比特幣浪費能源並造成氣候變遷?劍橋學者估計每年用電匹敵瑞士全國
比特幣浪費能源並造成氣候變遷?劍橋學者估計每年用電匹敵瑞士全國

時常聽到挖礦(生產密碼貨幣)的過程十分耗電,但究竟有多浪費能源?劍橋大學科學家最近的研究指出,維持比特幣網路耗費的電力,足以匹敵瑞士一個國家的用電量。

劍橋學者本週推出一個名為「劍橋比特幣電力消耗指數(CBECI)」的網站,能即時估算當下維持比特幣網路所需的電力,進而推估出一整年的耗電量。

超越瑞士全國耗電量,比特幣一年用60兆瓦小時電量

目前該網站估計比特幣網路約使用逾7GW( 百萬瓩)電量,一年可消耗約60兆瓦小時電量,約占全球整體用電量的0.28%。這個數字或許很難讓人產生實際感,若以國家作為比較對象的話,比特幣網路所耗電量介於瑞士與捷克之間。

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劍橋學者估計,比特幣網路耗電約介於瑞士與捷克之間。
圖/ CBECI

瑞士人口逾834萬人,每年用電量58.46兆瓦小時,排名全球第45名;相較之下,台灣每年用電量237.4兆瓦小時,排名全球第16名。

研究人員表示,他們希望藉由這個網站,提供民眾自由衡量比特幣能源消耗的工具,至於這個數字看起來「很費電」、「似乎還好」或者「沒想像中多」,全由網站訪客自行決定。

隨著密碼貨幣發展日益蓬勃,挖礦的電力消耗一直是許多人所關注的目標。劍橋官方新聞稿表示,過去很少有關於比特幣用電量的準確估計,大多只能提供非常片面的數據。

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網站內也有一些有趣的事實:全美一年閒置電器浪費的電力,足以供應比特幣網路運作4年。
圖/ CBECI

且由於用電浮動程度相當大,不同估計間的數字往往具有驚人差異,而這點也反應在CBECI紀錄的用電上下限中,截稿前網站上顯示的用電下限為22.53兆瓦小時,上限為182.69兆瓦小時。

比掏金還耗電,「挖礦」會導致氣候變遷嗎?

為了獲得密碼貨幣,礦工必須要將挖礦機連接上比特幣網路,協助用戶驗證交易。在這個過程中,會需要與其他礦工競爭解開一道道複雜的數學題,率先完成者將能獲得少許獎勵。

然而挖礦這種費電,卻又毫無實質生產力的行為,長久以來為人詬病。去年11月時,曾有一項美國研究指出,挖出一美元的比特幣,其電力消耗是挖出同樣價值黃金的兩倍。

在這之前,也有一項研究預測,當比特幣如同信用卡一般普及時,保守估計將在22年內導致全球氣溫上升2度。

不過就目前而言,劍橋研究人員認為,比特幣對整體環境的影響微乎其微,即便假設比特幣消耗的電力全為火力發電,碳排放量仍不會超過5,800萬噸,約略等於全球碳排放量的0.17%。

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比特幣網路一年耗費的電力,足以讓劍橋大學365年用電無虞。
圖/ CBECI

雖然暫時沒有影響環境疑慮,依舊不能改變密碼貨幣浪費電的本質。普華永道(PwC)區塊鏈專家亞歷克斯.德弗里斯(Alex de Vries)表示,比特幣網路一年處理少於1億次交易,卻耗費了不成比例的龐大能源。

德弗里斯指出,這個次數相對於全球金融交易顯得微不足道,傳統金融產業每年處理多達5千億次交易。然而,比特幣網路進行每一筆交易的能源成本,比全球所有金融機構加起來還要多。

資料來源:The VergeBBCComplexCBECI

責任編輯:張庭銉

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

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「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

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黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

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第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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