比特币矿业三体问题：十年野蛮生长的矿业黑暗森林法则是什么？​

撰文：Leo Zhang，Anicca Research 创始人；Anicca Research 是一家专注于算力及衍生产品的研究机构。

作者授权链闻发表该文章的中文版本。
编译：小毛哥

越透明的东西越神秘，宇宙本身是透明的，只要目力能及，你想看多远就看多远，但越看越神秘。

——刘慈欣 《三体》

比特币挖矿呈现出一个将硬件和软件、能源和金融市场等多因素结合的局面。看不见的规则影响矿业的各个方面。每个矿工进行挖矿的效益取决于各种不同的外部因素，这些因素大多难以量化，几乎无法概述和预测。

从宏观的角度来看，我们可以确定推动整个加密矿业发展的三个内部主要因素包括：供应机制、气候周期和硬件迭代，每个因素都会对矿工利润计算公式中不同的部分产生影响：

挖矿利润

= 挖空收入 - 挖矿费用

=（区块奖励+手续费）* 比特币价格 * 矿工的算力 / 全网算力 -（电费 + 硬件折旧）

• 代币供应机制影响 区块奖励 （收入） ；
• 气候周期间接影响 行业平均电费 （运营费用） ；
• 硬件迭代影响 矿工算力、功效比以及硬件折旧 （资本支出） 。

当 2012 年比特币首次减半时，大多数人都使用家用电脑以及 GPU 进行挖矿，全网算力分散在世界各地，此时市场的主导力量也仅为比特币区块奖励减半的驱动。随着挖矿产出比减少，全网算力骤跌，并暂时转向利润更高的莱特币。到 2016 年第二次减半时， 商业化的 ASIC 矿机 及工业化的加密矿场已开始陆续投入使用。

在今年五月比特币第三次减半之前，加密市场的分析师就潜在的结果进行激辩。部分分析师臆测，由于供求关系的影响，比特币价格将翻倍。也有分析师推测，全网算力将降低 20-30％ 。同时，由于此次减半发生的时间、气候周期向丰水期的过渡、以及矿机芯片从 16 nm 向 8 及 7 nm 升级 三个因素重合发生，这三方面的因素在此次减半中相互作用，共同对挖矿收益产生影响。

代币供应机制

比特币是 算力 的产物，挖矿行业存在的基础在于能持续激励矿工投资硬件，消耗能源以巩固比特币网络对交易结算的保证能力。在缺乏活跃的区块空间市场的情况下， 区块奖励 是矿工的主要收入来源。多年来，由于比特币价格的上涨，挖矿收入也显著增长，这反过来又将矿业塑造成为一个 价值数十亿美元的产业 。

与大多数有形的商品不同，比特币的合约明确规定了四年一次的减半时间表。每天新的比特币代币供应中有不同比例的比特币重新流入比特币经济网络的其余部分。由于矿工是比特币生态中 唯一的自然供应方 ，也是最大、最稳定的卖家群体，因此挖矿的利润率是决定比特币供给端的关键因素。

2020 年 6 月至 12 月预估回报，基于每区块 6.25 BTC 和 1-5 月的价格，来源：blockchain.info

显而易见的是，比特币区块奖励减半会直接使得矿工的产出比下降。一些老一代机器可能因为功率降低而无法开机。在这些时期， 矿机的买卖 和整合 往往会发生，拥有便宜电力资源的矿工将以低廉的价格批量购买部分老一代的矿机，同时 矿机的二级市场 将变得更加活跃。

矿机是比特币物理形式的 双变量看涨期权 。矿机定价的复杂性和运输的困难性使得二手矿机市场很不透明，具体表现在流动性差，并且高度依赖行业内人员。但是，糟糕的价格发现有时给一些矿工带来了巨大的套利机会。例如，在 2018 年末，比特币价格急剧下跌至 3,000 美元的水平，较大比例的算力显著下跌，引发众多探讨「 比特币挖矿死亡螺旋 」的头条新闻。一些矿工乘此机会找到大量低价售卖的蚂蚁矿机 S9。之后的短短四个月内，比特币价格就进入了疯狂的牛市。这些买家不仅从他们挖出的比特币中获利可观，而且这些矿机转售价格也提高了 3 倍。这表明，即使是无法开机的矿机硬件仍然 具有期权的性质和价值 。

来源：Jinping Gou

矿机的买卖和整合活动改变了 挖矿硬件市场 的结构。硬件市场结构可以告诉我们整个挖矿活动消耗多少能源。虽然很多人用较为简单的方式尝试计算矿工「 关机价格 」，但每个矿工的进入时间、资金数量、成本基础和风险承受能力都不同。因此，整个行业内的成本基础实际上是个很宽的范围，卖出比特币的行为在各种价格水平上都会发生。

为了评估比特币网络中矿工卖出比特币的压力，我们需要了解矿机的构成要素。由于行业中没有任何一方可以掌握矿机市场的整个买卖信息及其电力成本，因此收集这些数据是非常具有挑战性的。 Blockware 团队 最近通过分类不同矿机类型以及电费等因素来实现这一研究。在 三月份发布的报告中，该团队预计部分网络的构成要素下图所示：

来源：读懂比特币减半中矿工行为博弈过程

今年比特币减半后，比特币全网算力从三月份的约 109 EH/s 下降至 约 94 EH/s 。假设所有关机的硬件设备都是蚂蚁矿机 S9，我们可以更新上文的构成要素图表： （新增每日运营费用及每日折旧信息）

*蚂蚁矿机 S9i 规格（13.5TH/s，1,310W，单价 21 美元），蚂蚁矿机 S17 + 规格（70TH/s，2,800W，单价 1,232 美元）；**S9i 平均年限 18 个月以上，S17 + 平均年限 36 个月以上

基于以上数据，我们可以计算出各种价格水平下大致的 每日矿工卖出比特币 占日产出比特币的比例，以及每日矿工卖出比特币占全球日交易量的比例：

由于全球交易量随价格变动而变化较大，因此价格区间相对狭窄。*每区块 6.25 BTC。不包括交易费用。**全球交易量 11.4 亿美元，来源：Bitwise

请注意，此分析的数据仅用于说明结论。以上的数据基于非常粗糙的假设：所有老旧矿机都由蚂蚁矿机 S9 为代表、新一代矿机由 蚂蚁矿机 S17 为代表。无须多言的是，矿工从多个制造商购买机器，而不同制造商的同一代矿机也具有不同的规格。实际上，市场的组成因素差异要大得多。同时，此分析是基于静态的时间点，矿机硬件的构成要素组成非常不稳定，随着减半后市场寻求新的平衡，矿机正在积极地换手中。即将到来的丰水期也对大多数矿工的电力成本产生了巨大影响。另外，随着越来越多的矿工使用诸如抵押贷款、期货、甚至是算力市场等 金融工具 ，比特币网络的 矿工卖出压力 将得到部分缓解或延迟。

通过观察挖矿产业的构成要素随时间的变化，可以得出的一个结论是：算力的产生是「 不对等的 」，换句话说，因为组成要素的不断变化，每个单位的比特币算力都是独一无二的。

气候周期

气候周期是让挖矿行业在地理上多呈现集中布局的原因之一。多年来，比特币挖矿无意中得益于 中国西南地区 对水电大规模、甚至过度的投资。剩余的廉价电力、巨大的发电能力、廉价的劳动力成本以及与矿机制造商的较近距离，使中国的西南地区成为比特币挖矿的理想场所。据估计，全球 超过 65％的算力 集中在以下省份。

大约 五月至十月 是中国西南部的丰水期，这也是加密矿业的「节日」，大量的剩余水电供应大大减少了矿工的运营费用。对于中小型矿工来说，丰水期可将 成本降低多达 40％ 。对于拥有专用设施的大型矿工来说，丰水期的电费甚至可以忽略不计。到了丰水期，内蒙古、新疆等省份超过 80％的矿工将成群迁徙到 四川、云南及贵州 以进行丰水期挖矿，这些矿工可能在 11 月枯水期到来后搬回或出售矿机。

比特币采矿地图，来源：剑桥新兴金融中心

蓬勃发展的加密矿业为当地的发电厂业务带来了利好，许多人建造或者将其设施改造成 算力中心 ，以进行矿机托管业务。

来源：微信群

逐渐地，加密矿业围绕着这些气候模式进行结构调整。就像某种古代的仪式，每年在丰水期来临之前，挖矿行业都会在四川省会成都市举行大规模加密矿业峰会。我们还会看到的现象包括：部分设施 仅在丰水期期间 向外部客户开放；矿机制造商在产品运输前就计划好新产品的发布；矿工竞相购买最新、最好的矿机。

丰水期比特币算力的增长：

来源：coinmetrics.io

今年年初，由于宏观经济的不确定，投资者和矿工恢复了更加谨慎的投资方式。由于新冠疫情对供应链造成冲击，新型矿机也曾暂停生产。比特币减半后，更多的矿机关机，使得矿机托管 供应大于需求 。四川和云南等地区许多工厂很难找到客户，这一情况也继续降低币价，与去年的电费 0.24-0.26 元 / 千瓦时的成本相比，年初预计的平均成本可低至 0.10-0.20 元 / 千瓦时 。

更低的电力成本将部分抵消比特币区块奖励减半的影响，许多矿场必须与发电厂签订合同，承诺使用电力的最低限度。为了吸引业务，一些公司提供「 联合挖矿 」的计划，矿工每月支付最少的费用，把部分自己的挖矿收益分配给托管服务商，有效地将部分市场风险 转移给托管商 。

但是类似上述的举措并不意味着绝对可以保证降低运营成本。虽然水电设施在丰水期较便宜，但这些矿场通常位于较偏远的地区，电源供应和互联网连接可能不稳定，有时甚至有山洪爆发造成损失的风险。

另一个风险是地方政府的 政策风险 。在 2018 年之前，大多数当地官员都不知道什么是挖矿，加密矿业设施通常以大数据或云计算项目数据中心为名上报政府。在 2018 年 ，中国的互金整治办将加密货币挖矿认定为「伪创新」，理由是加密挖矿极其浪费资源，监管层要求各地积极引导辖内企业有序退出挖矿业务，部分矿场的确在该压力下关闭业务。但是在 2019 年下半年，国家发改委将「淘汰产业」中 「虚拟货币挖矿」删除 。值得注意的是，国家发改委负责监督能源行业。丰水期大量浪费的水电资源是一个长期存在的问题，官员们或许开始意识到，比特币挖矿是一种将多余的本地资源转换为全球数字商品的有效方法。

几个月前，四川公布首批「水电消纳示范企业」公布，含多个比特币挖矿公司。坏消息是，尽管有更多的加密矿业设施开始运营，但今年的降雨量却没有预期得大。在撰写

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