Bitpanda Asset Management GmbH, Bitpanda GmbH

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Kaspa

Die Kaspa-Blockchain verwendet einen einzigartigen Proof-of-Work-Konsensmechanismus, das sogenannte GHOSTDAG-Protokoll (Greedy Heaviest Observed Subtree Directed Acyclic Graph). GHOSTDAG ist darauf ausgelegt, einen hohen Durchsatz, eine geringe Latenz und eine sichere Endgültigkeit zu bieten und die Skalierbarkeits- und Leistungsprobleme zu lösen, mit denen herkömmliche Blockchain-Systeme in der Regel konfrontiert sind. Hauptmerkmale des Konsensmechanismus von Kaspa: 1. Struktur des gerichteten azyklischen Graphen (DAG): Kaspa arbeitet mit einem DAG, sodass mehrere Blöcke gleichzeitig erzeugt und so miteinander verknüpft werden können, dass keine einzelne lineare Kette erforderlich ist. Dies ermöglicht eine parallele Blockproduktion, wodurch der Gesamtdurchsatz des Netzwerks erheblich gesteigert wird. Im Gegensatz zu herkömmlichen Blockchains, bei denen nur die längste Kette als gültig betrachtet wird, ermöglicht Kaspa die Koexistenz von Blöcken, wodurch der Transaktionsdurchsatz und die Skalierbarkeit erhöht werden. 2. GHOSTDAG-Protokoll: Das GHOSTDAG-Protokoll löst die Herausforderungen, die in DAG-basierten Netzwerken auftreten, indem es eine konsistente Reihenfolge der Blöcke sicherstellt. Es verwendet das Konzept des „Wachsens“ von Blöcken aus dem schwersten beobachteten Teilbaum.

Kaspa verwendet einen Proof-of-Work (PoW)-Konsensmechanismus, um sein Netzwerk zu sichern und Anreize für die Teilnehmer zu schaffen. Miner validieren Transaktionen und fügen der DAG-Struktur (Directed Acyclic Graph) neue Blöcke hinzu, wofür sie eine Belohnung erhalten. Anreizmechanismus: 1. Mining-Belohnungen: Blockbelohnungen: Miner erhalten neu geprägte KAS-Token als Belohnung für das erfolgreiche Mining neuer Blöcke. Die Blockbelohnung sinkt im Laufe der Zeit nach einem vorgegebenen Zeitplan, um den Gesamtbestand an KAS-Token zu kontrollieren. Transaktionsgebühren: Zusätzlich zu den Blockbelohnungen verdienen Miner Transaktionsgebühren aus den Transaktionen, die in den von ihnen abgebauten Blöcken enthalten sind. Benutzer zahlen diese Gebühren, um Miner dazu zu motivieren, ihre Transaktionen zu priorisieren. 2. Transaktionsgebühren: Benutzer zahlen Transaktionsgebühren, damit ihre Transaktionen verarbeitet und in die Blockchain aufgenommen werden. Diese Gebühren richten sich nach der Größe der Transaktion und den aktuellen Netzwerkbedingungen. Höhere Gebühren können die Aufnahme von Transaktionen beschleunigen, insbesondere in Zeiten hoher Netzwerkaktivität. Anwendbare Gebühren: 1. Transaktionsgebühren: Transaktionsgebühren werden auf der Grundlage der Größe der Transaktion, gemessen in Bytes, berechnet. Der Gebührensatz ist dynamisch und passt sich der Netzwerkauslastung und der Nachfrage an. Benutzer können angemessene Gebührensätze mithilfe von Tools wie der getFeeEstimate() RPC-Methode des Rusty Kaspa-Knotens schätzen, die Echtzeit-Gebührensatzvorschläge auf der Grundlage der aktuellen Netzwerkbedingungen bereitstellt. 2. Gebührensatz und Quality of Service (QoS): Der Gebührensatz beeinflusst die Priorität von Transaktionen. Ein höherer Gebührensatz erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass eine Transaktion in den nächsten Block aufgenommen wird, wodurch schnellere Bestätigungszeiten gewährleistet werden. Die Gebührenstruktur von Kaspa ermöglicht es Benutzern, ihre Gebührensätze so anzupassen, dass Kosten und Transaktionsgeschwindigkeit nach ihren Präferenzen ausbalanciert werden.

2024-09-09

2025-09-09

2831162818.95504 (kWh/a)

Für die Berechnung des Energieverbrauchs wird der sogenannte „Top-Down“-Ansatz verwendet, bei dem eine wirtschaftliche Berechnung der Miner angenommen wird. Miner sind Personen oder Geräte, die aktiv am Proof-of-Work-Konsensmechanismus teilnehmen. Die Miner werden als zentraler Faktor für den Energieverbrauch des Netzwerks betrachtet. Die Hardware wird anhand des Hash-Algorithmus des Konsensmechanismus vorab ausgewählt: KHeavyhash. Auf Basis der Einnahmen- und Kostenstruktur für den Mining-Betrieb wird eine aktuelle Rentabilitätsschwelle ermittelt. Für das Netzwerk wird nur Hardware berücksichtigt, die über der Rentabilitätsschwelle liegt. Der Energieverbrauch des Netzwerks kann unter Berücksichtigung der Verteilung der Hardware, der Effizienzgrade für den Betrieb der Hardware und der On-Chain-Informationen zu den Einnahmemöglichkeiten der Miner ermittelt werden. Wenn eine signifikante Nutzung von Merge Mining bekannt ist, wird dies berücksichtigt. Bei der Berechnung des Energieverbrauchs haben wir – sofern verfügbar – den Functionally Fungible Group Digital Token Identifier (FFG DTI) verwendet, um alle Implementierungen des betreffenden crypto-assets im Umfang zu ermitteln, und wir aktualisieren die Zuordnungen regelmäßig auf der Grundlage von Daten der Digital Token Identifier Foundation. Die Informationen über die verwendete Hardware und die Anzahl der Teilnehmer im Netzwerk basieren auf Annahmen, die nach bestem Wissen und Gewissen anhand empirischer Daten überprüft werden. Im Allgemeinen wird davon ausgegangen, dass die Teilnehmer weitgehend wirtschaftlich rational handeln. Als Vorsichtsmaßnahme treffen wir im Zweifelsfall konservative Annahmen, d. h. wir schätzen die negativen Auswirkungen höher ein.

29.306425042 (%)

3.52573 (kWh)

0.00000 (tCO2e/a)

1166427.93040 (tCO2e/a)

1.45259 (kgCO2e)

Um den Anteil der erneuerbaren Energien zu ermitteln, werden die Standorte der Knotenpunkte anhand öffentlicher Informationsseiten, Open-Source-Crawler und selbst entwickelten Crawlern ermittelt. Liegen keine Informationen zur geografischen Verteilung der Knotenpunkte vor, werden Referenznetzwerke herangezogen, die hinsichtlich ihrer Anreizstruktur und ihres Konsensmechanismus vergleichbar sind. Diese Geoinformationen werden mit öffentlichen Informationen aus Our World in Data zusammengeführt, siehe Quellenangabe. Die Intensität wird als marginale Energiekosten pro zusätzlicher Transaktion berechnet. Ember (2025); Energy Institute – Statistical Review of World Energy (2024) – mit umfangreicher Aufbereitung durch Our World in Data. „Anteil der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien – Ember und Energy Institute” [Datensatz]. Ember, „Jährliche Stromdaten Europa”; Ember, „Jährliche Stromdaten”; Energy Institute, „Statistical Review of World Energy” [Originaldaten]. Abgerufen unter https://ourworldindata.org/grapher/share-electricity-renewables.

Zur Ermittlung der Treibhausgasemissionen werden die Standorte der Knotenpunkte anhand öffentlicher Informationsseiten, Open-Source-Crawler und selbst entwickelten Crawlern ermittelt. Liegen keine Informationen zur geografischen Verteilung der Knotenpunkte vor, werden Referenznetzwerke herangezogen, die hinsichtlich ihrer Anreizstruktur und ihres Konsensmechanismus vergleichbar sind. Diese Geoinformationen werden mit öffentlichen Informationen aus Our World in Data zusammengeführt, siehe Quellenangabe. Die Intensität wird als marginale Emission in Bezug auf eine weitere Transaktion berechnet. Ember (2025); Energy Institute – Statistical Review of World Energy (2024) – mit umfangreicher Aufbereitung durch Our World in Data. „Carbon intensity of electricity generation – Ember and Energy Institute” [Datensatz]. Ember, „Yearly Electricity Data Europe“; Ember, „Yearly Electricity Data“; Energy Institute, „Statistical Review of World Energy“ [Originaldaten]. Abgerufen unter https://ourworldindata.org/grapher/carbon-intensity-electricity Lizenziert unter CC BY 4.0.