L’Università di Cambridge vuole monitorare quanta energia consumano i Bitcoin


Il consumo energetico globale richiesto dalla criptovaluta bitcoin è superiore a quello della Svizzera, secondo l’Università di Cambridge. L’Ateneo (in particolare il  Cambridge Centre for Alternative Finance) ha messo a punto uno strumento online in grado di monitorare l’utilizzo di energia necessario per il mining della criptomoneta e confrontarlo con altre realtà. Al momento, secondo il Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index, Bitcoin utilizza 7,23 gigawatt di elettricità, ovvero circa lo 0,25% della fornitura mondiale. In un anno fanno 64 TWh o terawattora di consumo energetico. Più della Svizzera, che si ferma a 58.46 TWh.

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I termini di paragone

Secondo le stime, 50 terawattora (TWh) potrebbe alimentare tutti i bollitori europei usati per scaldare l’acqua per un anno o soddisfare il fabbisogno energetico dell’Università di Cambridge per 365 anni. Considerato da una prospettiva diversa, l’elettricità utilizzata ogni anno da dispositivi domestici sempre attivi ma inattivi negli Stati Uniti da sola potrebbe alimentare la rete Bitcoin più di quattro volte.

Prudenza

“Stime affidabili dell’uso di elettricità di Bitcoin sono rare – mettono in guardia i ricercatori – nella maggior parte dei casi forniscono solo un’istantanea e i numeri spesso mostrano discrepanze sostanziali da un modello all’altro”.

Come funziona il CBECI

Il Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index, o CBECI, misura in tempo reale la quantità di energia necessaria per mantenere la rete Bitcoin, per poi calcolare il consumo annuale di energia.

Perché

L’indice è stato sviluppato in risposta alle crescenti preoccupazioni sulla sostenibilità e l’impatto ambientale che ha l’estrazione di Bitcoin: un’operazione che si basa su operazioni crittografiche pesanti per il calcolo che richiedono quantità significative di elettricità. 

L’analisi nel dettaglio

Il modello sviluppato a Cambridge si basa su una metodologia bottom-up basata su una varietà di fattori, tra cui l’efficienza energetica e la durata economica di oltre 60 diverse macchine hardware di data mining.





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