新闻加密货币剑桥称,随着水电超过天然气,比特币挖矿能源结构变得更清洁

剑桥称,随着水电超过天然气,比特币挖矿能源结构变得更清洁

作者: LiveBitcoinNews·

要点速览

  • •到 2025 年 12 月,比特币挖矿用电量升至约 190 太瓦时,而 2024 年 6 月为 138 太瓦时。
  • •估算排放量增加约 20%,达到 4800 万公吨二氧化碳当量,低于用电需求约 38% 的增幅。
  • •低碳能源供应了所报告挖矿电力的 59.4%,其中水电成为该行业最大的单一电力来源。
  • •剑桥的初步研究结果主要基于代表全球比特币算力略高于一半的公司所提交的问卷回复。
  • •约 10% 的受访矿工已将电力容量分配给 AI 或加速计算,而在尚未参与者中,超过 40% 正在考虑这些业务。
剑桥称,随着水电超过天然气,比特币挖矿能源结构变得更清洁

根据剑桥另类金融中心的初步研究,比特币挖矿在 2025 年消耗的电力达到历史最高水平,但其碳足迹的增长速度低于用电需求的增长速度。

研究结果显示,来自低碳来源的电力占比提高,水电成为该行业最大的单一能源来源。与此同时,比特币网络活动增加继续推动总排放量上升。剑桥还发现,许多挖矿公司正在探索人工智能和高性能计算,但实际采用仍然有限。

比特币挖矿用电量增速快于排放量

剑桥的初步研究显示,到 2025 年 12 月,比特币年度用电量达到约 190 太瓦时。与 2024 年 6 月的 138 太瓦时相比,这一数字显著上升。

Alexander Neumueller 在剑桥第二份《数字挖矿行业报告》发布前,于达拉斯首届 Energy Investors Forum 上公布了这些数据。

同期,估算碳排放量的增长速度低于用电量。剑桥估计,排放量从约 4000 万公吨二氧化碳当量增至 4800 万公吨。这相当于约 20% 的增长,而用电量增幅约为 38%。

这一差异主要归因于比特币矿工所用电力结构的变化。低碳能源占总用电量的 59.4%,高于上一项研究中的 52.4%。水电超过天然气,成为比特币挖矿最大的单一电力来源。对于评估该行业的政策制定者、电网运营商和企业而言,这些数据凸显出,在衡量挖矿环境影响时,总用电需求和电力来源同样重要。

水电成为挖矿能源结构中的最大来源

这项研究对比特币挖矿的环境状况呈现了更细致的图景。总用电需求继续上升,但矿工使用的每单位电力碳强度低于以往,从而放缓了排放增长速度。

剑桥最新研究主要基于挖矿公司的问卷回复,这些公司代表了全球比特币算力的略高于一半。Neumueller 表示,与上一份报告相比,参与度有所提高。不过,基于问卷的研究可能会受到更愿意披露运营细节的公司和地区影响,因此即将发布的完整报告对于理解初步估算背后的方法论和地区细分非常重要。

剑桥此前的报告估计,比特币挖矿年度用电量为 138 太瓦时,排放量为 3980 万公吨二氧化碳当量。在该研究中,包括可再生能源和核能在内的可持续来源供应了该行业所用电力的 52.4%。

最新研究结果受到多项因素影响:

  • 随着更多挖矿设备加入网络,用电需求增至约 190 太瓦时。
  • 低碳来源在所报告电力结构中的占比升至 59.4%。
  • 水电取代天然气,成为比特币挖矿最大的电力来源。
  • 在新增水力发电能力可用后,埃塞俄比亚作为挖矿地点受到关注。

比特币网络活动增加似乎抵消了挖矿硬件效率提升带来的影响。更新的设备可以在耗电更少的情况下执行更多计算,但矿工之间竞争加剧推高了总用电量。

地理因素也影响了所报告的能源结构。更广泛的问卷覆盖纳入了更多位于水电资源丰富国家的挖矿业务,包括埃塞俄比亚。埃塞俄比亚复兴大坝新增电力容量帮助吸引了寻求低成本电力的挖矿企业。问卷参与情况的变化也可能影响对比特币矿工所用全球能源来源的估算。

剑桥称 AI 和 HPC 兴趣很高,但采用仍处早期

剑桥还研究了比特币矿工是否正在转向人工智能和高性能计算,后者通常简称为 HPC。约十分之一受访公司已经将部分电力容量分配给 AI 或加速计算服务。

兴趣远高于当前参与度。在尚未进入该领域的矿工中,超过 40% 表示正在积极考虑 AI 或高性能计算。约 10% 表示没有计划开展这两类业务。Neumueller 提醒称,单纯的兴趣不应被视为明确承诺。

一些投资者越来越看重挖矿公司获取土地和电力的能力,而不只是其比特币产出。多家上市矿企已宣布 AI 托管协议或部分设施转换计划。剑桥的问卷显示,这类项目在更广泛的行业内仍然有限。

公司将更强的财务稳定性和更广泛的收入机会列为考虑多元化的主要原因。高资本成本被认为是最大障碍。许多运营商还表示,他们更倾向于继续将比特币挖矿作为主要业务重点。

将比特币挖矿场地改造成 AI 数据中心需要大量投资。AI 设施需要先进冷却系统、更强的网络、可靠基础设施和更高的工程标准。仅拥有合适的土地和电力往往并不足够,这有助于解释剑桥所报告的广泛兴趣与有限部署之间的差距。

尽管存在这些障碍,近十分之九的问卷参与者表示,他们预计未来几年 AI 和高性能计算将在挖矿行业变得更加普遍。许多人还认为发电和电网服务存在机会,这反映出可靠电力获取能力的价值正在上升。