La société de renseignement Crypto Coin Metrics a publié un rapport mardi expliquant comment la consommation d'énergie de Bitcoin peut être mesurée en scannant la blockchain pour trouver des indices - reliant l'activité sur le réseau à des machines spécifiques et puissantes.
Depuis des années, la consommation d'électricité de Bitcoin est un sujet controversé, les critiques soulignant la nature énergivore de la validation des transactions sur les réseaux de preuve de travail. En continuant à effectuer des calculs complexes dans l'espoir de résoudre le prochain bloc de Bitcoin, des milliers de machines font des suppositions sur des réseaux comme Bitcoin dans l'espoir d'une récompense.
Alors que des organisations gouvernementales telles que la Maison Blanche exercent une pression sur les entreprises de minage d'actifs numériques, principalement par le biais de sa proposition de taxe d'accise de 30%, le rapport vise à établir une approche plus précise pour déterminer la consommation d'énergie globale des mineurs de Bitcoin et s'appuie sur les méthodologies d'études menées par d'autres institutions dans le passé.
« Évidemment, il y a ce débat massif sur la consommation d'énergie », a déclaré Karim Helmy, l'auteur principal du rapport, à Decrypt lors d'une interview. Mais l'une des autres principales motivations de l'étude est de capturer des statistiques à l'échelle du réseau qui servent de « valeur de référence vraiment bonne » pour évaluer la compétitivité des machines des mineurs, a-t-il déclaré.
En examinant de plus près les données incluses dans le flux constant de suppositions des mineurs, les chercheurs de Coin Metrics affirment pouvoir mieux déduire la consommation d'électricité globale de Bitcoin, en faisant correspondre les «empreintes digitales» de chaque supposition avec le profil unique produit par certaines machines.
Ces machines gourmandes en énergie, appelées ASIC, sont conçues principalement pour faire autant de suppositions que possible pour résoudre le prochain bloc de Bitcoin le plus rapidement possible. L'étude a examiné 11 ASIC différents de quatre fabricants, y compris des modèles sortis aussi tôt qu'en 2016 et aussi récemment que l'année dernière.
Le fait de lier l'activité du réseau à des machines spécifiques permet de réduire les possibilités de surestimation de la consommation d'énergie de Bitcoin car les modèles peuvent prendre en compte l'efficacité de chaque ASIC, indique le rapport.
«Les tentatives précédentes d'évaluer la consommation d'énergie de Bitcoin ont omis un élément critique qui ne peut être obtenu qu'avec ce type de données de niveau ASIC : l'efficacité matérielle», indique le rapport. «À mesure que l'industrie minière a évolué, les ASIC sont devenus beaucoup plus efficaces, générant plus de hachages par seconde et par unité de puissance consommée.»
Le rapport de Coin Metrics a révélé que la consommation d'énergie de Bitcoin a historiquement été inférieure à celle d'autres études qui n'incluaient pas de données de niveau ASIC, en particulier celles menées par l' Université de Cambridge et Digiconomist.
This breakdown is interesting on its own, but it’s also a useful stepping stone. By combining these figures with the manufacturer-provided specs for hashrate and power draw, we can get way more accurate estimates for energy consumption that are robust to fluctuations in BTC price pic.twitter.com/bRpq3hs8Df
— karim helmy 𓊝 (@karimhelpme) June 13, 2023
Par exemple, l'estimation de la consommation d'énergie des mineurs de Coin Metrics en mai dernier est inférieure de 16% à l'Index de consommation d'énergie Bitcoin de l'Université de Cambridge, que le rapport reconnaît comme étant l'actuel standard de référence de l'industrie.
Bien que Coin Metrics affirme que son modèle est plus précis que la représentation de Cambridge, qui a suscité des réactions négatives de l'industrie des actifs numériques après sa publication, Coin Metrics a tout de même salué les chercheurs de l'université pour leur travail.
«Les chiffres produits par Cambridge étaient révolutionnaires, et la méthodologie présentée dans ce rapport est essentiellement un affinement de ce travail existant», indique le rapport.
Outre la production de statistiques énergétiques précises, le rapport vise également à capturer des données pour que les mineurs puissent comparer l'efficacité de leurs équipements par rapport à la concurrence, a expliqué Helmy.
«Si vous êtes un mineur, l'un des composants clés de tous les modèles de votre rentabilité future prévue est une estimation de l'efficacité à l'échelle du réseau«, a-t-il déclaré. «Vous voulez savoir où se situe votre flotte par rapport aux autres mineurs.»
En utilisant les données, le rapport de la société dresse également un tableau de les ASIC qui ont gagné en popularité au fil du temps, ainsi que ceux qui ont été abandonnés. Cela est utile d'un point de vue de la sécurité, a déclaré Helmy, car le suivi de la domination des fabricants de matériel peut aider à identifier les points potentiels de centralisation.
En plus des métriques d'efficacité à l'échelle du réseau, Coin Metrics a également été en mesure de produire des estimations pour les déchets électroniques, en tenant compte de la fréquence à laquelle chaque ASIC doit être remplacé.
We can also use the difference between the peaks and valleys in each model’s hashrate to get an idea of how much hardware has been discarded (e-waste). It’s a rougher estimate than what we have for power draw, but it’s way better than what’s currently out there *cough cough* pic.twitter.com/JNYJ91m3SM
— karim helmy 𓊝 (@karimhelpme) June 13, 2023
Que ce soit la consommation d'énergie des mineurs ou les déchets électroniques associés que les entreprises produisent, l'impact environnemental des cryptomonnaies a été examiné de près au cours de la dernière année. Cela a été vrai à la Maison Blanche et dans des installations artistiques comme le «Skull of Satoshi» de Benjamin Von Wong.
Mais des percées, comme la nouvelle méthode de Coin Metrics, pourraient conduire à une plus grande nuance dans les débats entourant l'utilisation de l'énergie de Bitcoin et ouvrir la porte à des discussions plus robustes et basées sur des données avec des informations tirées de la blockchain du réseau.