科普|一文读懂比特币减半:缘由、时间表、带来的行业影响

时间:2024-10-10  分类:电子
比特币减半事件对比特币价格有何影响?

对于不同人来说,减半有利有弊,是把双刃剑。


对于投资者来说,减半意味着新比特币产生的频率降低,矿工出售比特币的倾向性也减少。历史数据显示,预期的稀缺性对投资者心理产生了积极影响。投资者预期比特币价值上升,可能会出现更多的买盘。


过去的减半事件产生了积极的效果,然而,减半事件对比特币价格的影响很容易受到市场状况的变化而有所不同。


在2020年减半前,由于投资者行为和随后的投机,比特币价格上涨了约40%。减半之后,比特币的价值升至前一个历史最高点的三倍,达到了新的高点67000美元。


对于矿工来说,减半最终意味着奖励减少。建立和维护比特币挖矿设施是一项昂贵的事业,矿工期望区块奖励至少能够弥补这些费用。


当奖励减半时,矿工的收入减少了一半。考虑到当前的价值和运行比特币矿场的成本,如果无法用计算出的挖矿后收入维持设施,许多矿工可能会关闭他们的挖矿设置。


随着矿工停止活动,挖矿算力预计会下降。挖矿算力的减少可能会降低比特币网络的速度,并导致区块链上的交易执行时间比以前更长。如果比特币价格继续上涨,并且矿工认为运行矿场有盈利可言,算力可能会恢复到先前的水平。


根据摩根大通(JPMorgan)在7月中旬发布的研究报告,随着下一次减半事件预计在2024年第二季度到来,比特币(BTC)的算力继续刷新历史新高,矿工之间的竞争升级。


减半将把比特币的发行奖励从6.25BTC减少到3.125BTC,报告指出:「这意味着矿工的收入将减少,同时比特币的生产成本将有效地增加。」


报告中的分析师NikolaosPanigirtzoglou领导的团队写道:「虽然比特币减半被认为对比特币价格有积极影响,因为历史上生产成本充当了一个底线,但对比特币矿工来说却是一个挑战。」


算力指的是在类似比特币这样的工作量证明区块链上挖矿和处理交易所使用的总计算能力。


金融市场对于下次比特币减半的预测


摩根大通(JPMorgan)在报告中指出,下一次比特币减半事件对矿工来说是一次压力测试。因为在下一次减半中,矿工的收入将减少,同时比特币的生产成本还将增加。


摩根大通表示,电力成本较低的矿工将更容易生存,而电力成本较高的矿工可能在减半后处境困难。


据估计,每千瓦时(kWh)电力成本变化1美分可能导致比特币生产成本增加4300美元。而在新的减半后,随着1美分电力成本的变化,生产成本将增加到8600美元,敏感性更高了,高成本矿工,更脆弱了。


另外报告指出,算力的急剧上升意味着比特币矿工之间的竞争加剧,越来越多的挖矿设备会被部署。


不过报告补充说,在减半事件后,「要想算力继续以相同的速度上升,就需要比特币价格持续上涨超过其生产成本,或者交易费用大幅增加,以抵消发行奖励的减少,这是不太可能的。」


总体来说,市场对于大的比特币挖矿市场还是保持乐观的。据Bernstein的研究报告显示,美国上市的比特币(BTC)挖矿股票在2022年的加密货币动荡中损失惨重,但今年已经翻了一番以上。


这种复苏主要由两个主要因素推动。首先,由于贝莱德(Blackrock)、富达(Fidelity)等机构提交了交易所交易基金(ETF)备案,改善了市场情绪,导致比特币价格强劲上涨。其次,一些比特币矿工正在利用高性能计算和AI领域的机遇,作为「收入多元化策略」。


报告指出:「这是一场独特的生存之战,只有拥有低成本和保守债务状况的一流矿工才能在比特币价格超过生产成本时生存下来,整合产能和市场份额,获得超常利润。」负债较高的较弱矿工无法生存,并且「在加密货币寒冬期间倒闭」,引用了CoreScientific(CORZQ)最近的破产案例。


目前,第一轮整合已经完成,幸存的矿工现在正在增加产能,以应对预计 2024年进行的下一次比特币减半。‍‍‍


当所有比特币都被挖完时会发生什么?


你肯定会好奇,在比特币供应在2140年被完全挖完后,比特币网络上的矿工如何获得补偿来保护比特币区块链。当所有比特币都被挖完时,矿工的激励将通过用户支付的比特币区块链交易费用来维持。


参考资料

https://www.coingecko.net/en/coins/bitcoin/bitcoin-halving

https://www.coindesk.net/business/2023/07/17/next-bitcoin-halving-event-could-be-a-stress-test-for-miners-jpmorgan/

https://www.coindesk.net/business/2023/07/07/bitcoin-mining-is-a-game-of-survival-consolidation-and-potential-ai-diversification-bernstein/


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