Aproveitamento da Eletricidade Excedente: Mineração de Bitcoin como Estratégia Nacional na Coreia do Sul - Análise

Índice

1. Introdução & Visão Geral

Este estudo investiga uma estratégia inovadora para a empresa estatal de eletricidade da Coreia do Sul, a Korea Electric Power Corporation (KEPCO), que enfrenta uma dívida recorde de 205,18 biliões de won (aproximadamente 150 mil milhões de dólares). A proposta central é utilizar eletricidade excedente—principalmente de painéis solares domésticos em esquemas de medição líquida—para mineração de Bitcoin em escala industrial. A lógica é converter energia que de outra forma seria desperdiçada num fluxo de receita direto, melhorando assim a estabilidade financeira da KEPCO e a eficiência dos recursos energéticos.

Esta investigação posiciona-se como a primeira análise empírica na Coreia do Sul a integrar o excedente de eletricidade com a mineração de criptomoedas, utilizando modelos preditivos avançados para avaliar a rentabilidade a longo prazo.

2. Metodologia & Estrutura Técnica

2.1. Eletricidade Excedente & Medição Líquida

A eletricidade excedente é definida como a energia residual gerada por sistemas solares domésticos após a aplicação dos créditos de medição líquida. A medição líquida permite que os prosumidores compensem o seu consumo, mas o excedente de geração frequentemente não é monetizado. Este estudo postula que este excedente, em vez de ser limitado ou ignorado, pode ser direcionado para uma instalação dedicada de mineração de Bitcoin.

2.2. Modelo de Rentabilidade da Mineração de Bitcoin

A rentabilidade da mineração é uma função de várias variáveis: custo da eletricidade (efetivamente zero para o excedente), preço do Bitcoin, taxa de hash da rede e eficiência do hardware. O estudo utiliza o Antminer S21 XP Hyd, um dos mineradores mais eficientes disponíveis, para modelar a produção diária de Bitcoin. A equação central do lucro pode ser simplificada como:

Lucro Diário ≈ (Bitcoin Minerado * Preço do Bitcoin) - (Custos Operacionais)

Onde os custos operacionais são minimizados devido ao uso de energia excedente.

2.3. Modelos de Previsão de Preços

Para prever a receita, o estudo emprega dois modelos de aprendizagem automática:

• Random Forest Regressor: Um método de aprendizagem por conjuntos para regressão que opera construindo múltiplas árvores de decisão.
• Long Short-Term Memory (LSTM): Um tipo de rede neural recorrente (RNN) apta a aprender dependências de longo prazo em dados de séries temporais, como o histórico de preços do Bitcoin.

Estes modelos são treinados com dados históricos do preço do Bitcoin para fornecer trajetórias futuras de preços, que são críticas para uma análise de rentabilidade plurianual.

3. Resultados & Análise Económica

3.1. Cenários de Rentabilidade

A análise executa simulações para duas escalas de implementação: 30.565 e 45.439 unidades Antminer. Ao incorporar previsões de preços do Bitcoin e ajustes da dificuldade da rede, o estudo conclui que a mineração com eletricidade excedente é altamente rentável. A receita gerada compensa diretamente uma parte das perdas operacionais e dos custos de serviço da dívida da KEPCO.

Descrição do Gráfico (Implícita): Um gráfico de linhas provavelmente mostraria a receita cumulativa (em won) ao longo do tempo para ambos os tamanhos da frota de mineração, subindo acentuadamente com os mercados altistas do Bitcoin e estabilizando durante os mercados baixistas, mas permanecendo líquida positiva devido aos custos de eletricidade negligenciáveis.

3.2. Impacto na Dívida da KEPCO

O estudo argumenta que a operação de mineração cria um novo fluxo de receita independente. Este fluxo de caixa pode ser usado para: 1) reduzir a necessidade da KEPCO por resgates governamentais ou emissão de dívida, 2) estabilizar as tarifas de eletricidade para os consumidores ao cobrir alguns custos da rede, e 3) minimizar o desperdício económico da energia renovável não utilizada.

4. Análise Crítica & Perspetiva de Especialistas

Ideia Central: Este artigo não é apenas sobre mineração de criptomoedas; é um hack desesperado e inovador para um modelo falido de empresa estatal (SOE). Propõe usar um ativo digital volátil para monetizar um ativo físico encalhado (eletrões em excesso), tentando contornar o impasse político sobre os preços da eletricidade. A verdadeira tese é que o equilíbrio de carga baseado em blockchain pode ser mais viável do que reformar a política energética enraizada da Coreia.

Fluxo Lógico: O argumento é convincente no papel: identificar desperdício (excedente solar), aplicar um processo de alta procura energética (mineração) com um produto líquido (Bitcoin) e criar receita. O uso de LSTM para previsão de preços adiciona uma camada de rigor académico. No entanto, o fluxo depende criticamente da valorização do preço do Bitcoin a longo prazo, tratando-o mais como um ativo garantido do que especulativo—uma falha grave.

Pontos Fortes & Falhas: O ponto forte está na sua abordagem concreta e quantitativa, usando especificações reais de hardware e modelos de ML, indo além da discussão teórica. Identifica corretamente um problema real (dívida da SOE) e um recurso real (renováveis limitadas). A falha gritante é o seu tratamento do risco sistémico. Ignora a espada de Dâmocles regulatória (uma repressão governamental à mineração, como vista na China), o pesadelo de relações públicas ambientais de ligar a energia solar "verde" ao cripto "sujo", e a extrema volatilidade da sua fonte de receita. Como observado no Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, o preço do Bitcoin é influenciado por fatores largamente desconectados das finanças tradicionais, tornando o orçamento estatal a longo prazo baseado nele perigoso.

Insights Acionáveis: Para a KEPCO, isto deve começar como um projeto-piloto em pequena escala, não como uma estratégia nacional. Parceria com uma empresa privada de mineração para absorver o risco operacional e de mercado. Usar o piloto para desenvolver capacidades de equilíbrio da rede em tempo real—esta é a verdadeira joia escondida. A tecnologia para usar cargas de computação flexíveis (como a mineração) para a estabilidade da rede está a ser pioneira por projetos como o Energy Web. O objetivo não deve ser tornar-se um fundo de cobertura de criptomoedas, mas tornar-se um operador de rede mais inteligente e flexível que possa monetizar a flexibilidade. O modelo do artigo é um bom caso de negócio de primeiro passo, mas o objetivo estratégico final deve ser a digitalização e resiliência da rede.

5. Detalhes Técnicos & Modelos Matemáticos

O cerne do cálculo da rentabilidade depende do poder de hash e da eficiência energética do hardware de mineração. O Antminer S21 XP Hyd tem uma taxa de hash de aproximadamente 335 TH/s e uma eficiência energética de 16 J/TH.

A produção diária de Bitcoin para um único minerador pode ser aproximada por:

$\text{BTC Diário} \approx \frac{\text{Taxa de Hash Própria}}{\text{Taxa de Hash da Rede}} \times \text{Recompensa por Bloco BTC} \times 144$

Onde 144 é o número aproximado de blocos minerados por dia. O estudo agrega isto através de dezenas de milhares de unidades. O modelo LSTM para previsão de preços tipicamente usa uma sequência de preços passados $[P_{t-n}, ..., P_{t-1}]$ para prever o preço futuro $\hat{P}_t$, treinado para minimizar uma função de erro como o Erro Quadrático Médio (MSE):

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

6. Estrutura de Análise & Exemplo de Caso

Estrutura: Estrutura de Monetização de Criptomoedas por Serviços Públicos (PUCM)

1. Identificação de Recursos: Auditoria da rede para identificar energia encalhada ou excedente (ex.: eólica noturna, limitação solar).
2. Viabilidade Técnica: Modelar a implementação escalável de hardware de mineração em subestações ou locais de geração.
3. Modelação Financeira: Executar simulações de Monte Carlo incorporando volatilidade das criptomoedas, depreciação do hardware e previsões de dificuldade da rede.
4. Avaliação de Risco & Governação: Avaliar riscos regulatórios, de reputação e de mercado. Desenhar um modelo de governação (parceria público-privada recomendada).
5. Desenho do Piloto: Implementar um piloto em pequena escala e com prazo definido, com KPIs claros (Receita, Métricas de Estabilidade da Rede).

Exemplo de Caso - Piloto na Ilha de Jeju: O estudo refere-se ao projeto existente da KEPCO em Jeju. Um caso lógico envolveria equipar uma quinta solar em Jeju com uma unidade de mineração containerizada (ex.: 100 Antminers). A unidade opera apenas quando a procura da rede é baixa e a produção solar é alta. A receita em BTC é convertida para won mensalmente e reportada como uma linha de rendimento separada, fornecendo validação real para o modelo.

7. Aplicações Futuras & Direções de Investigação

• Para Além do Bitcoin: Aplicar o modelo a outros processos computacionais intensivos em energia e interrompíveis, como treino de IA, dobramento de proteínas (@Folding@home) ou agendamento de produção de hidrogénio verde.
• Rede como Serviço (GaaS): Desenvolver uma plataforma onde qualquer carga flexível de centro de dados possa licitar para consumir energia excedente, criando um mercado energético dinâmico.
• Integração de Créditos de Carbono: Ligar o uso de excedente renovável verificado à geração de créditos de carbono digitais ou certificados de "BTC verde", aumentando o apelo ESG.
• Previsão Avançada: Integrar modelos de previsão meteorológica para solar/eólica com modelos de mercado de criptomoedas para otimizar a alternância entre vender energia para a rede e usá-la para mineração.
• Investigação Política: Análise detalhada das mudanças regulatórias necessárias para permitir que um serviço público detenha e negoceie ativos digitais no seu balanço.

8. Referências

1. KEPCO. (2024). Relatório Financeiro Anual. Korea Electric Power Corporation.
2. Documentação do Projeto KEPCO Jeju. (2023). Breve Interno do Projeto.
3. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
4. Farell, R. (2022). Ouro Digital e Estratégia Estatal. Journal of Cybersecurity and Financial Markets, 5(2), 45-67.
5. U.S. Department of the Treasury. (2024). Relatório sobre Considerações de Ativos Digitais.
6. World Bank. (2023). Detenções Soberanas de Criptomoedas: Um Inquérito.
7. Bhutan Ministry of Finance. (2024). Estratégia Nacional de Ativos Digitais.
8. El Salvador Bitcoin Office. (2024). Relatório de Transparência.
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.