The carbon footprint of Bitcoin has drawn wide attention, but Bitcoin's long-term impact on the climate remains uncertain. Here we present a framework to overcome uncertainties in previous estimates and project Bitcoin's electricity consumption and carbon footprint in the long term. If we assume Bitcoin's market capitalization grows in line with the one of gold, we find that the annual electricity consumption of Bitcoin may increase from 60 to 400 TWh between 2020 and 2100. The future carbon footprint of Bitcoin strongly depends on the decarbonization pathway of the electricity sector. If the electricity sector achieves carbon neutrality by 2050, Bitcoin's carbon footprint has peaked already. However, in the business-as-usual scenario, emissions sum up to 2 gigatons until 2100, an amount comparable to 7% of global emissions in 2019. The Bitcoin price spike at the end of 2020 shows, however, that progressive development of market capitalization could yield an electricity consumption of more than 100 TWh already in 2021, and lead to cumulative emissions of over 5 gigatons by 2100. Therefore, we also discuss policy instruments to reduce Bitcoin's future carbon footprint.


翻译:Bitcoin的碳足迹引起了广泛的注意,但Bitcoin的碳足迹对气候的长期影响仍然不确定。 我们在这里提出了一个框架,以克服先前估算和Bitcoin项目在Bitcoin的电力消费和碳足迹的长期不确定性。 如果我们假设Bitcoin的市场资本化增长与黄金的市场资本化一致,我们发现,Bitcoin的年电力消耗量在2020年至2100年间可能从60吨增加到400吨。Bitcoin的未来碳足迹在很大程度上取决于电力部门的去碳化路径。如果电力部门到2050年实现碳中和,Bitcoin的碳足迹已经达到顶峰。然而,在“一切照旧”的假设中,排放总量高达2千吨,到2100年,相当于2019年全球排放量的7%。 但是,2020年底Bitcoin的价格上涨表明,2021年市场资本化的逐步发展可以产生100吨以上TWh, 并导致到2100年超过5千兆吨的累计排放量。 因此,我们还讨论减少Bitcoin未来碳足迹的政策工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

比特币(Bitcoin)是一种去中心化的点对点的电子货币。其特征包括:1、去中心化,将铸币权下放给个人,人人都可以生产;2、总量一定,是通货紧缩的货币;3、匿名/即时交易。
【耶鲁】数据结构与编程技术,572页pdf
专知会员服务
46+阅读 · 2020年12月27日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
资料 | 区域链相关资料汇总
机器学习算法与Python学习
6+阅读 · 2018年1月17日
已删除
将门创投
9+阅读 · 2017年10月17日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月19日
VIP会员
相关资讯
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
资料 | 区域链相关资料汇总
机器学习算法与Python学习
6+阅读 · 2018年1月17日
已删除
将门创投
9+阅读 · 2017年10月17日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员