23.04.2021

Darum ist der hohe Stromverbrauch ein existenzielles Problem für Bitcoin

Blockchain-Experte Andreas Freitag beleuchtet in diesem Gastbeitrag, wie sich der Energieverbrauch von Bitcoin entwickeln wird - und warum das auch für die Kryptowährung selbst zum großen Problem werden könnte.
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Andreas Freitag ist Blockchain-Berater bei Accenture.
Andreas Freitag ist Blockchain-Berater bei Accenture. | © Andreas Freitag
Andreas Freitag ist Blockchain-Berater bei Accenture und hat in den letzten Jahren diesen Bereich bei Accenture maßgeblich mit aufgebaut. Seine Themenschwerpunkte sind Self Sovereign Identity, digitales Zentralbankgeld und Crypto Custody. 2018 hat der brutkasten mit Andreas eine mehrteilige Videoserie zum Thema Blockchain gemacht. Alle Folgen sind am Ende dieses Artikels verlinkt.

Der Bitcoin-Kurs geht seit Ende 2020 wieder nach oben – und seitdem wird auch der Energieverbrauch der Kryptowährung wieder kontrovers diskutiert. Mein Beitrag fokussiert sich auf den Energieverbrauch für das sogenannte Mining, nicht auf finanz-, regulative, geldpolitische, soziale oder/und politische Aspekte von Bitcoin. Ich habe – so weit es geht – verfügbare, belastbare Zahlen verwendet und Vergleiche gewählt, um die Dimensionen greifbarer zu machen. Alle Zahlen und Annahmen kann man natürlich im Detail diskutieren, aber die Größenordnungen sind korrekt.

Vorweg: Bitcoin ist eine großartige “Erfindung” und sie fasziniert mich immer wieder aufs Neue. Bitcoin zeigte, dass es möglich ist, ohne eine zentrale Stelle einen Konsens über Informationen (Transaktionen) zu erzielen und Daten defacto unveränderlich abzuspeichern. Dennoch muss die Diskussion über den Energieverbrauch geführt werden.

Aber wieso braucht Bitcoin überhaupt soviel Energie?

Um die Transaktionen unveränderlich abzuspeichern, wurde das Protokoll Proof of Work (PoW) entwickelt. Dies ist das sogenannte mining. Das Mining besteht darin Transaktionen zu prüfen, in einen Datenblock zu schreiben und einen gültigen Hash-Wert zu finden. Mehr Information dazu findet sich zum Beispiel hier „Blockchain Web Series: Teil 1 – Bitcoin und wie alles begann“.

Den Energieverbrauch verursacht das Finden eines gültigen Hash-Wertes. Das Bitcoin-Protokoll legt fest, dass ein Hash-Wert unter einem bestimmten Wert liegen muss. Da ein Hash-Wert eine rein zufällige Zahl ist, kann man einen gültigen Hash-Wert nur durch probieren finden. Im Moment werden in der Sekunde 170.000.000.000.000.000.000 Hash-Werte berechnet. Diese Zahl ist ca. 20 Mal die Anzahl der gesamten Sandkörner auf der Welt.

Wieso steigt der Energieverbrauch?

Das Mining ist ein Rennen zwischen verschiedenen Minern. Je mehr Hash-Leistung ein Miner hat, desto wahrscheinlicher ist es als erster einen neuen gültigen Hash-Wert findet. Jeder Block bringt zurzeit 6.25 Bitcoins und die Transaktionsgebühren. Wenn der Kurs von Bitcoin steigt, ist ein Block mehr wert und die Miner investieren in zusätzliche Hardware, um ihre Chancen zu erhöhen. Leider macht es dadurch das Rennen für alle schwerer. Das Bitcoin-Protokoll berechnet die Schwierigkeit des Hash-Wertes ca. alle 2 Wochen neu – mit dem Ziel, ein Blockzeit von 10 Minuten einzuhalten.

Wie hoch ist der Energieverbrauch jetzt?

Um das zu berechnen, brauchen wir die gesamte Hash-Leistung des Bitocin-Netzwerkes. Das sind zurzeit ca. 170 Mio. TeraHash pro Sekunde, die zuvor genannte Zahl mit den Sandkörnern. Als nächstes benötigt man für die Berechnung die Hash-Leistung der Mining-Hardware.

Anbei eine Liste von beliebter Mining-Hardware mit der Hashleistung (TH/s, Terahash pro Sekunde) und der Leistungsaufnahme. Daraus errechnet sich, wieviel Leistung für ein Terahash notwendig ist. Für die Berechnung verwende ich 60 Watt pro TH/s. Damit kommt man auf 89 Terawatt (TW) pro Jahr. Das entspricht ca. dem Stromverbrauch von Belgien oder Finnland. Bitcoin-Mining benötigt 33 bis 45 Prozent der Energie von allen Rechenzentren auf der Welt kombiniert.

TypWattTH/sW/THs
Antminer S1932509534,21052632
Antminer T1931508835,79545455
Antminer S913201494,28571429
Antminer S712934,73273,3615222
Antminer S55601,155484,8484848
Quelle: Miners.eu

Die Berechnung stellt nur eine Größenordnung dar und kann je nach Annahmen durchaus um 25% abweichen.

Wo wird die Energie verbraucht?

Auf Basis von IP-Adressen kann man feststellen wo das Mining betrieben wird. Der größte Teil entfällt auf China. Man sieht im Anteil am Gesamtenergieverbrauch des Landes, dass in einigen Ländern ein substantieller Anteil auf das Bitcoin-Mining verwendet wird:

LandAnteil am globalen Bitcoin-MiningEnergieverbrauch Land
(Terawattstunden/Jahr)
Energieverbrauch Mining
(TWh/Jahr)
Anteil Energieverbrauch
durch Mining am Gesamtenergieverbrauch
des Landes
China63,25%7.22656,520,78%
USA7,24%3.9906,470,16%
Russia6,90%9656,170,64%
Kasachstan6,17%925,515,99%
Malaysia4,33%1473,872,63%
Iran3,82%2553,411,34%
Kanada0,82%5490,730,13%
Deutschland0,56%5240,500,10%
Norwegen0,48%1240,430,35%
Venezuela0,42%60,386,25%
andere Staaten6,01%   
Quellen: Statista, Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index

Wie geht es mit dem Verbrauch weiter?

Diese Frage ist schwer zu beantworten. Betrachten wir trotzdem folgendes Szenario:

  • der Bitcoin-Preis steigt auf 1 Mio. Euro pro Bitcoin, was eine Steigerung um das ca. 20-fache wäre
  • es gibt ein unlimitiertes Angebot an Mining-Hardware
  • die Energiekosten bleiben gleich

Das beschriebene Szenario würde zu einer 20-fach höheren Belohnung je Block führen und auch zu einem 20-fachen Anstieg der Hash-Leistung und Energieaufwandes. In der Berechnung nehme ich einen 15-fachen Anstieg an, um auf der konservativen Seite zu sein. Das wären 1.340 TW/h und damit rund 6 Prozent des globalen Energieverbrauches!

LandAnteil am globalen Bitcoin-MiningEnergieverbrauch Land (TWh/Jahr)Energieverbrauch Mining (TWh/Jahr)Energieverbrauch des
Bitcoin-Minings am Gesamtenergieverbrauch
des Landes
China63,25%7.226847,7311,73%
USA7,24%3.99097,042,43%
Russia6,90%96592,489,58%
Kasachstan6,17%9282,7089,89%
Malaysia4,33%14758,0339,48%
Iran3,82%25551,2020,08%
Kanada0,82%54910,992,00%
Deutschland0,56%5247,511,43%
Norwegen0,48%1246,435,19%
Venezuela0,42%65,6393,82%
andere Staaten6,01%   
Energieverbrauch in TWh/Jahr / Berechnung beruht auf der realistischen Annahme, dass sich die Verteilung nach Ländern nicht ändert

Wann müssen die Länder den Stecker ziehen?

Ab einem bestimmten Punkt muss ein Land den Stecker ziehen und Bitcoin-Mining verbieten. Ein Land kann nicht zulassen, dass 5 Prozent oder sogar mehr als 10 Prozent seines Stromverbrauchs auf Mining entfällt. Die chinesische Führung beispielsweise bekennt sich dazu, den CO2-Ausstoß einzuschränken und die Anzahl der Kohlekraftwerke zu reduzieren. Ich gehe davon aus, dass der derzeitige Energieverbrauch bereits diskutiert wird. Ab wann zum China Einschränkungen vornehmen wird, kann man nicht sagen. Ich persönlich glaube, das China etwas unternehmen wird, sobald der Verbrauch auf über 1 Prozent des Gesamtverbrauchs ansteigt.

Bitcoin-Miner würden dann in andere Länder ausweichen und diese würden vor demselben Problem stehen. In Europa ist der Stromverbrauch durch Bitcoin-Mining im Moment noch kein großes Problem. Hier würde man aber aus Klimagründen sehr viel früher Einschränkungen durchführen. Eine Ausnahme bei dieser Überlegung sind Länder, die selbst Bitcoin-Mining betreiben – zum Beispiel, um an Devisen zu kommen wie in Venezuela.

Aber wird Bitcoin-Mining nicht mit Überschussenergie aus Wasserkraftwerken betrieben?

In seltenen Ausnahmefällen vielleicht, aber sicher nicht in einem großen Umfang. Es wird eher “Überschussenergie” aus Kohlekraftwerken verwendet. Miner interessiert nur billige Energie und nicht wo sie herkommt. Nur mit billiger Energie sind sie konkurrenzfähig und verdienen Geld. Die folgende Tabelle zeigt die Verteilung der Mining-Power auf die verschiedenen chinesischen Provinzen und die Zusammensetzung der Quellen für elektrischen Strom in den Provinzen:

LandAnteil BTC-MiningEnergieverbrauch Mining (TWh/Jahr)Thermal
(58,45)
Wasser
(19,47)
Solar
(1,38)
Wind
(5,62
)
Atom
(4,43)
Xinjiang35,76%31,9582%5%2%11% 
Sichuan9,66%8,6312%86% 2% 
Nei Mongol8,07%7,2185% 3%12% 
Yunnan 5,42%4,844%91% 5% 
Beijing1,73%1,5595%5%   
Zhejiang0,92%0,8276%5% 1%18%
Shanxi0,67%0,6092%3% 5% 
Gansu0,51%0,4662%22%4%12% 
Qinghai0,26%0,2320%60%18%2% 
Ningxia0,25%0,2282%2%3%13% 
CHINA63,25%56,52     
Quellen: Resources, Conservation and Recycling, Lawrence Berkeley National Laboratory, FT

Man sieht, dass in der Provinz mit der meisten Miningaktivität, Xinjiang, der Strom zu 82 Prozent aus thermalen Quellen kommt, d.h. von fossilen Brennstoffen. Dabei handelt es sich zumeist um Kohle, da in China in den letzten 10 Jahren sehr viele Kohlekraftwerke gebaut wurden, um den Hunger nach billigem Strom zu stillen.

Der Strombedarf kann auch direkte Auswirkungen auf den Bitcoin-Kurs haben, wie sich beim Kurseinbruch vergangenenes Wochenende gezeigt hat. Es wird darüber spekuliert,  dass ein “Blackout” in Xinjiang dafür verantwortlich war. Dort mussten Kohlekraftwerke aufgrund von Überschwemmungen abgeschaltet werden. Wie in der vorigen Tabelle ersichtlich, konzentrieren sich In Xinjiang ca. 36 Prozent der globalen Bitcoin-Mining-Kapazitäten und 82 Prozent des Stroms in der Provinz wird aus fossilen Energieträgern hergestellt.

Quelle: BitInfoCharts

An der globalen Bitcoin-Hash-Leistung kann man den Blackout sehr gut sehen. Die Hash-Leistung ist um 37 Prozent gefallen – das entspricht ungefähr der kalkulierten Mining-Kapazität in Xinjiang. Das legt den Schluss nahe, dass der überwiegende Anteil des Stroms für das Mining in Xinjiang aus Kohlekraftwerken kommt.

Und verbraucht Bitcoin nicht weniger Strom als Visa oder andere Zahlungsdienste?

Falsch. Andere Zahlungsmöglichkeiten brauchen kein Mining und wir betrachten in der Energiediskussion nur Mining. Wenn das so wäre, würde die Welt bildlich gesprochen brennen. Der globale Energieverbrauch durch Rechenzentren ist 200 bis 250 TWh, Bitcoin-Mining alleine liegt bei ca. 90 TWh!

Wie kann man Bitcoin „retten“?

Bitcoin ist „nur“ eine Software. Das heißt: Man kann sie anpassen. Der Nachteil bei Bitcoin ist, dass alle Gruppen, die aktiv im Bitcoin-Netzwerk beteiligt sind, freiwillig updaten müssen. Und hier wird es schwierig: Miner investieren hohe Beträge und das Geschäftsmodell ist auf das derzeitige Protokoll ausgerichtet.

Es geht aber auch anders: Zum Beispiel wurde Ethereum mit dem Ziel entwickelt, den Proof-of-Work-Ansatz durch das sogenannte Proof of Stake (PoS) zu ersetzen. Derzeit wird versucht, den Übergang von PoW zu PoS zu schaffen. Aber auch hier hat man derzeit enorme Widerstände aus dem Netzwerk, da bestehende Geschäftsmodelle gefährdet sind.

Es geht also wieder um das Geld. Meiner Meinung wird es nur zu Änderungen kommen, wenn Bitcoin massiv unter Druck kommt – zum Beispiel durch Mining-Verbote.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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