Энергозатраты блокчейна — правда и мифы

Разбираем реальные цифры и развенчиваем популярные заблуждения

Энергопотребление блокчейна

Введение

Термин «блокчейн» сегодня используется для обозначения целого семейства распределённых реестров и протоколов. Самые обсуждаемые с точки зрения энергии — сети, использующие Proof-of-Work (PoW) (в первую очередь Bitcoin). Переход крупных сетей (например, Ethereum) на Proof-of-Stake (PoS) существенно изменил картину, но общая дискуссия остаётся интенсивной: одни утверждают, что блокчейн «пожирает энергию как пожар», другие — что оценки завышены и экономика майнинга мотивирует использование дешёвой и возобновляемой энергии.

Цель статьи — разобрать, какие оценки существуют, почему они отличаются, какие экологические риски действительно важны и какие меры эффективно снижают вред.

🔑 Ключевые тезисы (коротко)

1. Мифы и недопонимания — что чаще всего путают

🚫 Миф 1 — «Блокчейн = одна величина энергии»

Проблема в том, что под «блокчейном» могут иметь в виду разные вещи: Bitcoin (PoW), Ethereum (сейчас PoS), множество мелких PoW-сетей, плюс инфраструктура (узлы, биржи, дата-центры). Сравнения «всех криптовалют» часто агрегируют несовместимые вещи.

Источник: ccaf.io

🚫 Миф 2 — «Одна транзакция Bitcoin потребляет X кВт·ч»

Данный показатель часто публикуется и цитируется в СМИ. Но он вводит в заблуждение: в PoW-сетях энергия тратится непрерывно на поддержание безопасности сети, а не на конкретную транзакцию.

Источник: Digiconomist

🚫 Миф 3 — «Переход на PoS ничего не даёт»

Практика (Ethereum) показала обратное: отказ от PoW ликвидирует энергозатраты майнинга для этой цепи почти целиком — реальное сокращение ≈99.95% по оценкам разработчиков и независимых аналитиков.

Источник: ethereum.org

2. Как измеряют энергопотребление: методы и их ограничения

Метод Описание Плюсы Минусы
Bottom-up
(аппаратно-ориентированный)
Считают количество активных майнеров/устройств и умножают на их энергопотребление Привязка к физике оборудования Трудно учесть «спящие» устройства, операторов, разницу в реальных коэффициентах
Top-down
(доходно-энергетическая модель)
Исходит из экономических данных (доходы майнеров, цена хэшрейта) Учитывает экономическое поведение Сильно зависит от допущений про структуру затрат и цены
Модели сравнения
(эколого-экономические)
Используют комбинацию статистики, опросов операторов и косвенных индикаторов Комплексный подход Медленная реакция на быстро меняющееся оборудование
Вывод по методам: никаких «волшебных» однотипных чисел не существует — каждый метод имеет свою логику и погрешности. Поэтому разумно смотреть на диапазоны и тренды, а не на одно точечное значение.

3. Существующие оценки — разброс и причины

Сравнение оценок энергопотребления Bitcoin (2023-2025)

Источник Оценка энергопотребления Методология
Cambridge CCAF (CBECI) ~120 TWh/год (с диапазоном) Гибридный top-down/bottom-up
Digiconomist Более высокие оценки (до 200+ TWh) Bottom-up с собственными допущениями
EIA / правительственные оценки 67–240 TWh в 2023 Комплексный анализ с широким диапазоном
Итог по числам: Диапазон реальных годовых оценок энергопотребления Bitcoin (2023–2025) — приблизительно от ~60–70 TWh до 200+ TWh, с наиболее частыми «point estimates» вокруг 90–150 TWh в разные моменты. Источник: ccaf.io

4. Конкретный пример: Ethereum vs Bitcoin

Параметр Bitcoin (PoW) Ethereum (PoS после Merge)
Механизм консенсуса Proof of Work Proof of Stake
Энергопотребление 90-150 TWh/год Снижено на 99.95%
Экологическое воздействие Высокое (зависит от источников энергии) Минимальное
Источник: ethereum.org

5. Экологические и социальные эффекты

5.1. Углеродный след (CO₂)

Энергопотребление важно само по себе, но ключевой параметр — источник энергии. Cambridge в 2025 указывает на рост доли «устойчивой» энергетики в майнинге (около 52.4% в их исследовании).

Источник: Cambridge Judge Business School

5.2. E-waste (электронные отходы)

Специализированные ASIC-майнеры имеют короткий «жизненный цикл» — производительность быстрого устаревания делает электронные отходы значимым фактором.

Источник: Investopedia

5.3. Водопользование и локальные эффекты

В районах с гидроэнергетикой майнинг может «съедать» избыточную ночную выработку; в регионах, где генерация газовая/угольная, майнинг усиливает локальное загрязнение.

Источник: Investopedia

6. Почему оценки различаются — критика методов

7. Практическая резюме-оценка

Реальные цифры энергопотребления

Сеть Энергопотребление (годовое) Доля мирового потребления
Bitcoin 70–160 TWh/год 0.2–0.9%
Ethereum (после Merge) Снижено на 99.95% Пренебрежимо мало
Все PoW-сети Дополнительные десятки TWh Менее 1% в сумме

8. Будущие тенденции и меры смягчения

Технические решения

Политические меры

9. Практические рекомендации

Аудитория Рекомендации
Политики и регуляторы Требовать прозрачности по энергопотреблению, поощрять использование возобновляемой энергии
Разработчики Выбирать консенсус с учётом экологии, встраивать показатели энергопотребления в метрики
Пользователи и инвесторы Запрашивать экологические отчёты, оценивать проекты по устойчивости (ESG)

10. Заключение

Основные выводы:

Смотреть нужно на диапазон, метод и тренд, а не на отдельные сенсационные цифры. Технологическое развитие и осознанный подход к выбору консенсус-механизмов могут значительно снизить экологическое воздействие блокчейн-технологий.