Майнінг біткойна ( $BTC ) та обчислення на основі штучного інтелекту (ШІ) споживають величезну кількість електроенергії, що викликало запеклі дебати щодо їхнього впливу на навколишнє середовище у 2026 році. Біткойн, новаторська криптовалюта, захищає свою децентралізовану мережу за допомогою енергоємного майнінгу Proof-of-Work, який споживає 150-170 ТВт·год щорічно та викидає 65-75 мільйонів тонн (Мт) CO₂e.
Тим часом, обчислення штучного інтелекту забезпечують роботу всього: від великих мовних моделей, таких як GPT, генераторів зображень і систем рекомендацій у масивних центрах обробки даних на графічних процесорах, які вже виробляють від 33 до 80 мільйонів тонн CO₂e. Обидві технології споживають величезну кількість електроенергії на тлі глобального прагнення до нульового викиду, що ставить нагальні питання про те, яка з них має більший вуглецевий слід.
Споживання енергії та вуглецевий слід майнінгу $BTC
Майнінг біткойнів спирається на механізм консенсусу Proof-of-Work, який використовує спеціалізоване обладнання на основі інтегральних схем, орієнтованих на певні програми (ASIC), для конкуренції у вирішенні криптографічних головоломок. Цей процес перевіряє транзакції та захищає мережу приблизно кожні 10 хвилин.
Хоча ці конкурентні обчислення є важливими для децентралізованої моделі безпеки Bitcoin, вони також генерують значний попит на електроенергію.
Станом на середину 2026 року глобальний хешрейт мережі $BTC коливається приблизно від 950 до 1070 EH/s. Постійне вдосконалення ефективності обладнання для майнінгу сприяло помірному зростанню енергоспоживання, навіть попри те, що попит на обчислювальні ресурси продовжує зростати.
Джерело: CBECI
Річне споживання електроенергії оцінюється в межах від 145 до 165 ТВт·год, причому багато моделей сходяться навколо 155 ТВт·год. Цей рівень споживання можна порівняти з річним споживанням електроенергії такими країнами, як Польща, Аргентина чи Єгипет, і становить приблизно 0,5% світового виробництва електроенергії, яке у 2025 році перевищило 31 000 ТВт·год.
Вуглецевий слід $BTC оцінюється приблизно в 50-80 млн тонн CO₂e щорічно, залежно від передбачуваного енергетичного балансу. Більш детальний аналіз встановлює типові оцінки в діапазоні від 65 до 75 млн тонн CO₂e. Зростаюча частка енергії, що видобується при видобутку $BTC , яка оцінюється в 52-58%, тепер надходить зі стійких джерел, включаючи відновлювані джерела енергії та ядерну енергетику.
Незважаючи на ці зміни, вплив $BTC на енергоспоживання однієї транзакції залишається високим через обмежену пропускну здатність, яка становить близько семи транзакцій за секунду. Однак постійне підвищення ефективності обладнання для майнінгу, географічні зрушення в бік джерел електроенергії з низьким вмістом вуглецю та зростаюче впровадження рішень масштабування другого рівня продовжують поступово покращувати загальну екологічну ефективність мережі.
Центри обробки даних зі штучним інтелектом та їхній вуглецевий слід
Центри обробки даних на базі штучного інтелекту, які забезпечують навчання та логічний висновок великих мовних моделей і генеративних систем, покладаються на високоенергоємні кластери графічних процесорів та спеціалізоване обладнання. На відміну від традиційних центрів обробки даних, об'єкти штучного інтелекту потребують постійного високого використання, передових систем охолодження та масивних паралельних обчислень, часто на гіпермасштабних рівнях, що перевищують 100 МВт на об'єкт. Глобальні центри обробки даних спожили приблизно 485 ТВт·год у 2025 році, що на 17% більше, ніж у попередньому році. Станом на середину 2026 року загальне споживання становить приблизно 500–550 ТВт·год.
Примітно, що вплив на кожен запит та життєвий цикл підкреслює інтенсивність використання штучного інтелекту, оскільки одна взаємодія, подібна до ChatGPT, може споживати в 10–50 разів більше енергії, ніж традиційний пошук, тоді як навчання передових моделей вимагає потужності гігаватного масштабу протягом тижнів. Однак швидке підвищення ефективності чіпів, оптимізації моделей та масштабування висновків продовжує стримувати зростання на кожну задачу.
Вуглецевий слід значною мірою залежить від місцевого енергетичного балансу, оскільки багато гіперскейлерів, розташованих у мережах, все ще залежать від природного газу та вугілля. Оцінки річних викидів CO₂e системами штучного інтелекту у 2025–2026 роках коливаються від 33 до 80 млн тонн за помірних сценаріїв, значно збільшуючись зі зростанням.
Пряме порівняння вуглецевого сліду біткойна та штучного інтелекту
Майнінг $BTC та обчислення на основі штучного інтелекту являють собою дві найбільш енергоємні цифрові діяльності, проте вони суттєво відрізняються за масштабом, динамікою зростання, гнучкістю та екологічною ефективністю. Модель доказу роботи $BTC забезпечує передбачуване, обмежене споживання, пов'язане з безпекою мережі, тоді як вибуховий попит на штучний інтелект, зумовлений навчанням і особливо логічним висновком, стимулює швидке розширення в межах ширшої інфраструктури центрів обробки даних.
| Метрика (2025–2026) | Майнінг біткойнів | ШІ-обчислення / Центри обробки даних (AI Share) | Переможець (менший вплив) |
| Споживання електроенергії (ТВт·год) | 155–204 | 80–150 (частка ШІ); загальний DC 500–550+ | Біткойн (міститься) |
| Викиди вуглецю (млн т CO₂e) | 50–114 | 33–80 (специфічні для ШІ); 180+ загальних DC | Порівнянний / ШІ вищий |
| Тенденція зростання | Стабільний до помірного | Вибухонебезпечний (15–30% сукупної річної темпи зростання) | Біткойн |
| Відновлювані джерела енергії / Низьковуглецева частка | 50–60%+ (гнучке постачання) | Варіюється, часто залежить від мережі | Біткойн |
| Основний випадок використання | Безпека мережі | Висновок + навчання (масштабований попит) | Контекстно-залежний |
Майнінг $BTC підтримує більш обмежений та відносно стабільний енергетичний слід, який зазвичай коливається від 155 ТВт·год за загальними консенсусними оцінками до приблизно 204 ТВт·год за оцінками вищого рівня, такими як Digiconomist. Це становить приблизно від 0,5 до 0,6% світового споживання електроенергії. Натомість, глобальні центри обробки даних вже споживають 415–500+ ТВт·год, з яких робочі навантаження ШІ, зокрема логічний висновок, становлять швидкозростаючу частку, яка оцінюється в 80–400+ ТВт·год залежно від сценарію. Траєкторія зростання ШІ значно випереджає траєкторію зростання $BTC , зі сукупними річними темпами 15–30% за рахунок гіпермасштабного розгортання.
Викиди вуглецю залишаються порівнянними в нижчих діапазонах, але для ШІ вони нахиляються вище, якщо враховувати загальний вплив центрів обробки даних. $BTC генерує приблизно 50–114 млн тонн CO₂e на рік, маючи вигоду від сталого енергетичного балансу 52–58%, часто згадуваного близько 56,7%, включаючи відновлювані джерела енергії та ядерну енергію, що зумовлено економічним стимулом майнерів шукати найдешевшу енергію, часто заблоковані або надлишкові відновлювані джерела. Оцінки викидів, пов'язаних зі ШІ, коливаються від 33 до 80 млн тонн CO₂e, але ширші викиди центрів обробки даних перевищують 180 млн тонн і більше залежать від мережі, часто пов'язані з регіонами з великим запасом природного газу. Гнучкий профіль навантаження $BTC додатково сприяє підтримці мережі, такій як реагування на попит.
Перспективи на майбутнє
Прогнози показують, що центри обробки даних, на які значною мірою вплине штучний інтелект, можуть споживати 950–1200 ТВт·год щорічно до 2030–2035 років. Очікується, що інтенсивність викидів $BTC стабілізується або ще більше знизиться в міру розвитку апаратного забезпечення та зростання впровадження відновлюваних джерел енергії.
Ключові можливості включають більшу синергію між двома секторами, оскільки майнінг $BTC може функціонувати як гнучке, обмежене навантаження, яке доповнює періодичні відновлювані джерела енергії та допомагає збалансувати мережі з високим попитом на штучний інтелект. Тим часом системи штучного інтелекту все частіше використовуються для оптимізації споживання енергії, підвищення ефективності майнінгу, вдосконалення управління мережею та підтримки кліматичного моделювання, потенційно забезпечуючи значну компенсацію викидів у всій економіці.
Таким чином, ефективна декарбонізація залежатиме від розширення потужностей відновлюваної енергетики, передових технологій охолодження, підвищення алгоритмічної ефективності, практик обчислень з урахуванням викидів вуглецю та сприятливих політичних рамок, що заохочують прозоре вимірювання та відповідальне масштабування.
Дивіться також: Штучний інтелект не знищить майнінг біткойнів, каже аналітик Ван де Поппе