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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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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