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挖礦難度創新高,枯水期將至,BTC礦工們真的頭疼了_BTC

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編者按:本文來自巴比特資訊,作者:Apatheticco,星球日報經授權發布。對于礦工來說,這個9月是冰火兩重天的一個月。9月初,Sushiswap掀起流動性挖礦高潮,以太坊單日手續費在Sushi上線第二日創下歷史記錄,日累計交易費超過4萬ETH。9月的上半月,以太坊鏈上手續費為24.32萬ETH,約合9643.61萬美元,占以太坊礦工挖礦收益的58%。而隨著市場回調,DeFi降溫,Uniswap流動性挖礦卻橫空出世,并開啟史無前例的大空投。9月17日消息宣布當天,以太坊鏈上再度擁堵,1小時的手續費再創歷史新高,當日累計手續費超過3.3萬ETH。DeFi一熱,以太坊礦工吃飽,但另一邊,比特幣的礦工卻有些頭疼。9月份,比特幣算力不斷增長。OKlink數據顯示,全網算力從月初的約123EH/s漲至9月18日的144.44EH/s,刷新歷史記錄。而在經歷了最近一次近10%的難度調整后,比特幣挖礦難度現已達到19.32T,同樣創造新高。更讓礦工們頭疼的是,挖礦難度的增長還將繼續。根據BTC.com的預測,下一次調整后,全網難度或將達到21.07T,上漲9.09%。難度飆升,單位算力收益也一降再降,當前為0.00000651BTC/T,為歷史最低點。

BTC挖礦難度將于6小時后上調7.10%至16.59T 將再創新高:金色財經報道,數據顯示,目前比特幣未確認交易筆數為801筆。當前比特幣挖礦難度為?15.49 T,距離難度調整還有6小時,預計下次難度將增加至16.59T,上調7.10%。[2020/3/9]

數據來源:OKlink同時,中國的比特幣挖礦大多聚集在水電資源豐富的四川,一直有豐水期和枯水期一說,這個轉換的時間點就是每年的5月和10月左右。過了10月就是四川枯水期,四川的電力供給將降低約80%。枯水期將至,礦工趁著最后的時間開動老機器造成算力上漲,這看上去是符合邏輯的一個解釋。但比特藍鯨創始人陳雷認為,并不是這一個因素。他認為,算力上漲一方面是因為有新機進場,另一方面北方也有一些陸續通電開機的礦場,所以應當是多種因素疊加所致。事實上,豐水期結束,四川的礦機只有三條路:第一,關機,在礦場吃灰,等明年豐水期再開機。第二,遠走他鄉,去往哈薩克斯坦等電力資源更便宜的地區。第三,向新疆、內蒙古等火電礦場遷徙。有些礦工手里拿著老機器,可能要面臨挖不動的狀況;還有些礦工,一個月前就開始準備枯水期的部署工作,他們在焦慮機器搬到哪里,能不能搬的起的問題。如果進行搬遷,礦工們會搬到哪里去呢?陳雷告訴巴比特,國外礦場還是非常少的,今年北美有一些新增,伊朗、哈薩克斯坦也有一些好消息,但總量依然不大,加上海外疫情影響,大部分礦機還是從南向北的在國內遷徙。“在國內,火電的選擇也并不大,內蒙古、新疆以及西北其他幾個省份零星分布一些。就政策、配套、電價等方面來說,以比特藍鯨團隊每年對合規與危機事件跟蹤的數據來看,不存在一定安全的區域,礦場一直都是一事一議,一地一情的。總的選礦場的原則,應該是選人,選團隊,選好的服務商合作伙伴。”由此可見,枯水期全網算力下滑應該是必然事件。陳雷表示,實際上,整個豐水期,即使算力一直在漲,還是老機器在填負荷,不會撤下來,新機器只是在小批量的增加。而進入枯水期,百萬級的老機器不會北遷,同時新機器的產能也非常有限,遠不足以填補老機器撤下減少的算力,因此,可以預見的是,算力將會大幅下滑。那么新機器什么時候能跟上來呢?陳雷認為:“按照目前芯片端的零星消息,我們預計年底至明年豐水期前,部分廠商的出貨緩慢問題將得到改善,出貨將進入穩定和提升期,因此今年枯水的前半程,新增量不會很大,總體顯著的新增量應該在明年豐水才能看到,當然,這一切也要看btc價格的漲跌變化。”

動態 | BTC挖礦難度預計將上調超10%至7.39T:據BTC.com數據顯示,目前全網難度為6.70 T,預測下次難度上調10.28%至7.39 T,距離調整還剩1天1小時。目前該難度已經逼近比特幣挖礦歷史上于2018年10月4日達到的最高難度7.45T。[2019/5/30]

BTC挖礦難度預計4天后上升7.58%:數據顯示,當前BTC挖礦難度為3.01 T,預計將于4天后上升7.58%。目前BTC全網算力為22.78EH/s。[2018/3/1]

Tags:BTC比特幣以太坊ETHBNBTC幣比特幣交易手續費怎么算以太坊最新價格行情平臺ETH激素

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編者按:本文來自鏈聞ChainNews,撰文:小毛哥,星球日報經授權發布。波瀾壯闊,日行千里。加密世界發展與變化速度極快,踏上加密世界浪潮的旅程充滿未知,「眾望所歸」到「眾矢之的」的轉變往往僅只.

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編者按:本文來自巴比特資訊,作者:NiveshRustgi,編譯:夕雨,星球日報經授權發布。9月3日,比特幣和標準普爾500指數均出現大幅下跌,突顯出了二者資產價格之間的相關性.

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