Memanfaatkan Lebihan Elektrik: Perlombongan Bitcoin sebagai Strategi Nasional di Korea Selatan - Analisis

Kandungan

1. Pengenalan & Gambaran Keseluruhan

Kajian ini menyiasat satu strategi baharu untuk syarikat utiliti milik kerajaan Korea Selatan, Korea Electric Power Corporation (KEPCO), yang sedang bergelut dengan rekod hutang sebanyak KRW 205.18 trilion (lebih kurang $150 bilion). Cadangan teras adalah untuk menggunakan lebihan elektrik—terutamanya daripada panel solar isi rumah di bawah skim meter bersih—untuk perlombongan Bitcoin berskala industri. Rasionalnya adalah untuk menukar tenaga yang sebaliknya terbuang menjadi aliran hasil langsung, seterusnya meningkatkan kestabilan kewangan KEPCO dan kecekapan penggunaan sumber tenaga.

Penyelidikan ini diposisikan sebagai analisis empirikal pertama di Korea Selatan yang menggabungkan lebihan elektrik dengan perlombongan kriptowang, menggunakan model ramalan maju untuk menilai keuntungan jangka panjang.

2. Metodologi & Kerangka Teknikal

2.1. Lebihan Elektrik & Meter Bersih

Lebihan elektrik ditakrifkan sebagai kuasa baki yang dijana oleh sistem solar isi rumah selepas kredit meter bersih dikenakan. Meter bersih membolehkan pengguna-penjana mengimbangi penggunaan mereka, tetapi penjanaan berlebihan selalunya tidak dimoneterkan. Kajian ini mencadangkan bahawa lebihan ini, bukannya dikurangkan atau diabaikan, boleh dihalakan ke kemudahan perlombongan Bitcoin yang khusus.

2.2. Model Keuntungan Perlombongan Bitcoin

Keuntungan perlombongan adalah fungsi beberapa pembolehubah: kos elektrik (berkesan sifar untuk lebihan), harga Bitcoin, kadar hash rangkaian, dan kecekapan perkakasan. Kajian ini menggunakan Antminer S21 XP Hyd, salah satu pelombong paling cekap yang ada, untuk memodelkan pengeluaran Bitcoin harian. Persamaan keuntungan teras boleh dipermudahkan sebagai:

Keuntungan Harian ≈ (Bitcoin Dilombong * Harga Bitcoin) - (Kos Operasi)

Di mana kos operasi diminimumkan kerana penggunaan kuasa lebihan.

2.3. Model Ramalan Harga

Untuk meramal hasil, kajian ini menggunakan dua model pembelajaran mesin:

• Random Forest Regressor: Kaedah pembelajaran ensembel untuk regresi yang beroperasi dengan membina berbilang pokok keputusan.
• Long Short-Term Memory (LSTM): Sejenis rangkaian neural berulang (RNN) yang mahir mempelajari kebergantungan jangka panjang dalam data siri masa, seperti sejarah harga Bitcoin.

Model-model ini dilatih pada data harga sejarah Bitcoin untuk memberikan trajektori harga masa depan, yang kritikal untuk analisis keuntungan berbilang tahun.

3. Keputusan & Analisis Ekonomi

3.1. Senario Keuntungan

Analisis menjalankan simulasi untuk dua skala penyebaran: 30,565 dan 45,439 unit Antminer. Dengan menggabungkan ramalan harga Bitcoin dan pelarasan kesukaran rangkaian, kajian ini menyimpulkan bahawa perlombongan dengan lebihan elektrik adalah sangat menguntungkan. Hasil yang dijana mengimbangi secara langsung sebahagian daripada kerugian operasi KEPCO dan kos perkhidmatan hutang.

Penerangan Carta (Tersirat): Satu carta garis mungkin menunjukkan hasil terkumpul (dalam KRW) mengikut masa untuk kedua-dua saiz armada perlombongan, meningkat mendadak dengan pasaran lembu Bitcoin dan mendatar semasa pasaran beruang, tetapi kekal positif bersih kerana kos elektrik yang boleh diabaikan.

3.2. Kesan terhadap Hutang KEPCO

Kajian ini berhujah bahawa operasi perlombongan mencipta aliran hasil baharu yang bebas. Aliran tunai ini boleh digunakan untuk: 1) mengurangkan keperluan KEPCO untuk bailout kerajaan atau penerbitan hutang, 2) menstabilkan tarif elektrik untuk pengguna dengan menampung beberapa kos grid, dan 3) meminimumkan pembaziran ekonomi tenaga boleh diperbaharui yang tidak digunakan.

4. Analisis Kritikal & Perspektif Pakar

Inti Pati Utama: Kertas kerja ini bukan sekadar tentang perlombongan kripto; ia adalah satu 'hack' inovatif yang terdesak untuk model perusahaan milik kerajaan (SOE) yang rosak. Ia mencadangkan penggunaan aset digital yang tidak stabil untuk memoneterkan aset fizikal yang terbiar (elektron berlebihan), cuba memintas kebuntuan politik mengenai penetapan harga elektrik. Tesis sebenar adalah bahawa pengimbangan beban berasaskan blockchain mungkin lebih boleh dilaksanakan daripada memulihkan politik tenaga Korea yang berakar umbi.

Aliran Logik: Hujah ini menarik di atas kertas: kenal pasti pembaziran (lebihan solar), gunakan proses berkeperluan tenaga tinggi (perlombongan) dengan output cair (Bitcoin), dan cipta hasil. Penggunaan LSTM untuk ramalan harga menambah lapisan ketelitian akademik. Walau bagaimanapun, aliran ini secara kritikal bergantung pada penghargaan harga jangka panjang Bitcoin, memperlakukannya lebih sebagai aset terjamin daripada aset spekulatif—satu kelemahan utama.

Kekuatan & Kelemahan: Kekuatannya terletak pada pendekatan kuantitatif konkrit menggunakan spesifikasi perkakasan sebenar dan model ML, melangkaui perbincangan teori. Ia betul mengenal pasti masalah sebenar (hutang SOE) dan sumber sebenar (tenaga boleh diperbaharui yang dikurangkan). Kelemahan yang ketara adalah rawatannya terhadap risiko sistemik. Ia mengabaikan pedang Damocles kawal selia (tindakan keras kerajaan ke atas perlombongan, seperti di China), mimpi ngeri PR alam sekitar dengan mengaitkan solar "hijau" kepada kripto "kotor", dan turun naik melampau sumber hasilnya. Seperti yang dinyatakan dalam Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, harga Bitcoin dipengaruhi oleh faktor yang kebanyakannya terputus daripada kewangan tradisional, menjadikan belanjawan negara jangka panjang berdasarkannya berbahaya.

Panduan Boleh Tindak: Untuk KEPCO, ini harus bermula sebagai projek perintis berskala kecil, bukan strategi nasional. Bekerjasama dengan firma perlombongan swasta untuk menyerap risiko operasi dan pasaran. Gunakan perintis untuk membangunkan keupayaan pengimbangan grid masa nyata—ini adalah permata tersembunyi sebenar. Teknologi untuk menggunakan beban pengiraan fleksibel (seperti perlombongan) untuk kestabilan grid sedang diterokai oleh projek seperti Energy Web. Matlamatnya tidak sepatutnya menjadi dana lindung nilai kripto, tetapi menjadi pengendali grid yang lebih pintar dan fleksibel yang boleh memoneterkan fleksibiliti. Model kertas kerja ini adalah kes perniagaan langkah pertama yang baik, tetapi matlamat strategik akhir mestilah pendigitan dan ketahanan grid.

5. Butiran Teknikal & Model Matematik

Teras pengiraan keuntungan bergantung pada kuasa hashing dan kecekapan tenaga perkakasan perlombongan. Antminer S21 XP Hyd mempunyai kadar hash lebih kurang 335 TH/s dan kecekapan kuasa 16 J/TH.

Pengeluaran Bitcoin harian untuk satu pelombong boleh dianggarkan oleh:

$\text{BTC Harian} \approx \frac{\text{Kadar Hash Anda}}{\text{Kadar Hash Rangkaian}} \times \text{Ganjaran Blok BTC} \times 144$

Di mana 144 adalah anggaran bilangan blok dilombong setiap hari. Kajian ini mengagregatkan ini merentasi puluhan ribu unit. Model LSTM untuk ramalan harga biasanya menggunakan jujukan harga lalu $[P_{t-n}, ..., P_{t-1}]$ untuk meramal harga masa depan $\hat{P}_t$, dilatih untuk meminimumkan fungsi ralat seperti Ralat Min Kuasa Dua (MSE):

$\text{MSE} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (P_i - \hat{P}_i)^2$

6. Kerangka Analisis & Contoh Kes

Kerangka: Kerangka Pememoneteran Kriptowang Utiliti Awam (PUCM)

1. Pengenalpastian Sumber: Audit grid untuk kuasa terbiar atau lebihan (cth., angin waktu malam, pengurangan solar).
2. Kebolehgunaan Teknikal: Model penyebaran perkakasan perlombongan yang boleh diskalakan di tapak pencawang atau penjanaan.
3. Pemodelan Kewangan: Jalankan simulasi Monte Carlo yang menggabungkan turun naik kripto, susut nilai perkakasan, dan ramalan kesukaran rangkaian.
4. Penilaian Risiko & Tadbir Urus: Nilaikan risiko kawal selia, reputasi, dan pasaran. Reka bentuk model tadbir urus (perkongsian awam-swasta disyorkan).
5. Reka Bentuk Perintis: Laksanakan perintis berskala kecil, terikat masa dengan KPI yang jelas (Hasil, Metrik Kestabilan Grid).

Contoh Kes - Perintis Pulau Jeju: Kajian ini merujuk projek sedia ada KEPCO di Jeju. Satu kes logikal akan melibatkan melengkapkan ladang solar Jeju dengan unit perlombongan bekontena (cth., 100 Antminer). Unit beroperasi hanya apabila permintaan grid rendah dan output solar tinggi. Hasil dalam BTC ditukar kepada KRW setiap bulan dan dilaporkan sebagai baris pendapatan berasingan, memberikan pengesahan dunia sebenar untuk model tersebut.

7. Aplikasi Masa Depan & Hala Tuju Penyelidikan

• Melangkaui Bitcoin: Menggunakan model kepada proses pengiraan intensif tenaga lain yang boleh diganggu seperti latihan AI, lipatan protein (@Folding@home), atau penjadualan pengeluaran hidrogen hijau.
• Grid-sebagai-Perkhidmatan (GaaS): Membangunkan platform di mana mana-mana beban pusat data fleksibel boleh membida untuk menggunakan kuasa lebihan, mencipta pasaran tenaga dinamik.
• Integrasi Kredit Karbon: Menghubungkan penggunaan lebihan boleh diperbaharui yang disahkan dengan penjanaan kredit karbon digital atau sijil "BTC hijau", meningkatkan daya tarikan ESG.
• Ramalan Maju: Mengintegrasikan model ramalan cuaca untuk solar/angin dengan model pasaran kripto untuk mengoptimumkan penukaran antara menjual kuasa ke grid dan menggunakannya untuk perlombongan.
• Penyelidikan Dasar: Analisis terperinci perubahan kawal selia yang diperlukan untuk membenarkan utiliti awam memegang dan berdagang aset digital pada kunci kira-kiranya.

8. Rujukan

1. KEPCO. (2024). Laporan Kewangan Tahunan. Korea Electric Power Corporation.
2. KEPCO Jeju Project Documentation. (2023). Taklimat Projek Dalaman.
3. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
4. Farell, R. (2022). Digital Gold and State Strategy. Journal of Cybersecurity and Financial Markets, 5(2), 45-67.
5. U.S. Department of the Treasury. (2024). Report on Digital Asset Considerations.
6. World Bank. (2023). Sovereign Holdings of Cryptocurrencies: A Survey.
7. Bhutan Ministry of Finance. (2024). National Digital Asset Strategy.
8. El Salvador Bitcoin Office. (2024). Transparency Report.
9. Goodfellow, I., et al. (2014). Generative Adversarial Nets. Advances in Neural Information Processing Systems.
10. Energy Web Foundation. (2023). White Paper: Decentralized Flexibility for the Grid.
11. Biais, B., et al. (2023). Equilibrium Bitcoin Pricing. The Journal of Finance.