F%$K Mala investigación: Pasé más de un mes analizando un estudio de minería de bitcoins y todo lo que obtuve fue esta respuesta al trauma.
“Debemos confesar que nuestros adversarios tienen una marcada ventaja sobre nosotros en la discusión. En muy pocas palabras pueden anunciar una verdad a los medios; y para demostrar que es incompleto, nos vemos obligados a recurrir a largas y secas 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 deficiente sobre el uso de energía y el impacto ambiental de la minería de bitcoins. El resultado de esta investigación de mierda han sido títulos 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 documentos descuidados, sacrifiqué mi alma a los dioses de la minería de bitcoins y realicé un análisis a gran escala de un estudio de la Universidad de las Naciones Unidas, publicado recientemente en la revista American. Unión Geofísica. El futuro de la Tierra. Sólo los más valientes y duros de todos los autistas de bitcoin pueden continuar con los siguientes párrafos, el resto de ustedes pueden volver a mirar el gráfico de precios.
Tus suaves orejas de bebé podrían haber gritado de sorpresa ante la fuerte proclamación en mi cabeza de que la investigación más grande y chirriante sobre la minería de bitcoins es una tontería. Si alguna vez leyó la publicación del blog de 2018 de Jonathan Koomey en Digiconomist, también conocido como Alex deVries, o su informe 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 millas de palabras escritas que han demostrado que el modelado energético de la minería de bitcoin está en un estado de crisis y que esto no es exclusivo de bitcoin. Es una lucha que los estudios energéticos de los centros de datos han enfrentado durante décadas. Personas como Jonathan Koomey, Eric Masanet, Arman Shehabi y esos simpáticos chicos Sai y Vranken (lo siento, todavía no hemos hablado por sus nombres) han escrito suficientes páginas que probablemente podrían cubrir las paredes de al menos un baño de hombres en Todas las conferencias sobre Bitcoin que tuvieron lugar el año pasado demuestra que esto es cierto.
Mi altar sagrado, que guarda en el armario de mi dormitorio, es un santuario elegante pero ascético tallado a mano en honor a Koomey, Masanet y Shehabi por las décadas de trabajo que han para mejorar el modelado energético de los centros de datos. Estos sifus de la informática me lo han dejado todo muy claro: si no tienes datos ascendentes y te basas en tendencias históricas ignorando las tendencias de eficiencia energética de los dispositivos de TI y lo que impulsa la demanda, entonces tu investigación es una tontería. Y así, con un trazo amplio pero muy quirúrgico, deslizo hacia la izquierda 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, dejemos que estos ardan en un megaincendio violento pero metafóricamente majestuoso en algún lugar frente a la costa del noroeste del Pacífico. Reporteros y formuladores de políticas, por favor, les imploro que dejen de escuchar a Earthjustice, Sierra Club y Greenpeace porque no saben lo que hacen. Absolvedles de sus pecados, porque no son más que ovejas. Amén.
Ahora que le he preparado el ambiente, mi piadoso lector, le contaré una historia sobre un estudio reciente sobre la energía de bitcoin. Rezo a los dioses del bitcoin para que este sea el último que escriba y el último que necesiten leer, pero siento que los dioses están castigando a dioses y no tendrán piedad de mi alma, ni siquiera en un mercado alcista. Una respiración profunda (señal del Joker de Heath Ledger) y Aquí… Nosotros… Vamos.
En una tarde de octubre un tanto bajista, me etiquetaron en Twitter/X en una publicación sobre un nuevo estudio sobre el uso de energía de bitcoin realizado por algunos autores afiliados a la Universidad de las Naciones Unidas (Chamanara et al., 2023). No sabía que este estudio desencadenaría mi autismo con tanta fuerza que descendería a mi propio estado de miedo y odio gonzo-inducido-por-las-drogas en Las Vegas, y me concentraría demasiado en este estudio durante los siguientes cuatro años. semanas. Si bien probablemente estoy exagerando sobre el uso intensivo de drogas, mi recuerdo de esta época es en gran medida un sueño febril de color tecno y tóxico a nivel de relación. ¿Recuerdas a Frank de la película aclamada por la crítica de 2001, Donnie Darko? Sí, él también estaba allí.
Cuando comencé a tomar notas en el artículo, me di cuenta de que el estudio de Chamanara et al. Era realmente confuso. El artículo fue desconcertante porque es un estudio mal diseñado que basa su razón de ser enteramente 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 CBECI). modelado). Combina sus resultados del período 2020-2021 con el estado de la minería de bitcoins en 2022 y 2023. Los autores también se basaron en alguna metodología de huella ambiental que le haría pensar que en realidad es posible reducir o hacer crecer un depósito dependiendo de cómo Difícil Netflix y relájate. 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.
Aquí hay una enumeración más clara del meollo 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 sabes, verificar, no confiar. 🥴):
Los autores combinan el uso de electricidad a lo largo de varios años, extralimitándose en lo que los resultados podrían revelarse según sus métodos.
Los autores utilizaron tendencias históricas para hacer recomendaciones presentes y futuras a pesar de que una extensa literatura revisada por pares muestra claramente que esto conduce a sobreestimaciones y afirmaciones exageradas.
El documento promete un cálculo de energía que revelará el verdadero uso de energía y el impacto ambiental de bitcoin. Utilizan dos conjuntos de datos de CBECI: i) consumo total de energía mensual y ii) porcentaje de hashrate promedio para los diez principales países donde se opera la minería de bitcoins. Tenga en cuenta que CBECI depende de direcciones IP que se rastrean en varios grupos de minería. Los grupos de minería afiliados a CBECI representan un promedio del 34,8% del hashrate total de la red. Por lo tanto, es probable que los datos utilizados tengan barras de incertidumbre bastante amplias.
Después de aproximadamente una hora de Troy Cross haciéndome hablar desde una cornisa bastante impresionante, art déco y desgastada por el clima en la que probablemente se vio saltar a algunas flappers del Gran Gatsby, como resultado de sentir una abrumadora sensación de terror después de que mi Yo exasperado se diera cuenta de que no había cantidad. de la terapia cognitivo-conductual me ayudaría a completar 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 hashrate (según las estimaciones de direcciones IP ) tenía que ser la siguiente:
No dejes que las matemáticas te asusten. A continuación se muestra un ejemplo de cómo funciona esta ecuación. Digamos que China tiene una participación compartida para enero de 2020 del 75%. Entonces, digamos también que el consumo total de energía para enero de 2020 fue de 10 TWh (estos son números inventados para simplificar). Luego, durante un mes, encontramos 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. Luego, suma el uso de energía de enero al uso de energía encontrado para febrero. Haga esto para cada mes subsiguiente hasta que haya sumado los 12 meses. Ahora tiene el consumo anual de energía de China de CBECI para 2020.
Antes de mostrar la tabla con mis resultados, permítanme explicar otra advertencia al estudio de la ONU. Este estudio utiliza una versión anterior de los datos del CBECI. Para ser justos con los autores, enviaron su artículo para revisión antes de que CBECI actualice los cálculos de eficiencia de sus máquinas. Sin embargo, esto significa que los resultados de Chamanara et al. ni siquiera son realistas porque ahora creemos que el modelo más antiguo de CBECI estaba sobreestimando el uso de energía. Además, para hacer esta comparación, me limitaron 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 más antiguos, CCAF fue generoso y los compartió conmigo cuando los solicitó.
Otro aspecto complicado de este estudio es que combinaron el uso de energía para 2020 y 2021 en un solo número. Esto fue realmente complicado porque si miras sus cifras, notarás que el texto más grande dice: «Total: 173,42 TWh». También es un poco confuso porque el título de la figura 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 estos números.
Mire la columna del extremo derecho 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 del CCAF, las cifras deben ser idénticas. Tal vez el registro de cambios no refleja un cambio menor en alguna parte, pero nuestros números son ligeramente diferentes de todos los 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, demos a los autores el beneficio de la duda y digamos que hicieron un trabajo razonable al calcular la participación de energía, dadas las limitaciones del modelo CBECI. Tenga en cuenta que señalar que su cálculo fue razonable no significa que sea razonable utilizar estas estimaciones históricas para hacer afirmaciones sobre la política presente, futura y directa. Sin amores.
Una noche, mientras trabajaba a la luz de las velas, miré a mi izquierda y vi las punzantes pupilas negras de Frank (el personaje de Donnie Darko que mencioné antes) mirándome como dos trozos de carbón residual 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 a champú en barra, es una bendición para el frizz) y tiré tan fuerte como pude. El episodio piloto de Austin City Limits de Willie Nelson de 1974, que sonaba a todo volumen en los parlantes mono de mi barato monitor chino de imitación, se movía a través de mis oídos como heroína a través de la amplia red de venas de 4 carriles. de Lou Reed. A regañadientes acepté mi destino. Necesitaba profundizar más en esta madriguera de conejo. Necesitaba hacer un análisis más profundo de los datos del CBECI de 2020 y 2021 para mostrar lo importante que es hacer un análisis anual y no difuminar los años en un solo cálculo. Al darme cuenta de que ya no tenía mi licor fuerte preferido, un chorrito de jerez en un Shirley Temple (agitado, no revuelto), tomé una botella de antiséptico de contrabando que compré duran. te el encierro pandémico y bebe.
Hojeé mis notas. Tengo muchas notas porque soy una persona seria. ¿Qué pasa con los problemas del mapa minero? ¿Podemos hacer esto mediante un análisis de los dos años separados? ¿Qué estaba pasando en cada uno de los diez países? ¿Eso nos dice algo sobre dónde fue el hashrate después de la prohibición de China? ¿Qué pasa con la represión de Kazajstán? Eso es después de 2021, pero el estudio de la ONU actúa como si nunca hubiera sucedido cuando hablan de la distribución minera actual…
No es mérito de los autores el hecho de que no mencionaron a los revisores ni a sus lectores que los datos del mapa de minería solo llegan hasta enero de 2022. Entonces, aunque hablan de la combinación energética de la minería de bitcoins como si representara el presente, están completamente equivocados. Su análisis sólo captura tendencias históricas, no el presente y definitivamente no el futuro.
¿Ves este gráfico multicolor del uso diario estimado de energía (TWh) de CBECI desde enero de 2020 hasta el 31 de agosto de 2023? En esta escala macro, vemos mucha variabilidad. Pero también se desprende simplemente de una inspección 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 escalada. 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. Más influencias a macroescala podrían deberse a la regulación, como la prohibición china de la minería de bitcoins que se produjo en 2021. Muchos de los mineros chinos huyeron El país para 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.
Mire 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 de consumo energético anualizado estimados muestran distribuciones diferentes. Aunque vemos algunos posibles patrones de distribución, debemos tener cuidado de no tomarlo como un patrón ocurre que cada ciclo de cuatro años. Necesitamos más datos para estar seguros. Por ahora, lo que podemos decir es que algunos años de 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 de manera distinta 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 bitcoin superó los 100 TWh por año en 2021 y 2022. Sin embargo, si miramos los histogramas del consumo de energía 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 estuvo por debajo de los 100 TWh. No negamos que las estimaciones finales superaban los 100 TWh en los datos estimados más antiguos de estos años. En cambio, estamos demostrando que debido a que el uso de energía de la minería de bitcoins no es constante día a día o incluso minuto a minuto, vale la pena hacer un análisis más profundo para comprender el origen de esta variabilidad y cómo podría afectar el 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 mostró que las operaciones (específicamente edificios) con alta variabilidad en el uso de energía a lo largo del tiempo generalmente no son adecuados para estudios de emisiones que utilizan factores de emisión anuales promedio. Sin embargo, eso es lo que Chamanara et al. Decidí hacer, y lo que tiende a hacer muchos de estos modelos de mierda. Una buena parte de la minería de Bitcoin no funciona como una carga constante; la minería de Bitcoin 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 empiecen a pensar en la minería de bitcoins desde este punto de vista. Si los autores hubieran dedicado incluso una modesta cantidad de tiempo a leer literatura publicada anteriormente, en lugar de operar en un silo como señalaron Sai y Vranken en su artículo de revisión, al menos podrían haber abordado esta limitación en su estudio.
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Nunca antes había estado en un bar de honky tonk. Al menos no hasta que me encontré en un taxi con otros asistentes a la conferencia en la Cumbre Blockchain de América del Norte. Fort Worth, Texas, es exactamente lo que imaginas. Botas de vaquero, sombreros de vaquero del tamaño de un galón, jeans azules Wrangler y vaqueros, vaqueros, vaqueros por todas partes a lo largo de la calle principal. En una animada noche de viernes, Fort Worth parecía congelada en el tiempo, la gente caminaba por la 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 debería aprender a hacer dos pasos. Yo, tu chica californiana estándar, cuyo asesor de física le dijo una vez que si bien puedes sacar a la chica de California, no puedes sacar a California de la chica, ¿deberías dar dos pasos? No distinguía los dos pasos de un tobogán eléctrico y el único país que recuerdo haber experimentado fue un comercial de Garth Brooks que vi una vez en la televisión cuando era niño. Fue muy popular en los años noventa. Eso es todo el país que tiene este investigador de minería de bitcoins. El lugar estaba lleno de tiendas de regalos kitsch y luces brillantes por todas partes que irradiaban carteles de neón. En el centro de la sala principal, un camarero que llevaba un cinturón negro con diamantes incrustados y una funda de pistola de cuero blanco forrada con balas plateadas uniformemente espaciadas. Quién diablos sabe qué tipo de arma llevaba, pero me recordó a las armas de la película de 1986, Three Amigos.
Fue aquí, con el telón de fondo de lo que sonaba como una banda country que no estaba del todo seguro de ser country, que vía a Lee Bratcher, del Texas Blockchain Council, dirigirse a un baile con el tipo de gracia trigonométrica que solo se puede encontrar en el extremo de un taco y aterrizó el billar en un bolsillo de cuero andrajoso por lo que pareció ser la centésima vez esa noche. El suave ruido metálico del billar contra el 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 envió. Recordé en algún lugar garabateado en mis notas que no había trazado la proporción de hashrate a lo largo del tiempo para los países mencionados en el estudio de la ONU. Entonces, a las tres y media de la madrugada, eché la cabeza hacia atrás para tomar un trago de una gaseosa y la golpeé contra la pared del fotomatón donde las familias nucleares podían posar con un toro mecánico, y quedó inconsciente.
Tres horas más tarde estaba de regreso en mi habitación del hotel. Afortunadamente, alguien puso en mi mano un Fiat sin valor, me subió a un taxi e hizo que el conductor me llevara de regreso a la habitación para no fumadores en la que me registré en el mismo centro de la decadencia de los viajes de negocios del siglo XXI, el Hotel Marriot. Con el cerebro confuso y los ojos llorosos, dejo que la luz cegadora y peligrosamente azul de la pantalla de mi computadora cubre mi cara cansada y aumentan mis posibilidades de desarrollar degeneración macular. Continúe mi análisis.
Lo que sigue es una serie de gráficos de datos del mapa minero de CBECI desde enero de 2020 hasta enero de 2022. Como era de esperar, Chamanara et al. centrar la atención en la contribución de China al uso de energía y, posteriormente, en su huella ambiental asociada. El hashrate mensual de China alcanzó un máximo de más del 70 por ciento del hashrate total de la red en 2020. En julio de 2021, ese porcentaje de hashrate cayó a cero hasta que se recuperó a aproximadamente el 20 por ciento del porcentaje a finales de 2021. No sabemos dónde se encuentra hoy en día, pero los conocedores de la industria me dicen que es probable que todavía esté rondando este número, lo que significa que en términos absolutos, el hashrate sigue creciendo a pesar de la prohibición.
Como era de esperar, también se habla de Rusia. Sin embargo, según los datos del mapa minero de CBECI desde enero de 2020 hasta enero de 2022, es difícil argumentar que Rusia fue un comprador inmediato de hashrate exiliado. Ciertamente hay un pico inmediato, pero ¿es esto real o simplemente los mineros usan VPN para ocultar sus operaciones mineras? A finales 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/sa un poco más de 8 EH/s. Al observar el valor total anual del uso de energía estimado por CBECI para Rusia, vemos que Rusia tenía una porción significativa de hashrate, pero no está claro que cuando trabajamos con un conjunto de datos tan limitado, podemos hacer afirmaciones razonables sobre la contribución actual al hashrate y la huella ambiental de la red.
La discusión más controvertida en Chamanara et al. se ocupa de la participación de Kazajstán en el uso de energía y la huella ambiental. Obviamente, los datos del mapa minero de CBECI muestran que hubo un aumento significativo en la participación del hashrate tanto en términos relativos como absolutos. También parece que esta tendencia comenzó antes de que se implemente la prohibición en China, pero ciertamente parece aumentar rápidamente justo antes y después de que se implemente la prohibición. Sin embargo, vemos una fuerte caída entre diciembre de 2021 y enero de 2022. ¿Fue esta una señal temprana de que se avecinaba la represión gubernamental en Kazajstán?
En su análisis, Chamanara et al. Ignoró la reciente represión de Kazajstán, donde el gobierno impuso un impuesto a la energía y licencias de minería a la industria, expulsando efectivamente el hashrate del país. Los autores enfatizaron demasiado a Kazajstán como un importante contribuyente actual al uso de energía de bitcoin y, por lo tanto, a su huella ambiental. Si los autores se hubieran mantenido dentro de los límites de sus métodos y resultados, habría sido razonable observar la contribución de la proporción de hashrate de Kazajstán a la huella ambiental para los años combinados de 2020 y 2021. En cambio, no solo ignorará la represión. gubernamental en 2022, sino que también afirman que la proporción de hashrate de Kazajstán aumentó en un 34% según las cifras del CBECI de 2023. Los datos de CBECI no se actualizan desde enero de 2022 y los investigadores de CCAF actualmente están esperando datos de los pools de minería que les permitirá actualizar el mapa de minería.
Sé que te he mostrado, mi fiel lector, muchos datos, pero anímate y toma otro trago del licor más fuerte que tengas en tu alacena, y echemos un vistazo a una cifra más. Este representa la participación del hashrate de Estados Unidos en los datos del mapa minero CBECI más antiguo. La tendencia que vemos para los Estados Unidos también es similar para Canadá, Singapur y lo que CBECI llama «Otros países», que representan los países que no figuraron en la lista de los diez primeros en cuanto a porcentaje de hashrate. Hay una señal clara que refleja lo que sabemos que es verdad. Estados Unidos tomó una parte significativa del hashrate chino y esta participación creció rápidamente en 2021. Si bien sabemos que los datos del mapa de minería de CBECI se limitan a menos de la mayoría del hashrate de la red, creo que su participación es al menos algo representante de la distribución geográfica de la red. La distribución geográfica de Hashrate parece estar fuertemente determinada por tendencias macro. Si bien los precios de la electricidad son importantes, la estabilidad gubernamental y las leyes amigables juegan un papel importante. Chamanara et al. Debería haber hecho este tipo de análisis para ayudar a informar su discusión. 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 respeta a los efectos del uso de energía de bitcoin.
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En este punto, ya no estaba seguro de si era un investigador de bitcoins o un NPC, perdido en un juego donde los únicos puntos contados eran por la intensidad del autodesprecio que sentía por aceptar esta empresa. Al mismo tiempo, podía oler que el final de este análisis estaba cerca y que, con suficiente terapia somática y EMDR, podría recordar quién solía ser antes de ser arrastrado a este lío. Apenas dos días antes, Frank y yo tuvimos una discusión sobre si Courier New seguía siendo la mejor fuente para mostrar ecuaciones matemáticas. Ahora estaba solo en esta madriguera de conejo. Clavé mis dedos en las paredes de tierra que me rodeaban y lentamente logré recuperar la cordura.
Al salir del agujero, agarré mi computadora portátil y decidí que era hora de abordar la metodología del estudio de huella ambiental, envolver a este cachorro y ponerle un lazo. Chamanara et al. Afirmó que siguieron los métodos utilizados por Ristic et al. (2019) y Obringer et al. (2020). Hay algunas razones por las que su enfoque sobre la huella ambiental es defectuoso. En primer lugar, los factores de huella se utilizan normalmente para evaluar la huella ambiental de la generación de energía. En Ristic et al., los autores desarrollaron una métrica llamada Factor Relativo Agregado que incorporaba estos factores. Esta métrica les permite evaluar la ubicación de nuevos generadores de electricidad como la nuclear o la eólica marina. La idea detrás de este enfoque era tener en cuenta que, si bien las emisiones de dióxido de carbono provenientes de los combustibles fósiles eran el principal impulsor para el desarrollo de objetivos de transición energética, también deberíamos evitar reemplazar la generación de combustibles fósiles con generación que Podría crear problemas ambientales de diferentes maneras.
En segundo lugar, Obringer et al. Se utilizaron muchos de los factores enumerados en Ristic et al. y los combinó con factores de transmisión de red de Aslan et al. (2018). Esta 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 criticaban 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 bitcoin estaba experimentando un aumento de precio hasta un máximo histórico durante un entorno económico único (bajas tasas de interés, controles de estímulo de COVID y bloqueos). . Koomey y Masanet dejaron claro en su comentario que ignorar la no proporcionalidad entre los flujos de energía y de datos en los equipos de red puede generar resultados de impacto ambiental inflados.
Más importante aún, todavía tenemos que caracterizar cómo se ve esta relación para la minería de bitcoins. La demanda de centros de datos tradicionales se define por la cantidad de instancias de computación. ces necesarios. ¿Cuál es el equivalente de la minería de bitcoins cuando sabemos que el tamaño del bloque no cambia y que el ritmo del bloque se ajusta cada dos semanas para mantener un espacio promedio de 10 minutos entre cada bloque? Esto merece más atención.
De cualquier manera, Chamanara et al. No parecía ser consciente 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 muchas cosas que los investigadores de 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 parar? 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 malas investigaciones. Mientras escribía este informe, Alex de Vries publicó un nuevo artículo de mierda sobre la «huella hídrica» de la minería de bitcoins. No lo he leído todavía. No estoy seguro de que lo haga. Pero si lo hago, prometo que no escribiré más de 10.000 palabras. He expuesto mi caso y he hecho las paces con este género de publicaciones académicas. Fue un viaje divertido, pero creo que es hora de practicar un poco de cuidado personal, regalarme varias noches de atracones saludables y soñar con lo inefable.
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Si le gustó este artículo, visite btcpolicy.org donde puede leer el análisis técnico completo de 10.000 palabras de Chamanara et al. (2023) estudio.