比特币发展现状 富达推荐的这份比特币挖矿报告，让你全面了解当前的算力和电力现状

比特币挖矿是一个秘密行业，几乎没有公开信息。 我们发现，即使在最老练的加密货币投资者中，他们对采矿业的理解与该领域的潜在投资机会之间也存在差距。 尽管剑桥大学和剑桥替代金融中心已经发表了一些研究，但许多问题仍未得到解答。 这份受富达应用技术中心 (FCAT) 委托的研究报告是对现有研究的补充，以先前的工作为基础并试图回答新问题。

比特币矿业报告”，完整报告有英文版本。

比特币电力容量分析

多少，在哪里，什么价格

在本节中，我们尝试测量、定位和评估矿工的电容量（功率），并估算矿工的盈利能力。 我们与矿工、钻机制造商和经销商进行了 60 多次对话比特币挖矿现状，并咨询了超过 45 个公开可用的数据源，试图提供有关比特币挖矿能力、地理位置以及矿工支付多少电费的最完整情况。

然后，我们进一步探讨未来挖矿能力将如何随着可用电力、矿工效率的变化而增长，以及 BTC 价格、资本/融资可用性、半导体技术和性能等因素将如何影响比特币挖矿能力的问题你带来了什么？

比特币挖矿预计将获得至少 9.6 GW 的电力

我们之所以得到 9.6GW（吉瓦）数量是基于以下逻辑：5 月 10 日，在比特币奖励减半之前，比特币挖矿算力峰值为 136,098 PH/s，在 5 月跌至 81,659PH/s 的低点s 在 3 月 17 日。我们承认其中一些极端情况可能是由于运气——例如幸运时期或快速区块——这可能会人为地夸大哈希率估计，而缓慢时期可能是由于运气不好。 无论如何，我们在我们的模型中排除了运气因素并做出简化假设来估计比特币网络消耗的电力的近似值。

我们假设5月17日低谷期间仍在运行的所有算力都来自新一代更赚钱的矿机——S 17级矿机，包括比特大陆的S17、T17、M20和嘉楠耘智、埃及邦等矿机. 我们还假设在 5 月 10 日至 5 月 17 日之间关闭的所有设备都是老一代、利润较低的 S9 级矿机（例如 S9）。

请注意，我们使用“S17-class”、“S9-class”和“S19-class”作为统称，包括比特大陆的矿机产品，以及具有类似配置的竞争产品。 我们之所以只使用比特大陆的模型来定义等级，是因为历史上比特大陆在“S9 级”时代占主导地位，在“S17 级”设备上略占优势。我们还在所有相关计算中将 Power Usage (PUE) 设置为 1.12，这意味着每直接用于挖矿的 1 兆瓦电力，需要 120 千瓦的电力来运行其他设备，包括冷却系统、照明、服务器、交换机等。

图：BitOoda将矿工分为以下等级

下图数据显示，如果 5 月 17 日运行的所有 BTC 算力都是较新的 S17 级矿机，那么这些矿机的总功耗将为 3.9GW。 此外，如果在 5 月 10 日至 5 月 17 日之间关闭的 54EH/s 哈希率都是老一代 S9 矿机，那么这将解释另一个 5.7GW 的功率。

这些简化的假设帮助我们更广泛地了解这个行业，我们知道现实情况很可能是大多数但不是所有关闭的矿工都是 S9 级矿工； 一小部分，也许是在电力非常便宜的地区的一些 S9 矿机。 比特币减半后设备盈利能力的下降是导致挖矿能力下降的主要因素，部分原因是这一时期矿机从华北转移到华南以利用便宜的水电（见第二部分）更多细节）。 ，更详细地解释了中国水电季节的影响）。 基于这些假设，我们估计可用于比特币挖矿的电力至少为 9.6GW。

图表：近期高峰和低谷的比特币哈希率和功耗

我们估计 BTC 挖矿使用了 9.6GW 可用电力的约 67%，每年增长约 10%，驱动了 280 万台比特币专用矿机。 现在的矿机大部分是S17级别的矿机，但未来大部分可能会使用下一代的S19级别的矿机。 5 月 17 日低谷后恢复上线的大部分算力来自 S9 级矿机，这些矿机要么在电价极低的地区运行，要么因从中国北方搬迁到四川和云南而延迟。 他们搬迁是为了在潮湿的夏季利用极低的电价。

此外，尽管供应链有所延误，但新一代S19矿机和神马M30矿机已经开始限量发货，部分S17级矿机也在运输途中，对复苏起到了一定的推动作用的计算能力。

图：比特币哈希率、功耗和安装的矿机数量（2020年7月1日数据）

据估计，全球约 50% 的比特币挖矿能力在中国； 美国约占14%

我们使用了各种公开可用的资源，以及对矿工、钻机制造商和分销商的保密采访，以了解 BTC 挖矿算力的地理分布和矿工的电费支出。 根据匿名调查，我们能够确定 153 个矿场，总产能约为 4.1GW，其中 67 个矿场的产能约为 3GW。

图：调查采矿能力的地理分布与估计总容量 9.6GW

与矿工、钻机制造商和经销商的对话让我们相信比特币挖矿现状，我们拥有美国、加拿大和冰岛的大部分挖矿能力，但只占中国和“世界其他地区”的一小部分。 在与矿工的对话中，我们不仅询问了他们自己的产能，还询问了他们在市场上注意到了多少其他矿场，以及他们认为该地区的总挖矿能力是多少。 我们知道这只是一个近似值，但它仍然是帮助我们估计挖矿算力地理分布的有用方法。

图：调查采矿能力的地理分布与估计总容量 9.6GW

我们估计 50% 的比特币挖矿能力支付的电费不超过 3 美分/千瓦时，这一数字在过去几年中稳步下降。 先前的证据表明，该数字在 2018 年接近 6 美分/千瓦时。随着网络哈希率的增加，每 PH/s 的收入减少，电力成本较高的矿工要么转移到低成本地区，要么关闭。

图：电力成本曲线：电力成本与网络容量份额

在我们的成本曲线上，开采 1 个 BTC 的现金成本中位数约为 5,000 美元，置信区间的上限约为 6,000 美元。 该估计是现金运营费用，不包括采矿硬件的折旧或其他费用。

该曲线还表明，一小部分 BTC 的开采成本高于当前 BTC 现货价格。 我们认为，这种不经济的挖矿行为是由电力购买承诺、在电力需求高峰期关闭产能的潜在激励支付以及在交易选择有限或昂贵的司法管辖区获得比特币的能力等因素驱动的。

图：不同电价下基于网络容量挖1个BTC的成本，数据截至2020年7月1日

我们注意到，在当前网络算力下，S9矿机维持盈亏平衡线的电费需要低于2美分/kWh，并且随着算力的不断提升，需要更低的电价来维持盈亏平衡。盈亏平衡线。 它的可行性。 我们的成本模型假设一名员工需要运行 5MW 的容量。 由于S9级矿机的能效比新矿机弱，每PH/s算力需要更多的设备。 要达到同样的计算能力，它们的功耗、需要的员工数量和管理成本都比新的要高。 矿工。

S19 级矿机仅需 30kW 电力和 9 台设备即可获得 1 PH/s 的哈希率。 如果使用S9级别的矿机，需要70台左右的设备，功耗超过100kW，相应的维护运维人工成本，电源管理成本，才能获得同样1PH/s的算力。

图：当前算力下不同电价下不同矿工的每日收入和现金运营成本。 注：估算BTC挖矿功耗比时，我们假设PUE为1.12

人工成本是指运行大型矿场（>50MW）所需的维护和运营人员数量，数据来自我们与矿工的对话。

总结：我们估计目前可用的比特币挖矿能力在9.6GW左右，目前利用率处于60-70%区间的中间。 这一总容量的单位电力价格中位数约为 3 美分/千瓦时，开采 1 个 BTC 的现金成本中位数为 5,000 美元。 我们估计中国贡献了大约 50% 的挖矿能力； 美国以约 14% 位居第二。 中国的很大一部分挖矿能力是季节性转移的，以利用雨季较低的电价，我们在第二部分对此进行了详细探讨。

论算力增长与中国雨季的关系

我们得出了一些意想不到的结论

我们发现中国贡献了 50% 的比特币挖矿用电量和网络哈希率。 下面我们仔细看看中国比特币社区的情况以及中国雨季对比特币价格和网络哈希率的影响。

什么是雨季？ 四川、云南等西南省份每年5-10月都会出现强降雨。 这导致大量雨水涌入这些省份的水坝，导致水电在此期间激增。 由于电力供应过剩，这些电力被廉价出售给比特币矿工。 超载的水坝需要排出太多的水，所以低价卖电对水电和矿工来说是双赢的。 这种廉价的电力吸引了矿工从其他省份迁移来利用这一点。 在中国北方的旱季，矿工支付的电费约为 2.5-3 美分/千瓦时，而在四川和云南的 5-10 月雨季，矿工支付的电费不到 1 美分/千瓦时。

我们不同意雨季低电价将推动哈希率增长的传统观点。 我们认为，雨季将推高一年中 6 个月的成本曲线，从而减少 BTC 的销售量以支持运营费用，同时矿工可以积累资金以投资于挖矿能力增长。

如下表所示，雨季和旱季的 BTC 平均价格涨幅存在显着差异，而算力涨幅在两个时期大致相同。 我们的图表显示了每个时期的增长，发现前两个时期可能是异常值（进一步支持我们的观点），而它们的平均值基于接下来 11 个 6 个月时期的小样本。

图：按雨季和旱季划分的哈希率和 BTC 价格注：自 2014 年以来的收入； 平均值不包括 2013 年 11 月至 2014 年 10 月期间； 截至 2020 年 7 月 1 日的数据

资本积累之后是设备购买、设备交付和部署，这种动态可以反映在价格上涨（支持资本积累）和 4-6 个月后哈希率增长之间存在相关性的线索中，因为供应链需要是时候将其购买的设备交付给客户了。

中国的雨季将拉低电力成本曲线，这将有助于矿工积累资本，并有助于为未来的哈希率增长做出贡献。 资本积累的增加会降低挖矿行业对外部资金的需求，行业本身也可以支撑未来算力的增长。

图：BTC价格变化与算力变化的相关性，注：近12个月数据，截至2020年7月1日

我们研究了过去 15 到 360 天 BTC 价格变化与去年同期哈希率变化之间的相关性。 我们注意到哈希率跟随价格滞后 4-6 个月，具有很高的相关性。 这就构成了一个动态关系，即在资本积累之后，会有新矿机的购买、交付、部署等行为，供应链需要时间来完成矿机的交付。

可用和未充分利用的电力容量、行业内的资本积累（受中国雨季的帮助）、外部融资以及每 PH/s 收入的减少都会对未来的哈希率增长产生影响。 我们将在第三部分探讨哈希率的未来。

比特币哈希率增长预测：

多高、何时、为什么以及哪些因素减缓（或加速）其增长

我们深入研究了网络哈希率可以增长多少、支持这种增长的因素以及可能减缓这一预期增长的资本和融资限制等问题。

根据我们的评估，随着矿机的升级，功率容量将从9.6GW适度增加到10.6GW，即更新的S17和下一代S19级矿机将淘汰老一代S9级矿机. 币网哈希率可能超过260EH/s。 电力容量的增加考虑了各种因素，例如各种矿山的电力供应、计划中的基础设施支出，以及一些成本较高的矿山可能因收入压力而不得不关闭运营的可能性。

图：比特币算力和用电量，注：在估算比特币挖矿活跃用电比例时，我们假设PUE为1.12，数据截至2020年7月1日

到 2022 年中期，该行业将升级到 S19 级挖矿设备。 这个循环的完成可以使网络的哈希率达到 360 EH/s 左右。 我们估计下一次基础设施升级可能要到 2022 年下半年，尽管在此期间矿工效率会逐渐提高。 我们注意到，如果 BTC 价格持平或下跌，以美元计算的每 PH/s 收入将继续下降，直到边际成本点。 下一步的投资和哈希率增长可能会显着放缓——因此，我们的哈希率预测图可能会延迟，或者永远不会实现。

我们研究了台积电在挖矿芯片方面的进展，并将其与三星和英特尔进行了比较——尽管英特尔并不生产用于挖矿的 ASIC 芯片。 可用数据显示不同半导体供应商之间的工艺技术存在巨大差异。 我们注意到，ASIC 技术的下一个飞跃将是 5 纳米 (nm) 技术的发展。 在这个节点上，比特大陆的主要供应商台积电领先于三星。 尽管台积电的 7nm 和 5nm 节点已经收到大量订单，但其工艺几何形状看起来与英特尔的 10nm 节点相似。

我们相信三星也有更严格的工艺几何； 因此，三星紧跟台积电。 ASIC 主要是逻辑芯片，因此与英特尔的比较是有道理的。 随着半导体产业的发展，我们注意到功能几何结构的差异越来越大，因此即使标称工艺节点相同，不同芯片制造商之间在性能等方面也存在显着差异。

图：英特尔与台积电工艺技术对比

三星近日宣布，3nm工艺节点的商业量产计划或推迟至2022年，而5nm或将在2021年成为量产主力。我们认为3nm产能不足以及前期可能良率偏低将导致5nm 工艺将在 2022 年前成为 ASIC 开发和生产的主力军。基于这些原因，我们认为 S19 级矿机将在未来 24 个月内占据矿机出货量的大部分，尽管增量设计改进也可以提高能效，这将反映在该系列的新模型中。

图：一旦算力被利用，矿机升级周期完成，算力增长（下图）将放缓。 注：在估算活跃用于比特币挖矿的算力比例时，我们假设 PUE 为 1.12，截至 2020 年 7 月 1 日的数据

如上图所示，假设适度提升网络算力，广泛部署S19矿机，比特币网络算力也可以达到360EH/s。 电力效率的提高（每 TH/s 的瓦数减少）可能会对这些预测产生积极影响，但一个关键问题是每 PH/s 或 MWh 赚取的 BTC 正在减少——每日 BTC 流量大致保持不变，并且只有额外的区块和交易费用。 因此，如果网络哈希率增加，单个矿工在总哈希率中所占的份额将减少，其在 BTC 流量中所占的份额也会减少。 如果 BTC 的价格跟不上哈希率的增长，盈利能力将下降，并且可能会在远低于我们预期的哈希率上建立新的余额。

下图是各级别矿机每MWh获得的BTC数量：S19矿机每MWh获得的BTC数量大致相当于S9矿机的3倍。

图：作为网络哈希率函数的每兆瓦时 BTC 收入，截至 2020 年 7 月 4 日的数据。功耗数据包括 1.12 的 PUE

下图显示了作为网络哈希率和时间的函数，每 PH/s 的 BTC 如何变化（并且预计在未来会发生变化），其中计算了减半前和减半后的区块奖励因子。 在这里您还可以看到 BTC 收入正在下降。 无论设备如何，从每 PH/s 来看，很明显 BTC 价格是哈希率随时间持续增长的关键因素。

图：随时间变化的每日每 PH/s BTC 作为网络哈希率的函数，截至 2020 年 7 月 1 日的数据，截至 2018 年 1 月 1 日的历史数据

开采的 BTC 的美元价值会随着时间的推移而下降，从而使盈利能力越来越低，除非 BTC 价格上涨到足以抵消这一点。 如下图所示，每 PH/s 的每日收入是网络哈希率和 BTC 价格的函数。 当前比特币网络哈希率目标值约为124EH/s，当前BTC价格为9220美元，每PH/s日收益约为70美元。 如果网络哈希率增加到我们预计在 2021 年夏天达到的 260EH/s，那么 BTC 价格需要达到 19,500 美元左右，而每 PH/s 的每日收入需要保持在 70 美元左右。

如果届时 BTC 价格为 10,000 美元，则每 PH/s 的每日收入将仅为 36 美元。 下图中间的图表显示，一台高能效的S19级矿机每天可以达到1PH/s，电费为4美分/千瓦时，现金费用约为37美元，但有电成本为 4 美分/千瓦时。 以千瓦时计算，运行一台 S9 级矿机的成本为 133 美元。 即使 BTC 价格为 10,000 美元，S9 级矿机仍需要以低于 0.5 美分/千瓦时的电费运行才能实现收支平衡。

图：在未来算力和BTC价格的几种不同场景下，不同电价下各矿工等级的日收益和现金运营成本。 注：在估算BTC挖矿的活跃功耗比时，我们假设PUE为1.12

实现潜在的哈希率需要大量的资本支出，这将成为一个限制因素，特别是如果 BTC 价格跟不上哈希率，行业内的现金产生至少会受到限制，只会进一步增加对外部资金的依赖此外，这将对我们的哈希率预测产生负面影响：由于计划的不确定性和较低的投资回报预期，更高成本的矿工将不得不退出运营，同时限制外部资金的流入。

如果 BTC 价格保持不变怎么办？ 哈希率将在何处停止增长？ 如果电价为1美分/千瓦时，S9矿机可以运行到网络哈希率达到180EH/s。 当电价为3美分/kWh时，S19级矿机可以持续运行，直到算力达到295EH/s。 除此之外，S19 级将需要更高的 BTC 价格或更低的电价才能维持下去。 然而，这些设备将无法以 295EH/s 的哈希率收回其资本成本。 显然，BTC 的价格上涨已计入每个矿工的资本预算中。

图：每 PH/s 的每日收入和现金运营成本作为网络哈希率的函数，注：在估算积极用于 BTC 挖矿的电力比例时，我们假设 PUE 为 1.12

未来 12 个月将算力提升至 260EH/s 所需的资本支出（Capex）总计 45 亿美元，如果在 2022 年年中将算力提升至 360EH/s，则将耗资约 20 亿美元。

图：比特币计算能力和功耗，注：在估算活跃用于 BTC 挖矿的电力比例时，我们假设 PUE 为 1.12

如果 BTC 的价格在两年内以每年 40%+ 的速度稳步上涨至 19,000 美元左右，那么即使以 5 美分/千瓦时的电费计算，S19 级矿机仍将运行，但整个行业的总资本支出是相同的与其内部产生的现金流之间还存在41亿美元的资金缺口。

图：比特币网络资本支出和内部产生的现金流，数据截至2020年7月1日； Y 轴为对数刻度

我们注意到人们担心我们的哈希率增长模型是以需要大量交付新矿机为前提的； 我们还收到了一些关于我们预测的可行性的问题。 每周需要运送大约 60,000 台采矿设备，以使安装基础符合我们的哈希率预测。 相比之下，据比特大陆称，在 2018 年上半年，该公司每周交付超过 95,000 台 S9 矿机。 尽管 S19 级矿工内部的芯片/裸片尺寸数量不确定，但我们认为半导体/组装能力不会成为限制因素。

总结比特币发展现状，我们认为比特币网络哈希率将在12个月内达到260EH/s，24个月内达到360EH/s。 但是根据我们的模型，这个预测的前提是BTC价格需要上涨，即年化25-35%。 我们不对 BTC 的未来价格进行建模或预测，而只是描述可能的价格情景对哈希率增长、电力消耗以及矿业资本投资和盈利能力的影响。

此范围之外的变量可能会延迟或加速哈希率的增长。 BTC 的价格，以及弥补资金缺口的外部资金的可用性，是两个潜在的限制因素，将影响行业能否将比特币挖矿能力提高到 360EH/s，但是，矿机所需的半导体芯片的可用性或组装能力将不是限制因素。

投资者在评估挖矿项目时需要考虑我们的这些预测，需要密切关注比特币的价格。 在BitOoda，我们强烈支持对冲，并建议投资者采取积极的对冲策略来降低运营风险——我们常说矿工知道他们在未来6、12和24个月内会花多少钱，但他们不知道他们能挖到什么支付了多少 BTC，这些 BTC 值多少钱。 对冲策略有助于降低运营风险并稳定现金流。 请通过 info@bitooda.io 与我们联系，以查看我们的完整报告并获得研究方法、来源和本文中提供的信息的更多详细信息，或讨论我们可以合作的风险管理策略和交易机会。

比特币矿业报告”，完整报告有英文版本。

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该研究的主要作者 Sam Doctor 是 BitOoda 的首席策略师。 Sam Doctor 的标志性研究报告包括专注于盈利能力和风险因素的项目评估和比特币挖矿研究分析。 Doctor 拥有 18 年的股权、战略和加密货币研究经验，此前曾在摩根大通纽约和亚洲办事处工作，最近担任加密货币研究公司 Global 的数据科学和定量研究主管。 博士拥有印度艾哈迈达巴德管理学院的工商管理硕士学位，之前毕业于印度孟买大学电子和半导体工程专业。 Doctor 先生持有 FINRA 系列 7、63、86 和 87 资格。

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