Использование избыточной электроэнергии: Майнинг биткоина как национальная стратегия в Южной Корее — Анализ

Содержание

1. Введение и обзор

Данное исследование изучает новую стратегию для государственной энергетической компании Южной Кореи Korea Electric Power Corporation (KEPCO), которая борется с рекордным долгом в 205,18 трлн вон (около 150 млрд долларов США). Основное предложение заключается в использовании избыточной электроэнергии — в основном от бытовых солнечных панелей по схемам нетто-учёта — для промышленного майнинга биткоина. Логика такова: преобразовать в противном случае потраченную впустую энергию в прямой источник дохода, тем самым улучшив финансовую стабильность KEPCO и эффективность использования энергоресурсов.

Исследование позиционируется как первый эмпирический анализ в Южной Корее, объединяющий избыток электроэнергии с майнингом криптовалют, использующий передовые прогнозные модели для оценки долгосрочной прибыльности.

2. Методология и техническая основа

2.1. Избыточная электроэнергия и нетто-учёт

Избыточная электроэнергия определяется как остаточная мощность, вырабатываемая бытовыми солнечными системами после применения кредитов нетто-учёта. Нетто-учёт позволяет просьюмерам компенсировать своё потребление, но избыточная генерация часто остаётся немонетизированной. Данное исследование предполагает, что этот избыток, вместо того чтобы ограничиваться или игнорироваться, может быть направлен на выделенный объект для майнинга биткоина.

2.2. Модель прибыльности майнинга биткоина

Прибыльность майнинга является функцией нескольких переменных: стоимость электроэнергии (фактически нулевая для избытка), цена биткоина, хешрейт сети и эффективность оборудования. В исследовании используется Antminer S21 XP Hyd, один из самых эффективных доступных майнеров, для моделирования ежедневного производства биткоина. Основное уравнение прибыли можно упростить до:

Ежедневная прибыль ≈ (Добытый биткоин * Цена биткоина) - (Операционные расходы)

Где операционные расходы минимизированы благодаря использованию избыточной энергии.

2.3. Модели прогнозирования цены

Для прогнозирования выручки в исследовании используются две модели машинного обучения:

• Random Forest Regressor: Метод ансамблевого обучения для регрессии, работающий путём построения множества деревьев решений.
• Долгая краткосрочная память (LSTM): Тип рекуррентной нейронной сети (RNN), хорошо справляющейся с изучением долгосрочных зависимостей в данных временных рядов, таких как история цен биткоина.

Эти модели обучаются на исторических данных о цене биткоина, чтобы предоставить будущие траектории цен, что критически важно для многолетнего анализа прибыльности.

3. Результаты и экономический анализ

3.1. Сценарии прибыльности

Анализ проводит симуляции для двух масштабов развёртывания: 30 565 и 45 439 единиц Antminer. Учитывая прогнозируемые цены биткоина и корректировки сложности сети, исследование приходит к выводу, что майнинг на избыточной электроэнергии является высокоприбыльным. Генерируемая выручка напрямую компенсирует часть операционных убытков KEPCO и затрат на обслуживание долга.

Описание диаграммы (подразумеваемое): Линейная диаграмма, вероятно, показала бы совокупную выручку (в вонах) с течением времени для обоих размеров майнинговых ферм, резко растущую во время бычьих рынков биткоина и выходящую на плато во время медвежьих рынков, но остающуюся чисто положительной из-за пренебрежимо малых затрат на электроэнергию.

3.2. Влияние на долг KEPCO

Исследование утверждает, что майнинговая операция создаёт новый, независимый источник дохода. Этот денежный поток может быть использован для: 1) сокращения потребности KEPCO в государственных спасательных пакетах или выпуске долга, 2) стабилизации тарифов на электроэнергию для потребителей за счёт покрытия части сетевых затрат и 3) минимизации экономических потерь от неиспользуемой возобновляемой энергии.

4. Критический анализ и экспертная перспектива

Ключевая идея: Эта статья не только о майнинге криптовалют; это отчаянный, инновационный хак для сломанной модели государственного предприятия (SOE). Она предлагает использовать волатильный цифровой актив для монетизации неиспользуемого физического актива (избыточных электронов), пытаясь обойти политический тупик в ценообразовании на электроэнергию. Реальная тезис заключается в том, что балансировка нагрузки на основе блокчейна может быть более осуществимой, чем реформирование укоренившейся энергетической политики Кореи.

Логическая цепочка: Аргумент выглядит убедительным на бумаге: выявить отходы (солнечный избыток), применить процесс с высоким энергопотреблением (майнинг) с ликвидным результатом (биткоин) и создать доход. Использование LSTM для прогнозирования цен добавляет налёт академической строгости. Однако цепочка критически зависит от долгосрочного роста цены биткоина, рассматривая его скорее как гарантированный актив, чем спекулятивный, — что является серьёзным недостатком.

Сильные стороны и недостатки: Сильная сторона — в конкретном, количественном подходе с использованием реальных спецификаций оборудования и моделей машинного обучения, выходящем за рамки теоретических обсуждений. Он правильно определяет реальную проблему (долг SOE) и реальный ресурс (ограниченные ВИЭ). Явный недостаток — его отношение к системному риску. Он игнорирует регуляторный дамоклов меч (правительственный запрет на майнинг, как в Китае), пиар-кошмар, связывающий «зелёную» солнечную энергию с «грязным» крипто, и экстремальную волатильность источника дохода. Как отмечается в Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, цена биткоина зависит от факторов, в значительной степени оторванных от традиционных финансов, что делает долгосрочное государственное бюджетирование на его основе рискованным.

Практические выводы: Для KEPCO это должно начаться как небольшой пилотный проект, а не национальная стратегия. Сотрудничайте с частной майнинговой компанией, чтобы поглотить операционный и рыночный риск. Используйте пилот для разработки возможностей балансировки сети в реальном времени — это настоящая скрытая жемчужина. Технология использования гибких вычислительных нагрузок (таких как майнинг) для стабильности сети разрабатывается такими проектами, как Energy Web. Целью должно быть не превращение в крипто-хедж-фонд, а становление более умным, гибким сетевым оператором, способным монетизировать гибкость. Модель статьи — хороший бизнес-кейс для первого шага, но стратегическая конечная цель должна заключаться в цифровизации и устойчивости сети.

5. Технические детали и математические модели

В основе расчёта прибыльности лежит хешрейт и энергоэффективность майнингового оборудования. Antminer S21 XP Hyd имеет хешрейт примерно 335 TH/s и энергоэффективность 16 J/TH.

Ежедневное производство биткоина для одного майнера можно приблизительно рассчитать по формуле:

$\text{Ежедневный BTC} \approx \frac{\text{Ваш хешрейт}}{\text{Хешрейт сети}} \times \text{Награда за блок BTC} \times 144$

Где 144 — приблизительное количество блоков, добываемых за день. Исследование агрегирует это по десяткам тысяч единиц. Модель LSTM для прогнозирования цен обычно использует последовательность прошлых цен $[P_{t-n}, ..., P_{t-1}]$ для прогнозирования будущей цены $\hat{P}_t$, обучаясь минимизировать функцию ошибки, такую как среднеквадратическая ошибка (MSE):

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

6. Структура анализа и пример кейса

Структура: Структура монетизации криптовалют для коммунальных предприятий (PUCM)

1. Идентификация ресурса: Аудит сети на наличие неиспользуемой или избыточной мощности (например, ночная ветровая энергия, ограничение солнечной генерации).
2. Техническая осуществимость: Моделирование масштабируемого развёртывания майнингового оборудования на подстанциях или генерирующих объектах.
3. Финансовое моделирование: Проведение симуляций Монте-Карло с учётом волатильности криптовалют, амортизации оборудования и прогнозов сложности сети.
4. Оценка рисков и управления: Оценка регуляторных, репутационных и рыночных рисков. Разработка модели управления (рекомендуется государственно-частное партнёрство).
5. Разработка пилотного проекта: Реализация небольшого, ограниченного по времени пилотного проекта с чёткими KPI (выручка, метрики стабильности сети).

Пример кейса — Пилотный проект на острове Чеджу: В исследовании упоминается существующий проект KEPCO на Чеджу. Логичный кейс предполагал бы оснащение солнечной электростанции на Чеджу контейнеризированным майнинговым блоком (например, 100 Antminer). Блок работает только тогда, когда спрос на сеть низкий, а солнечная выработка высокая. Выручка в BTC конвертируется в воны ежемесячно и отражается как отдельная статья дохода, обеспечивая реальную валидацию модели.

7. Будущие применения и направления исследований

• За пределами биткоина: Применение модели к другим энергоёмким, прерываемым вычислительным процессам, таким как обучение ИИ, фолдинг белков (@Folding@home) или планирование производства зелёного водорода.
• Сеть как услуга (GaaS): Разработка платформы, где любая гибкая нагрузка центра обработки данных может участвовать в торгах за потребление избыточной мощности, создавая динамичный энергетический рынок.
• Интеграция углеродных кредитов: Связывание использования проверенного возобновляемого избытка с генерацией цифровых углеродных кредитов или сертификатов «зелёного BTC», повышая привлекательность с точки зрения ESG.
• Продвинутое прогнозирование: Интеграция моделей прогнозирования погоды для солнечной/ветровой энергии с моделями крипторынка для оптимизации переключения между продажей энергии в сеть и использованием её для майнинга.
• Исследование политики: Подробный анализ регуляторных изменений, необходимых для того, чтобы позволить коммунальному предприятию держать и торговать цифровыми активами в своём балансе.

8. Ссылки

1. KEPCO. (2024). Годовой финансовый отчёт. Korea Electric Power Corporation.
2. Документация проекта KEPCO на Чеджу. (2023). Внутренний обзор проекта.
3. Накамото, С. (2008). Биткоин: Одноранговая электронная денежная система.
4. Фаррелл, Р. (2022). Цифровое золото и государственная стратегия. Журнал кибербезопасности и финансовых рынков, 5(2), 45-67.
5. Министерство финансов США. (2024). Отчёт о соображениях по цифровым активам.
6. Всемирный банк. (2023). Суверенные владения криптовалютами: Обзор.
7. Министерство финансов Бутана. (2024). Национальная стратегия цифровых активов.
8. Офис по биткоину Сальвадора. (2024). Отчёт о прозрачности.
9. Гудфеллоу, И. и др. (2014). Генеративно-состязательные сети. Достижения в системах обработки нейронной информации.
10. Фонд Energy Web. (2023). Белая книга: Децентрализованная гибкость для сети.
11. Биа, Б. и др. (2023). Равновесное ценообразование биткоина. Журнал финансов.