Nervos Network (CKB) - Preis

Bitpanda Asset Management GmbH, Bitpanda GmbH

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Nervos Network

Das Nervos-Netzwerk nutzt den Proof-of-Work (PoW)-Mechanismus in Kombination mit dem NC-MAX-Konsensalgorithmus, um einen Konsens im gesamten dezentralen Netzwerk zu erreichen. Dies gewährleistet eine sichere, dezentrale und effiziente Blockchain und löst gleichzeitig Probleme, die mit herkömmlichen Konsensprotokollen verbunden sind. Hauptmerkmale des Konsensmechanismus von Nervos: 1. Proof-of-Work (PoW): Dezentralisierung: PoW wird aufgrund seiner Anpassungsfähigkeit an externe Faktoren wie Mining-Ausrüstung, Energieverbrauch und Regulierung gewählt, wodurch sichergestellt wird, dass kein einzelner Teilnehmer das Netzwerk im Laufe der Zeit dominieren kann. Die kontinuierliche Reinvestition, die erforderlich ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben, verhindert eine Monopolisierung. Sicherheit: PoW ist einfacher und robuster als andere Konsensmechanismen, da weniger Annahmen erforderlich sind, wodurch es weniger anfällig für Schwachstellen ist. Fairness: PoW gewährleistet eine gerechte Verteilung der Belohnungen im Laufe der Zeit, im Gegensatz zum Proof of Stake (PoS), der frühe Teilnehmer begünstigen kann. 2. NC-MAX-Konsensalgorithmus: Basiert auf dem Nakamoto-Konsens: NC-MAX basiert auf dem Nakamoto-Konsens (NC) von Bitcoin, der sich im Laufe der Zeit als sicher und belastbar erwiesen hat. Widerstand gegen Angriffe auf Transaktionszurückhaltung: NC-MAX behebt Schwachstellen in herkömmlichen PoW-Systemen, wie z. B. das Zurückhalten von Transaktionen, indem der Blockbestätigungsprozess in zwei Schritte aufgeteilt wird: Vorschlag und Bestätigung, sodass Transaktionen vor der Bestätigung vollständig weitergegeben werden können. Verbesserte Blockverbreitung: Dieser Ansatz beseitigt Engpässe und Verzögerungen bei der Blockverbreitung, verbessert die Netzwerkeffizienz und verringert das Risiko einer Netzwerküberlastung. Verbesserter Block-Durchsatz: NC-MAX passt die Blockintervalle dynamisch an die Netzwerkleistung an, um den Durchsatz zu maximieren und gleichzeitig die Sicherheit zu gewährleisten. So wird sichergestellt, dass kürzere Blockzeiten nicht auf Kosten der Netzwerkstabilität gehen. Robuste Resistenz gegen Selfish Mining: NC-MAX macht Selfish-Mining-Strategien unrentabel, indem es die Rechenleistung des Netzwerks genau misst und verhindert, dass Miner unfaire Belohnungen erhalten, wodurch die Netzwerksicherheit erhöht wird.

Das Nervos-Netzwerk verwendet einen einzigartigen Anreizmechanismus und eine einzigartige Gebührenstruktur, um Sicherheit, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit zu gewährleisten. Anreizmechanismus: 1. Proof-of-Work (PoW)-Konsens: Nervos verwendet einen PoW-Konsensmechanismus, um seine Layer-1-Blockchain, die Common Knowledge Base (CKB), zu sichern. Miner validieren Transaktionen und fügen sie der Blockchain hinzu, um die Netzwerkintegrität sicherzustellen. 2. CKByte (CKB) Token: CKByte ist das native Token des Nervos-Netzwerks. Es dient mehreren Zwecken: Datenspeicherung: Inhaber können Daten in der Blockchain speichern, wobei ein CKByte das Recht einräumt, ein Byte an Daten zu speichern. Transaktionsgebühren: CKBytes werden zur Zahlung von Transaktionsgebühren verwendet, um die Arbeit der Miner zu vergüten. State Rent: CKBytes werden benötigt, um Daten in der Blockchain zu speichern, wobei den Minern Gebühren für die Bereitstellung von Speicherplatz gezahlt werden. 3. Nervos DAO (Dezentrale Autonome Organisation): Die Nervos DAO ermöglicht es CKByte-Inhabern, ihre Token gegen „CKB-Zellen“ zu sperren, die im Laufe der Zeit Belohnungen einbringen.

2024-09-09

2025-09-09

265057277.93436 (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: NC-Max. 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 (%)

1.51288 (kWh)

0.00000 (tCO2e/a)

109202.55454 (tCO2e/a)

0.62330 (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.