Regulado
Bitpanda Financial Services GmbH: empresa de servicios de inversión MiFID II. VASP. E Money Institución. Payments GmbH: entidad de pago PSD 2.
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Solana
SOL
Las regulaciones ESG (Ambientales, Sociales y de Gobernanza) para los criptoactivos tienen como objetivo abordar su impacto ambiental (por ejemplo, la minería intensiva en energía), promover la transparencia y garantizar prácticas de gobernanza ética para alinear la industria de las criptomonedas con objetivos más amplios de sostenibilidad y sociales. Estas regulaciones fomentan el cumplimiento de estándares que mitigan riesgos y generan confianza en los activos digitales.
Nombre | Bitpanda Asset Management GmbH, Bitpanda GmbH |
Identificador de entidad jurídica relevante | 9845005X9B7N610K0093, 5493007WZ7IFULIL8G21 |
Nombre del criptoactivo | Chia |
Mecanismo de consenso | Chia emplea un mecanismo de consenso único llamado Prueba de espacio y tiempo (PoST), que enfatiza la eficiencia energética al tiempo que mantiene una red segura y descentralizada. Componentes principales: Prueba de espacio (PoS): Los participantes, llamados «granjeros», asignan almacenamiento en disco duro no utilizado para crear parcelas, que almacenan datos criptográficos. Durante la producción de bloques, los «farmers» compiten para encontrar una parcela que satisfaga un desafío criptográfico. A diferencia de la Prueba de trabajo (PoW) tradicional, este enfoque utiliza el almacenamiento en lugar de la potencia computacional, lo que reduce significativamente el consumo de energía. Prueba de tiempo (PoT): Los «Time Lords», nodos especializados, verifican el orden cronológico de los bloques utilizando funciones de retardo verificables (VDF). Esto garantiza que los bloques se añadan de forma secuencial, mejorando la seguridad y la coherencia de la red. Farming descentralizado: la combinación de PoS y PoT garantiza que el farming sea descentralizado y accesible, ya que se basa en recursos de almacenamiento ampliamente disponibles. |
Mecanismos de incentivo y tarifas aplicables | El modelo de incentivos de la cadena de bloques Chia recompensa a los participantes por contribuir con recursos de almacenamiento y mantener la seguridad de la red, al tiempo que emplea una estructura de tarifas transparente y predecible. Mecanismo de incentivos: Recompensas de bloque: Los agricultores obtienen recompensas en XCH (tokens Chia) al asignar almacenamiento a la red y producir bloques con éxito. Las recompensas de bloque disminuyen con el tiempo según un programa predeterminado, lo que fomenta la escasez de tokens a largo plazo. Incentivos para los Time Lords: Los Time Lords, responsables de verificar el orden cronológico de los bloques, garantizan la integridad y seguridad de la red. Aunque no reciben recompensas directas del protocolo, se les incentiva por su papel fundamental en el mantenimiento de la estabilidad de la cadena de bloques. Tarifas aplicables: Tarifas de transacción: Los usuarios pagan tarifas en XCH por ejecutar transacciones en la red Chia. Las tarifas de transacción se otorgan a los agricultores, lo que crea una fuente de ingresos adicional para los participantes de la red. Modelo de tarifas: Las tarifas de transacción se determinan dinámicamente en función de la actividad de la red y el tamaño de la transacción, lo que garantiza la escalabilidad y la rentabilidad para los usuarios. |
Inicio del período | 2024-09-09 |
Fin del período | 2025-09-09 |
Consumo de energía | 985500.00000 (kWh/a) |
Recursos y metodologías de consumo de energía | Para calcular el consumo energético, se utiliza el enfoque denominado «ascendente». Se considera que los nodos son el factor central del consumo energético de la red. Estas hipótesis se basan en conclusiones empíricas obtenidas mediante el uso de sitios web de información pública, rastreadores de código abierto y rastreadores desarrollados internamente. Los principales factores determinantes para estimar el hardware utilizado en la red son los requisitos para el funcionamiento del software cliente. El consumo energético de los dispositivos de hardware se midió en laboratorios de ensayo certificados. Para calcular el consumo energético, utilizamos, cuando estaba disponible, el identificador de tokens digitales de grupos funcionalmente fungibles (FFG DTI) para determinar todas las implementaciones del activo en cuestión dentro del ámbito de aplicación y actualizamos los mapeos periódicamente, basándonos en los datos de la Digital Token Identifier Foundation. La información relativa al hardware utilizado y al número de participantes en la red se basa en hipótesis que se verifican con el mayor esfuerzo posible utilizando datos empíricos. En general, se supone que los participantes son en gran medida racionales desde el punto de vista económico. Como principio de precaución, en caso de duda, hacemos hipótesis conservadoras, es decir, estimamos al alza los impactos adversos. |
Consumo de energía renovable | 32.225548601 (%) |
Intensidad energética | 0.06429 (kWh) |
Emisiones de GEI de DLT del Alcance 1 - Controladas | 0.00000 (tCO2e/a) |
Emisiones de GEI de DLT del Alcance 2 - Compradas | 327.98728 (tCO2e/a) |
Intensidad de GEI | 0.02140 (kgCO2e) |
Fuentes de energía clave y metodologías | Para determinar la proporción de uso de energías renovables, se determinarán las ubicaciones de los nodos utilizando sitios de información pública, rastreadores de código abierto y rastreadores desarrollados internamente. Si no se dispone de información sobre la distribución geográfica de los nodos, se utilizarán redes de referencia comparables en términos de estructura de incentivos y mecanismo de consenso. Esta información geográfica se fusiona con la información pública de Our World in Data, véase la cita. La intensidad se calcula como el coste energético marginal con respecto a una transacción más. Ember (2025); Energy Institute - Statistical Review of World Energy (2024) – con un procesamiento importante por parte de Our World in Data. «Porcentaje de electricidad generada por energías renovables - Ember y Energy Institute» [conjunto de datos]. Ember, «Yearly Electricity Data Europe»; Ember, «Yearly Electricity Data»; Energy Institute, «Statistical Review of World Energy» [datos originales]. Obtenido de https://ourworldindata.org/grapher/share-electricity-renewables. |
Fuentes clave de GEI y metodologías | Para determinar las emisiones de GEI, se determinarán las ubicaciones de los nodos utilizando sitios de información pública, rastreadores de código abierto y rastreadores desarrollados internamente. Si no se dispone de información sobre la distribución geográfica de los nodos, se utilizarán redes de referencia comparables en términos de estructura de incentivos y mecanismo de consenso. Esta información geográfica se fusiona con la información pública de Our World in Data, véase la cita. La intensidad se calcula como la emisión marginal con respecto a una transacción más. Ember (2025); Energy Institute - Statistical Review of World Energy (2024) - con un procesamiento importante por parte de Our World in Data. «Carbon intensity of electricity generation - Ember and Energy Institute» [conjunto de datos]. Ember, «Yearly Electricity Data Europe»; Ember, «Yearly Electricity Data»; Energy Institute, «Statistical Review of World Energy» [datos originales]. Obtenido de https://ourworldindata.org/grapher/carbon-intensity-electricity. Licenciado bajo CC BY 4.0. |