善用剩餘電力：比特幣挖礦作為南韓國家戰略嘅分析

目錄

1. 引言及概述

本研究探討南韓國營電力公司韓國電力公社（KEPCO）嘅一項創新策略。KEPCO目前正背負高達205.18萬億韓圜（約1500億美元）嘅破紀錄債務。核心建議係利用剩餘電力——主要來自淨計量電價計劃下嘅家庭太陽能板——進行工業規模嘅比特幣挖礦。其理據係將原本會被浪費嘅能源轉化為直接收入來源，從而改善KEPCO嘅財務穩定性同能源資源效率。

呢項研究被定位為南韓首個將電力剩餘與加密貨幣挖礦結合嘅實證分析，採用先進嘅預測模型來評估長期盈利能力。

2. 方法論及技術框架

2.1. 剩餘電力及淨計量電價

剩餘電力定義為家庭太陽能系統在應用淨計量電價抵扣後所產生嘅剩餘電力。淨計量電價允許產消者抵消自身用電，但多餘嘅發電量往往無法變現。本研究提出，呢啲剩餘電力可以引導至專門嘅比特幣挖礦設施，而非被削減或忽略。

2.2. 比特幣挖礦盈利能力模型

挖礦盈利能力係多個變量嘅函數：電力成本（對剩餘電力而言實際上為零）、比特幣價格、網絡算力以及硬件效率。本研究使用目前最高效嘅礦機之一Antminer S21 XP Hyd來模擬每日比特幣產量。核心利潤方程式可以簡化為：

每日利潤 ≈ （開採嘅比特幣 * 比特幣價格） - （營運成本）

由於使用剩餘電力，營運成本得以降至最低。

2.3. 價格預測模型

為預測收入，本研究採用兩種機器學習模型：

• 隨機森林回歸器： 一種用於回歸嘅集成學習方法，通過構建多個決策樹來運作。
• 長短期記憶網絡（LSTM）： 一種循環神經網絡（RNN），擅長學習時間序列數據（如比特幣價格歷史）中嘅長期依賴關係。

呢啲模型基於歷史比特幣價格數據進行訓練，以提供未來價格軌跡，對於多年期嘅盈利能力分析至關重要。

3. 結果及經濟分析

3.1. 盈利能力情景分析

分析針對兩種部署規模進行模擬：30,565部同45,439部Antminer礦機。通過結合預測嘅比特幣價格同網絡難度調整，研究得出結論：利用剩餘電力進行挖礦具有極高盈利能力。所產生嘅收入可以直接抵消KEPCO部分營運虧損同債務償還成本。

圖表描述（隱含）： 折線圖可能會顯示兩種礦機規模隨時間累積嘅收入（以韓圜計），在比特幣牛市期間急劇上升，在熊市期間趨於平穩，但由於電力成本可忽略不計，整體仍保持淨正值。

3.2. 對韓國電力公社債務嘅影響

研究認為，挖礦業務創造咗一個新嘅、獨立嘅收入來源。呢筆現金流可以用於：1）減少KEPCO對政府救助或發行債務嘅需求；2）通過覆蓋部分電網成本來穩定消費者嘅電費；3）盡量減少未使用可再生能源嘅經濟浪費。

4. 批判性分析及專家觀點

核心見解： 呢篇論文唔單止係關於加密貨幣挖礦；佢係為咗一個運作失靈嘅國營企業模式而提出嘅一個絕望但創新嘅解決方案。佢提議利用一種波動性高嘅數字資產，將一種閒置嘅實體資產（過剩嘅電子）貨幣化，試圖繞過電價問題上嘅政治僵局。真正嘅論點係，基於區塊鏈嘅負載平衡，可能比改革南韓根深蒂固嘅能源政治更為可行。

邏輯流程： 論點喺理論上頗具說服力：識別浪費（太陽能剩餘）、應用一個高能耗需求嘅過程（挖礦）並產生流動性輸出（比特幣），從而創造收入。使用LSTM進行價格預測增添咗學術嚴謹性嘅外觀。然而，呢個流程關鍵取決於比特幣嘅長期價格升值，將其更多地視為一種保證資產而非投機資產——呢個係一個重大缺陷。

優點與缺陷： 其優點在於採用具體、定量嘅方法，使用真實硬件規格同機器學習模型，超越咗理論討論。佢正確地識別咗一個真實問題（國營企業債務）同真實資源（被削減嘅可再生能源）。明顯嘅缺陷在於對系統性風險嘅處理。佢忽略咗監管嘅達摩克利斯之劍（政府可能打擊挖礦，如中國所見）、將「綠色」太陽能與「骯髒」加密貨幣聯繫起來嘅環境公關噩夢，以及其收入來源嘅極端波動性。正如《國際金融市場、機構與貨幣雜誌》所指，比特幣價格受許多與傳統金融脫節嘅因素影響，基於此進行長期國家預算規劃係非常危險嘅。

可行建議： 對KEPCO而言，呢個應該由小規模試點開始，而非作為國家戰略。與私人挖礦公司合作，以吸收營運同市場風險。利用試點項目來開發實時電網平衡能力——呢個先係真正嘅隱藏寶藏。利用靈活計算負載（如挖礦）來穩定電網嘅技術正由Energy Web等項目開創。目標唔應該係成為一個加密貨幣對沖基金，而係成為一個更聰明、更靈活嘅電網營運商，能夠將靈活性貨幣化。論文嘅模型係一個良好嘅第一步商業案例，但戰略終局必須係電網數字化同韌性。

5. 技術細節及數學模型

盈利能力計算嘅核心依賴於挖礦硬件嘅算力同能源效率。Antminer S21 XP Hyd嘅算力約為335 TH/s，能源效率為16 J/TH。

單一礦機嘅每日比特幣產量可以近似為：

$\text{每日 BTC} \approx \frac{\text{你嘅算力}}{\text{網絡總算力}} \times \text{BTC 區塊獎勵} \times 144$

其中144係每日大約開採嘅區塊數量。本研究將此計算擴展至數萬部礦機。用於價格預測嘅LSTM模型通常使用一系列過去價格 $[P_{t-n}, ..., P_{t-1}]$ 來預測未來價格 $\hat{P}_t$，訓練目標係最小化誤差函數，例如均方誤差（MSE）：

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

6. 分析框架及案例示例

框架：公共事業加密貨幣貨幣化（PUCM）框架

1. 資源識別： 審核電網中嘅閒置或剩餘電力（例如，夜間風電、太陽能削減）。
2. 技術可行性： 模擬在變電站或發電場址可擴展部署挖礦硬件。
3. 財務建模： 運行蒙特卡羅模擬，納入加密貨幣波動性、硬件折舊及網絡難度預測。
4. 風險與管治評估： 評估監管、聲譽同市場風險。設計一個管治模型（建議採用公私營合作模式）。
5. 試點設計： 實施一個小規模、有時間限制嘅試點項目，並設定清晰嘅關鍵績效指標（收入、電網穩定性指標）。

案例示例 - 濟州島試點： 研究提及KEPCO喺濟州島嘅現有項目。一個合乎邏輯嘅案例會涉及為濟州島一個太陽能發電場配備一個集裝箱式挖礦單元（例如，100部Antminer礦機）。該單元僅在電網需求低且太陽能輸出高時運作。比特幣收入每月轉換為韓圜，並作為獨立收入項目報告，為模型提供現實世界嘅驗證。

7. 未來應用及研究方向

• 超越比特幣： 將模型應用於其他能源密集型、可中斷嘅計算過程，如人工智能訓練、蛋白質摺疊（@Folding@home）或綠色氫氣生產調度。
• 電網即服務（GaaS）： 開發一個平台，讓任何靈活嘅數據中心負載都可以競標消耗剩餘電力，創造一個動態能源市場。
• 碳信用整合： 將使用經認證嘅可再生能源剩餘與生成數字碳信用或「綠色BTC」證書聯繫起來，增強ESG吸引力。
• 進階預測： 將太陽能/風能嘅天氣預測模型與加密貨幣市場模型結合，以優化在向電網售電同用於挖礦之間嘅切換策略。
• 政策研究： 詳細分析允許公共事業公司在其資產負債表上持有同交易數字資產所需嘅監管變更。

8. 參考文獻

1. KEPCO. (2024). 年度財務報告. 韓國電力公社.
2. KEPCO Jeju Project Documentation. (2023). 內部項目簡報.
3. Nakamoto, S. (2008). 比特幣：一種點對點嘅電子現金系統.
4. Farell, R. (2022). 數字黃金與國家戰略. 網絡安全與金融市場雜誌, 5(2), 45-67.
5. U.S. Department of the Treasury. (2024). 數字資產考量報告.
6. World Bank. (2023). 主權國家持有加密貨幣：一項調查.
7. Bhutan Ministry of Finance. (2024). 國家數字資產戰略.
8. El Salvador Bitcoin Office. (2024). 透明度報告.
9. Goodfellow, I., et al. (2014). 生成對抗網絡. 神經信息處理系統進展.
10. Energy Web Foundation. (2023). 白皮書：電網嘅去中心化靈活性.
11. Biais, B., et al. (2023). 比特幣均衡定價. 金融雜誌.