho preso una bottiglia di disinfettante di contraffazione che mi era stata procurata durante il lockdown dovuto alla pandemia e l'ho bevuto tutto d'un fiato.

Ho sfogliato i miei appunti. Ho un sacco di appunti perché sono una persona seria. E i problemi della mappa mineraria? Possiamo farlo attraverso un'analisi dei due anni separati? Cosa stava succedendo per ciascuno dei dieci paesi? Ci dice qualcosa su dove è andato l'hashrate dopo il divieto cinese? E la repressione del Kazakistan? Questo è post-2021, ma lo studio delle Nazioni Unite si comporta come se non fosse mai accaduto quando parla dell'attuale distribuzione del mining...

Non a merito degli autori, non hanno menzionato ai revisori e ai loro lettori che i dati della mappa di mining arrivano solo fino a gennaio 2022. Quindi, anche se parlano del mix energetico del mining di bitcoin come se rappresentasse il presente, si sbagliano completamente. La loro analisi cattura solo le tendenze storiche, non il presente e sicuramente non il futuro.

Vedi questo grafico multicolore del consumo energetico giornaliero stimato di CBECI (TWh) da gennaio 2020 al 31 agosto 2023? A questa scala macro, vediamo molta variabilità. Ma è anche evidente solo dall'ispezione che ogni anno è diverso dal successivo in termini di variabilità e consumo energetico. Ci sono diverse possibili ragioni per la causa della variabilità a questa scala. Alcune possibili influenze sul consumo energetico potrebbero essere il prezzo del bitcoin, l'adeguamento della difficoltà e l'efficienza delle macchine. Ulteriori influenze su scala macro potrebbero essere il risultato della regolamentazione, come il divieto cinese di mining di bitcoin che è entrato in vigore nel 2021. Molti dei minatori cinesi sono fuggiti dal paese per altre parti del mondo, il Kazakistan e gli Stati Uniti sono due paesi in cui l'hashrate ha trovato rifugio. In effetti, il potere della scena mineraria del Texas è davvero arrivato in questo momento senza precedenti nella storia dell'hashrate.

Osserva gli istogrammi per il 2020 (in alto a sinistra), 2021 (in alto a destra), 2022 (in basso a sinistra) e 2023 (in basso a destra). È ovvio che per ogni anno i dati stimati sul consumo energetico annualizzato mostrano distribuzioni diverse. Anche se vediamo alcuni possibili modelli di distribuzione, dobbiamo stare attenti a non considerarli come un modello che si verifica ogni ciclo quadriennale. Abbiamo bisogno di più dati per esserne certi. Per ora, ciò che possiamo dire è che alcuni anni nella nostra analisi mostrano una distribuzione bimodale mentre altri anni mostrano una sorta di distribuzione distorta. Il punto principale qui è dimostrare che le statistiche per l'uso di energia per ciascuno di questi quattro anni sono diverse, e in modo netto per i due anni utilizzati nell'analisi di Chamanara et al.

Nello studio delle Nazioni Unite, gli autori hanno scritto che il mining di bitcoin ha superato i 100 TWh all'anno nel 2021 e nel 2022. Tuttavia, se osserviamo gli istogrammi del consumo energetico annuale stimato giornaliero, possiamo vedere che le stime giornaliere variano parecchio e anche nel 2022 ci sono stati molti giorni in cui il consumo energetico stimato era inferiore a 100 TWh. Non stiamo negando che le stime finali fossero superiori a 100 TWh nei vecchi dati stimati per questi anni. Invece, stiamo dimostrando che poiché il consumo energetico del mining di bitcoin non è costante di giorno in giorno o addirittura di minuto in minuto, vale la pena fare un'analisi più approfondita per comprendere l'origine di questa variabilità e come potrebbe influenzare il consumo energetico nel tempo. Infine, vale la pena notare che i dati aggiornati stimano ora il consumo energetico annuale in 89 TWh per il 2021 e 95,53 TWh per il 2022.

Un ultimo commento, Miller et al. 2022 ha dimostrato che le operazioni (in particolare gli edifici) con elevata variabilità nell'uso di energia nel tempo non sono generalmente adatte per studi sulle emissioni che utilizzano fattori di emissione annui medi. Eppure, è ciò che Chamanara et al. hanno scelto di fare, e ciò che molti di questi modelli di merda tendono a fare. Una buona parte del mining di bitcoin non funziona come un carico costante, il mining di bitcoin può essere altamente flessibile in risposta a molti fattori, dalla stabilità della rete al prezzo alla regolamentazione. È ora che i ricercatori inizino a pensare al mining di bitcoin da questa comprensione. Se gli autori avessero dedicato anche solo una modesta quantità di tempo alla lettura di letteratura pubblicata in precedenza, piuttosto che operare in un silo come Sai e Vranken hanno notato nel loro articolo di revisione, avrebbero potuto almeno affrontare questa limitazione nel loro studio.

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Quindi, non ero mai stato in un locale di honky tonk prima. Almeno finché non mi sono ritrovato in un taxi con diversi altri partecipanti alla conferenza al North American Blockchain Summit. Fort Worth, Texas, è esattamente come te lo immagini. Stivali da cowboy, cappelli da cowboy grandi quanto un gallone, jeans blu Wrangler e cowboy, cowboy, cowboy ovunque guardassi lungo la strada principale. In una frizzante sera di venerdì, Fort Worth sembrava congelata nel tempo, la gente camminava davvero di notte. I negozi sembravano il tipo di negozietti a conduzione familiare che vedresti in un episodio di Ai confini della realtà. Mi sentivo completamente disorientato.

I miei compagni mi hanno convinto che avrei dovuto imparare a fare il two-step. Io, la tipica ragazza californiana, il cui tutor di fisica una volta le ha detto che mentre puoi portare la ragazza fuori dalla California, non puoi portare la California fuori dalla ragazza, dovrei fare il two-step?! Non sapevo distinguere il two-step da uno slide elettrico e l'unico paese che ricordo di aver sperimentato è stato uno spot pubblicitario di Garth Brooks che ho visto una volta in televisione quando ero bambina. Era molto popolare negli anni Novanta. È più o meno il massimo che un ricercatore di bitcoin mining possa ottenere. Il posto era pieno di negozi di souvenir kitsch e luci brillanti ovunque che irradiavano dalle insegne al neon. Al centro della sala principale, un barista che indossava una cintura nera tempestata di diamanti con una fondina di pelle bianca per la pistola e foderata di proiettili d'argento uniformemente distanziati. Chi diavolo sa che tipo di pistola stava trasportando, ma mi ha ricordato le pistole nel film del 1986, Three Amigos.

Fu qui, sullo sfondo di quella che sembrava una band country che non era del tutto sicura di essere country, che vidi Lee Bratcher del Texas Blockchain Council affrontare una palla con il tipo di grazia trigonometrica che si può trovare solo alla fine di una stecca e far atterrare quella palla da biliardo in una tasca di cuoio logora per quella che sembrava la centesima volta quella notte. Il liscio clangore di biliardo contro biliardo risvegliò qualcosa dentro di me. Mi resi conto che non ero ancora uscito dalla tana del Bianconiglio in cui Frank mi aveva mandato. Mi ricordai di aver scarabocchiato da qualche parte nei miei appunti che non avevo tracciato la quota di hashrate nel tempo per i paesi menzionati nello studio delle Nazioni Unite. Così, alle tre e mezza del mattino, gettai la testa all'indietro per bere un sorso di acqua tonica e la sbattei contro il muro della cabina fotografica dove le famiglie nucleari potevano posare con un toro meccanico, e caddi privo di sensi.

Tre ore dopo ero di nuovo nella mia stanza d'albergo. Fortunatamente, qualcuno mi ha messo in mano un po' di cianfrusaglie senza valore, mi ha caricato su un taxi e ha chiesto all'autista di riportarmi nella stanza per non fumatori in cui avevo fatto il check-in, proprio nel cuore del decadimento dei viaggi d'affari del ventunesimo secolo, il Marriott Hotel. Con la mente annebbiata e gli occhi appannati, ho lasciato che la luce accecante e pericolosamente blu dello schermo del mio computer mi illuminasse il viso stanco e aumentasse le mie possibilità di sviluppare una degenerazione maculare. Ho continuato la mia analisi.

Di seguito una serie di grafici di dati della mappa di mining CBECI da gennaio 2020 a gennaio 2022. Non sorprende che Chamanara et al. concentrino l'attenzione sul contributo della Cina all'uso di energia e, di conseguenza, al suo impatto ambientale associato. L'hashrate mensile della Cina ha raggiunto il picco a oltre il 70 percento dell'hashrate totale della rete nel 2020. A luglio 2021, quella quota di hashrate è crollata a zero fino a quando non si è ripresa a circa il 20 percento della quota alla fine del 2021. Non sappiamo dove si trovi oggi, ma gli addetti ai lavori mi dicono che probabilmente si aggira ancora intorno a questo numero, il che significa che in termini assoluti, l'hashrate continua a crescere nonostante il divieto.

Anche la Russia, come prevedibile, viene discussa. Tuttavia, in base ai dati della mappa di mining CBECI da gennaio 2020 a gennaio 2022, è difficile sostenere che la Russia sia stata un'acquirente immediata dell'hashrate esiliato. C'è sicuramente un picco immediato, ma è reale o sono solo i miner che usano la VPN per nascondere le loro operazioni di mining? Entro la fine del 2021, l'hashrate russo è sceso al di sotto del 5 percento dell'hashrate e, in termini assoluti, è sceso da un breve picco di oltre 13 EH/s a poco più di 8 EH/s. Quando si esamina l'intero anno di consumo energetico stimato CBECI per la Russia, vediamo che la Russia deteneva una parte significativa dell'hashrate, ma non è chiaro che quando si lavora con un set di dati così limitato, possiamo fare affermazioni ragionevoli sul contributo attuale all'hashrate e all'impatto ambientale per la rete.

La discussione più controversa in Chamanara et al. riguarda la quota di utilizzo energetico e l'impatto ambientale del Kazakistan. Ovviamente, i dati della mappa di mining CBECI mostrano che c'è stato un aumento significativo della quota di hashrate sia in termini relativi che assoluti. Sembra anche che questa tendenza sia iniziata prima dell'implementazione del divieto cinese, ma sembra certamente aumentare rapidamente appena prima e dopo l'implementazione del divieto. Tuttavia, vediamo un forte calo da dicembre 2021 a gennaio 2022. È stato un segnale precoce che la repressione governativa stava arrivando in Kazakistan?

Nella loro analisi, Chamanara et al. hanno ignorato la recente repressione del Kazakistan, in cui il governo ha imposto una tassa sull'energia e licenze minerarie al settore, spingendo di fatto l'hashrate fuori dal paese. Gli autori hanno enfatizzato eccessivamente il Kazakistan come attuale principale contributore all'uso di energia di bitcoin e quindi all'impatto ambientale. Se gli autori fossero rimasti entro i limiti dei loro metodi e risultati, sarebbe stato ragionevole notare il contributo della quota di hashrate del Kazakistan all'impatto ambientale per gli anni combinati del 2020 e del 2021. Invece, non solo ignorano la repressione del governo nel 2022, ma affermano anche che la quota di hashrate del Kazakistan è aumentata del 34% in base ai numeri CBECI del 2023. I dati CBECI non sono stati aggiornati da gennaio 2022 e i ricercatori del CCAF stanno attualmente aspettando i dati dai pool di mining che consentiranno loro di aggiornare la mappa di mining.

So di averti mostrato, mio ​​fedele lettore, un sacco di dati, ma vai avanti e prendi un altro bicchierino del liquore più forte che hai nella tua credenza, e diamo un'occhiata a un'altra cifra. Questa rappresenta la quota di hashrate degli Stati Uniti nei vecchi dati della mappa di mining CBECI. La tendenza che vediamo per gli Stati Uniti è simile anche per Canada, Singapore e ciò che CBECI chiama "Altri paesi", che rappresentano i paesi che non sono entrati nella top ten per quota di hashrate. C'è un segnale chiaro che riflette ciò che sappiamo essere vero. Gli Stati Uniti hanno preso una parte significativa dell'hashrate cinese e questa quota di hashrate è cresciuta rapidamente nel 2021. Mentre sappiamo che i dati della mappa di mining CBECI sono limitati a meno della maggioranza dell'hashrate di rete, penso che la loro quota sia almeno in parte rappresentativa della distribuzione geografica della rete. La distribuzione geografica dell'hashrate sembra essere fortemente influenzata dalle tendenze macro. Mentre i prezzi dell'elettricità contano, la stabilità del governo e le leggi amichevoli svolgono un ruolo importante. Chamanara et al. avrebbero dovuto fare questo tipo di analisi per aiutare a informare la loro discussione. Se lo avessero fatto, avrebbero potuto rendersi conto che la rete sta rispondendo a pressioni esterne in tempi e scale geografiche variabili. Abbiamo bisogno di più dati prima di poter fare forti raccomandazioni politiche quando si tratta degli effetti dell'uso di energia di bitcoin.

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A questo punto, non ero più sicuro se fossi un ricercatore di bitcoin o un PNG, perso in un gioco in cui gli unici punti conteggiati erano per l'intensità dell'odio per me stesso che provavo per aver accettato questa impresa. Allo stesso tempo, potevo sentire che la fine di questa analisi era vicina e che, con abbastanza terapia somatica ed EMDR, avrei potuto effettivamente ricordare chi ero prima di essere trascinato in questo pasticcio. Solo due giorni prima, Frank e io avevamo litigato sul fatto che Courier New fosse ancora il miglior font per visualizzare equazioni matematiche. Ora ero solo in questa tana del Bianconiglio. Ho affondato le dita nei muri di terra che mi circondavano e lentamente mi sono fatto strada verso la sanità mentale.

Uscendo dal buco, ho preso il mio laptop e ho deciso che era il momento di affrontare la metodologia dell'impronta ambientale dello studio, avvolgere questo cucciolo e metterci un fiocco. Chamanara et al. hanno affermato di aver seguito i metodi utilizzati da Ristic et al. (2019) e Obringer et al. (2020). Ci sono alcune ragioni per cui il loro approccio all'impronta ambientale è imperfetto. Innanzitutto, i fattori dell'impronta sono in genere utilizzati per valutare l'impronta ambientale della generazione di energia. In Ristic et al., gli autori hanno sviluppato una metrica chiamata Relative Aggregated Factor che incorporava questi fattori. Questa metrica ha permesso loro di valutare il posizionamento di nuovi generatori di elettricità come l'energia nucleare o eolica offshore. L'idea alla base di questo approccio era di essere consapevoli che mentre le emissioni di anidride carbonica dai combustibili fossili erano il motore principale per lo sviluppo di obiettivi di transizione energetica, dovremmo anche evitare di sostituire la generazione di combustibili fossili con una generazione che potrebbe creare problemi ambientali in modi diversi.

In secondo luogo, Obringer et al. hanno utilizzato molti dei fattori elencati in Ristic et al. e li hanno combinati con i fattori di trasmissione di rete di Aslan et al. (2018). Questa è stata una mossa sbagliata perché Koomey è coautore di questo articolo, quindi non dovrebbe sorprendere che nel 2021 Koomey abbia scritto insieme a Masanet un commento in cui hanno criticato Obringer et al. In Koomey e Masanet, 2021, gli autori hanno criticato l'ipotesi che i cambiamenti a breve termine nella domanda avrebbero portato a cambiamenti immediati e proporzionali nell'uso dell'elettricità. Questa critica potrebbe essere applicata anche a Chamanara et al., che hanno esaminato un periodo in cui il bitcoin stava vivendo una corsa verso un massimo storico di prezzo durante un contesto economico unico (bassi tassi di interesse, assegni di stimolo COVID e lockdown). Koomey e Masanet hanno chiarito nel loro commento che ignorare la non proporzionalità tra flussi di energia e dati nelle apparecchiature di rete può portare a risultati esagerati in termini di impatto ambientale.

Ancora più importante, dobbiamo ancora caratterizzare come appare questa relazione per il mining di bitcoin. La domanda di data center tradizionali è definita dal numero di istanze di elaborazione necessarie. Qual è l'equivalente per il mining di bitcoin quando sappiamo che la dimensione del blocco è invariata e il ritmo del blocco viene regolato ogni due settimane per mantenere una spaziatura media di 10 minuti tra ogni blocco? Questo merita più attenzione.

In ogni caso, Chamanara et al. non sembravano essere a conoscenza delle critiche all'approccio di Obringer et al. Ciò è davvero problematico perché, come accennato all'inizio di questo articolo, Koomey e Masanet hanno gettato le basi per la ricerca energetica sui data center. Avrebbero dovuto sapere di non applicare questi metodi al mining di bitcoin perché, sebbene il settore presenti delle differenze rispetto a un data center tradizionale, è comunque un tipo di data center. C'è molto che i ricercatori del mining di bitcoin possono trarre dal torrente di letteratura sui data center. È deludente ed estenuante vedere pubblicati articoli che ignorano questa realtà.

Cos'altro posso dire se non che questa merda deve finire. La legge di Brandolini è reale. L'asimmetria delle stronzate è reale. Voglio davvero che questo nuovo ciclo di dimezzamento sia quello in cui non dovrò più occuparmi di cattiva ricerca. Mentre scrivevo questo rapporto, Alex de Vries ha pubblicato un nuovo articolo di merda sull'"impronta idrica" ​​del mining di bitcoin. Non l'ho ancora letto. Non sono sicuro che lo farò. Ma se lo farò, prometto che non scriverò più di 10.000 parole a riguardo. Ho esposto la mia posizione e ho fatto pace con questo genere di pubblicazione accademica. È stato un viaggio divertente, ma penso che sia giunto il momento di prendermi cura di me stesso, concedermi diverse serate di sana maratona di visione e sognare l'ineffabile.

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Se ti è piaciuto questo articolo, visita btcpolicy.org, dove puoi leggere l'analisi tecnica completa di 10.000 parole dello studio di Chamanara et al. (2023).

Questo è un guest post di Margot Paez. Le opinioni espresse sono interamente personali e non riflettono necessariamente quelle di BTC Inc o Bitcoin Magazine.

Fonte: Bitcoin Magazine

Il post F%$K Bad Research è apparso per la prima volta su Crypto Breaking News.