Сложность майнинга биткоина в конце года вырастет на 3%

CryptoSlate发布于2022-12-20更新于2022-12-20

文章摘要

Ожидается, что 19 декабря сложность майнинга биткоина увеличится как минимум на 3%, согласно оценщику сложности майнинга биткоина Bitrawr.

Ожидается, что 19 декабря сложность майнинга биткоина увеличится как минимум на 3%, согласно оценщику сложности майнинга биткоина Bitrawr.

Согласно данным, текущая сложность добычи BTC составляет 34244331613176,18, а предполагаемое повышение на 3% приведет к увеличению сложности добычи до 35421102548895-35421764497396.

Сложность майнинга описывает, насколько сложно решить криптографическую задачу, необходимую для создания блока в сети Bitcoin, и изменяется каждые две недели.

Сложность майнинга BTC в 2022 году

В 2022 году в сети Bitcoin было зафиксировано 26 корректировок сложности майнинга – в результате 16 из них значение повышалось, а в результате остальных десяти – понижалась. Это несколько отличается от 2021 года, когда сложность изменялась 27 раз, из которых 19 изменений были повышающими, а восемь – понижающими. При этом, в то время сложность майнинга повышалась девять раз подряд после того, как в Китае запретили майнинг биткоина.

На приведенном выше графике сложность майнинга BTC изображена оранжевой линией. Сложность майнинга пережила значительный всплеск в октябре. Однако в ноябре она достигла плато, а в декабре упала до нынешнего уровня.

Несмотря на падение, сложность майнинга биткоина в конце года будет всего на 4% ниже своего исторического максимума, что свидетельствует о том, что показатель остается высоким.

С момента достижения пика в ноябре средний хэшрейт BTC снизился, но он по-прежнему превышает 240 экзахеш в секунду.

Oluwapelumi Adejumo для CryptoSlate.

你可能也喜欢

国内首张防爆资质、全球首个加油大脑方案,他们凭什么拿下两个“第一”

据统计,今年国内具身智能领域融资总额已突破370亿元,行业正进入商业化落地的关键阶段。然而,如何让机器人真正进入加油站、油气场站等易燃易爆的高危场景,是首要挑战。这些场景要求机器人必须通过严苛的防爆认证,确保其硬件在设计上杜绝任何点火风险。 在加油站场景中,机器人需要完成一系列精细连贯的操作,如开盖、取枪、加油、归位等,且需适应不同车型的差异。而在场站巡检场景,则要求机器人具备长时间自主巡逻、多异常识别和即时响应的综合能力。此外,港口等多机器人协同场景也对系统架构提出了更高要求。 目前多数具身智能系统采用“流水线式”架构,在复杂长序列任务中容易因微小偏差导致连锁失败。为解决这一问题,前沿研究提出了世界模型驱动的预测方法,例如H-GAR架构。该框架通过“生成目标观测—合成中间过渡帧—交互感知动作精炼”三步,让机器人在执行前就能预测任务终态并规划完整视觉轨迹,从而实现“终态对齐”,显著提升长序列操作的稳定性和容错性。 实现特种场景落地需要“大脑”(智能算法)与“本体”(机械硬件)的深度耦合,以及从底层设计满足防爆等安全要求。随着行业加速商业化,那些能率先跑通“大脑-本体-数据”闭环的企业,将在竞争中占据先机。

marsbit57分钟前

国内首张防爆资质、全球首个加油大脑方案,他们凭什么拿下两个“第一”

marsbit57分钟前

交易

现货
合约
活动图片