Expected Revenue, Risk, and Grid Impact of Bitcoin Mining: A Decision-Theoretic Perspective

Bitcoin-Mining wird oft als eine statische, unerbittliche Maschine vorgestellt, eine Fabrik, die Tag und Nacht summt und riesige Mengen an Elektrizität verbraucht, ungeachtet der Kosten oder des Bedarfs des Stromnetzes. In Wirklichkeit gleichen diese Operationen eher einer Hochrisiko-Lotterie, bei der sich der Ticketpreis sekündlich ändert. Die Miner sind keine passiven Konsumenten; sie sind aktive Teilnehmer, die ständig die Gewinnchancen eines digitalen Preises gegen die Kosten des erforderlichen Stroms abwägen. Dieses empfindliche Gleichgewicht zwischen Risiko, Ertrag und Energieverbrauch ist zu einem kritischen Thema für Netzbetreiber geworden, die für massive Lasten planen müssen, die je nach Marktbedingungen innerhalb von Minuten verschwinden oder schlagartig ansteigen können. Um dies zu bewältigen, müssen Planer nicht nur verstehen, wie viel Strom eine Mine im Durchschnitt verbraucht, sondern auch, wie wahrscheinlich es ist, dass sie hochfährt oder abschaltet, wenn sich die Preise ändern.

Ein Forschungsteam der Texas A&M University hat einen neuen Weg entwickelt, um dieses Problem zu betrachten, indem es sich von einfachen historischen Momentaufnahmen zu einem zukunftsorientierten statistischen Modell bewegt. Anstatt zukünftige Gewinne basierend auf dem, was gestern geschah, zu erraten, behandeln sie den gesamten Mining-Prozess als eine Serie winziger, unabhängiger Gewinnchancen. Stellen Sie sich vor, der Computer eines Miners versucht, ein Rätsel zu lösen; jeder einzelne Versuch ist wie ein Würfelwurf. Die meisten Würfe scheitern, aber gelegentlich führt einer zum Erfolg und bringt eine Belohnung ein. Die Forscher haben ein einheitliches Framework entwickelt, das das erwartete Einkommen, das Risiko eines Verlustes und das Potenzial für enorme Gewinne basierend auf diesen grundlegenden Wahrscheinlichkeiten berechnet. Ihre Arbeit zeigt, dass die Größe einer Mining-Operation und ihre Entscheidung, sich einer gemeinsamen Gruppe, bekannt als Mining-Pool, anzuschließen, das Risikoprofil und das Verhalten als Stromverbraucher grundlegend verändert.

Die Studie beginnt mit der Zerlegung des Mining-Prozesses in seine einfachste Form. Jedes Mal, wenn ein Computer eine Berechnung durchführt, kauft er im Wesentlichen ein Lotterieticket. Die Gewinnchance ist unglaublich gering, bestimmt durch die Schwierigkeit des Netzwerks, aber die Belohnung ist substanziell. Da das Ergebnis jeder einzelnen Berechnung ungewiss ist, ist das Gesamteinkommen über einen Tag oder ein Jahr keine feste Zahl, sondern ein Bereich von Möglichkeiten. Die Forscher zeigten, dass ein Miner eine massive Anzahl dieser Versuche benötigt, um sich über sein Einkommen sicher zu sein. Wenn eine Anlage zu klein ist, können die Glücksfälle des Zufalls zu wilden Schwankungen beim Umsatz führen, was es unmöglich macht vorherzusagen, ob sie Gewinn oder Verlust machen werden. Um diese Schwankungen zu glätten, schließen sich Miner oft einem Pool an, in dem viele kleine Operationen ihre Rechenleistung kombinieren, um häufiger zu gewinnen, wobei sie die Belohnungen und Gebühren untereinander aufteilen. Dies reduziert zwar das Risiko eines schlechten Monats, senkt aber auch den durchschnittlichen potenziellen Gewinn, da Gebühren an den Pool gezahlt werden.

Unter Verwendung realer Daten aus den Jahren 2023 und 2024 hat das Team sein Modell kalibriert, um die tatsächliche Branchenleistung abzubilden. Sie betrachteten große Mining-Unternehmen wie Riot Platforms und Marathon Digital und verglichen, was ihre Modelle als erwartete Erträge vorhersagten, mit dem, was diese Unternehmen tatsächlich meldeten. Die Ergebnisse zeigten eine konsistente Lücke: Die tatsächlichen Erträge waren oft niedriger als das theoretische Maximum, ein Unterschied, den die Forscher auf die inhärente Volatilität der Lotterie und die Kosten des Beitritts zu Pools zurückführen. Diese Lücke stellt eine „Opportunitätskost“ dar, einen realen finanziellen Kompromiss, den Miner eingehen, um ihren Cashflow zu stabilieren. Das Modell ermöglicht es einem Miner zu berechnen, wie viele Maschinen er betreiben muss, um sein Risiko unter einem bestimmten Niveau zu halten, oder wie viel seiner Flotte er in einen Pool schicken sollte, um ein Mindesteinkommen zu garantieren und den Rest frei zu lassen, um höhere Belohnungen zu jagen.

Eines der praktischsten Ergebnisse dieser Forschung ist ein klareres Verständnis davon, wann ein Miner seine Maschinen ausschaltet. Die Forscher berechneten einen spezifischen Break-Even-Strompreis für eine typische Mining-Maschine. Wenn die Kosten für Strom über diesen Schwellenwert steigen, ist es kostengünstiger, das Mining zu stoppen und auf sinkende Preise zu warten. Dieser Schwellenwert ist jedoch nicht fix; er verschiebt sich mit dem Bitcoin-Preis, der Belohnung für das Finden eines Blocks und der Effizienz der Hardware. Wenn beispielsweise der Preis von Bitcoin um 20 % fällt, sinkt der Break-Even-Punkt für Strom erheblich, was bedeutet, dass Miner bei viel niedrigeren Strompreisen abschalten werden als zuvor. Die Studie fand auch heraus, dass Miner, die in Pools teilnehmen, einen etwas niedrigeren Break-Even-Punkt haben, was sie etwas eher dazu bewegt, während teurer Perioden weiterzulaufen, sie aber auch weniger flexibel in ihrer Reaktion auf Marktschocks macht.

Für die Menschen, die das Stromnetz verwalten, ist diese neue Perspektive lebenswichtig. Aktuelle Planungsmethoden behandeln das Mining oft als eine feste Last oder einen einfachen Schalter, der ausgeschaltet werden kann. Diese Forschung legt nahe, dass Mining eine zustandsabhängige Last ist, was bedeutet, dass sich ihr Verhalten dynamisch basierend auf einer komplexen Mischung aus finanziellen und technischen Faktoren ändert. Ein Netzbetreiber kann nicht einfach davon ausgehen, dass eine Mine den Strom abschaltet, wenn der Preis einen bestimmten Wert erreicht; er muss die spezifische Risikotoleranz und die Pool-Vereinbarungen dieser Mine verstehen, um deren Reaktion genau vorherzusagen. Durch die Verwendung dieses statistischen Frameworks können Netzplaner besser prognostizieren, wie viel Leistung verfügbar sein wird oder wie viel während Notfällen eingeschnitten werden kann, was zu zuverlässigeren Stromsystemen führt.

Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass ihr Ansatz eine solide Grundlage für die Analyse der wirtschaftlichen und energetischen Auswirkungen des Bitcoin-Minings bietet. Er rückt die Diskussion weg von einfachen Schätzungen des Gesamtenergieverbrauchs hin zu einem nuancierten Verständnis darüber, wie Miner Entscheidungen unter Unsicherheit treffen. Diese Klarheit hilft sowohl Minern, bessere Strategien für ihre Operationen zu entwerfen, als auch Netzbetreibern, Richtlinien zu erstellen, die die Flexibilität dieser massiven Lasten effektiv nutzen können. Während das Modell einige komplexe Details wie Transaktionsgebühren und spezifische lokale Einschränkungen vereinfacht, bietet es einen rigorosen, einheitlichen Weg, um die Interaktion zwischen digitaler Währung und physischen Stromsystemen zu betrachten und sicherzustellen, dass die zukünftige Planung auf der wahren probabilistischen Natur des Mining-Spiels basiert.