Cambridge稱,隨著水力發電超越天然氣,Bitcoin挖礦能源結構變得更清潔
重點速覽
- •到2025年12月,Bitcoin挖礦用電量升至約190太瓦時,高於2024年6月的138太瓦時。
- •估計排放量增加約20%,達到4,800萬公噸二氧化碳當量,低於電力需求約38%的增幅。
- •低碳能源供應了申報挖礦用電的59.4%,其中水力發電成為該產業最大的單一電力來源。
- •Cambridge的初步研究主要基於代表略高於全球Bitcoin算力一半的公司所提交的問卷回覆。
- •約10%的受訪礦工已將電力容量分配給AI或加速運算,而未參與者中超過40%正在考慮這些業務。

根據Cambridge Centre for Alternative Finance的初步研究,Bitcoin挖礦在2025年的用電量達到歷來最高,但其碳足跡的增幅低於電力需求的增幅。
研究結果顯示,來自低碳來源的電力占比提高,水力發電成為該產業最大的單一能源來源。與此同時,Bitcoin網路活動增加仍持續推高總排放量。Cambridge還發現,許多挖礦公司正在探索人工智慧和高效能運算,但實際採用仍然有限。
Bitcoin挖礦用電量增速快於排放量
Cambridge的初步研究顯示,到2025年12月,Bitcoin年度用電量達到約190太瓦時。這較2024年6月的138太瓦時大幅增加。
Alexander Neumueller在Cambridge第二份Digital Mining Industry Report發布前,於Dallas舉行的首屆Energy Investors Forum上公布了這些數據。
同一期間,估計碳排放量的增幅低於用電量。Cambridge估計,排放量從約4,000萬公噸二氧化碳當量增至4,800萬公噸。這相當於約20%的增長,低於用電量約38%的增幅。
這一差異主要歸因於Bitcoin礦工所使用電力結構的變化。低碳能源占總用電量的59.4%,高於前一項研究的52.4%。水力發電超越天然氣,成為Bitcoin挖礦最大的個別電力來源。對於政策制定者、電網營運商和評估該產業的公司而言,這些數據凸顯,在評估挖礦的環境影響時,總用電需求和電力來源都同樣重要。
水力發電成為挖礦能源結構中的最大來源
這項研究對Bitcoin挖礦的環境面貌提出了更細緻的觀察。總用電需求持續上升,但礦工使用的每單位電力碳強度低於以往,從而放緩了排放增長速度。
Cambridge最新研究結果主要基於來自挖礦公司的問卷回覆,這些公司代表略高於全球Bitcoin算力的一半。Neumueller表示,與前一份報告相比,參與度有所提高。不過,基於問卷的研究可能受到更願意披露營運細節的公司和地區影響,因此即將發布的完整報告對於理解初步估計背後的方法和地區分布非常重要。
Cambridge先前的報告估計,Bitcoin挖礦年度用電量為138太瓦時,排放量為3,980萬公噸二氧化碳當量。在該研究中,包括再生能源和核能在內的可持續來源,供應了該產業52.4%的用電。
多項因素影響了最新研究結果:
- 隨著更多挖礦機器加入網路,用電需求增至約190太瓦時。
- 低碳來源在申報電力結構中的占比升至59.4%。
- 水力發電取代天然氣,成為Bitcoin挖礦最大的電力來源。
- 在額外水力發電能力投入後,Ethiopia作為挖礦地點受到關注。
Bitcoin網路活動增加似乎抵消了挖礦硬體效率提升帶來的影響。較新的機器能以更少電力完成更多運算,但礦工之間競爭加劇,推高了總電力消耗。
地理因素也影響了申報的能源結構。更廣泛的問卷覆蓋納入了更多位於水力資源豐富國家的挖礦業務,包括Ethiopia。Grand Ethiopian Renaissance Dam新增的電力容量,幫助吸引了尋求較低成本電力的挖礦企業。問卷參與者的變化也可能影響對Bitcoin礦工所使用全球能源來源的估計。
Cambridge稱AI和HPC興趣高,但採用仍處早期
Cambridge還研究了Bitcoin礦工是否正在轉向人工智慧和高效能運算,後者通常稱為HPC。約十分之一受訪公司已將部分電力容量分配給AI或加速運算服務。
興趣遠高於目前的參與程度。尚未進入該領域的礦工中,超過40%表示正在積極考慮AI或高效能運算。約10%表示沒有計畫從事這兩類業務。Neumueller提醒,僅有興趣不應被視為確定承諾。
一些投資者越來越看重挖礦公司取得土地和電力的能力,而不僅是其Bitcoin產出。多家上市礦企已宣布AI託管協議或部分設施轉換計畫。Cambridge的問卷顯示,這類項目在整個產業中仍然有限。
公司表示,較強的財務穩定性和更廣泛的收入機會,是考慮多元化的主要原因。高資本成本被認為是最大障礙。許多營運商也表示,仍偏好將Bitcoin挖礦作為主要重心。
將Bitcoin挖礦場址改造成AI資料中心需要大量投資。AI設施需要先進冷卻、更強的網路、可靠基礎設施和更高的工程標準。僅有合適土地和電力通常並不足夠,這有助於解釋Cambridge所報告的廣泛興趣與有限部署之間的落差。
儘管存在這些障礙,近十分之九的問卷參與者表示,他們預期AI和高效能運算未來幾年將在挖礦產業中變得更常見。許多人也指出發電和電網服務方面存在機會,反映出可靠電力取得能力的價值日益提高。