Bitpanda Asset Management GmbH, Bitpanda GmbH

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Kaspa

La cadena de bloques Kaspa utiliza un mecanismo de consenso de prueba de trabajo único llamado protocolo GHOSTDAG (Greedy Heaviest Observed Subtree Directed Acyclic Graph). GHOSTDAG está diseñado para ofrecer un alto rendimiento, baja latencia y finalidad segura, abordando los desafíos de escalabilidad y rendimiento que suelen enfrentar los sistemas tradicionales de cadena de bloques. Características clave del mecanismo de consenso de Kaspa: 1. Estructura de gráfico acíclico dirigido (DAG): Kaspa opera en un DAG, lo que permite producir múltiples bloques simultáneamente y vincularlos entre sí de manera que se elimine la necesidad de una sola cadena lineal. Esto permite la producción paralela de bloques, lo que aumenta significativamente el rendimiento general de la red. A diferencia de las cadenas de bloques tradicionales, en las que solo se considera válida la cadena más larga, Kaspa permite que los bloques coexistan, lo que aumenta el rendimiento de las transacciones y la escalabilidad. 2. Protocolo GHOSTDAG: El protocolo GHOSTDAG resuelve los desafíos que surgen en las redes basadas en DAG al garantizar un orden coherente de los bloques. Utiliza el concepto de bloques «crecientes» a partir del subárbol más pesado observado, lo que significa que los nuevos bloques se integran en el DAG de manera que se priorizan las ramas más seguras y válidas. Este mecanismo permite a Kaspa mantener la finalidad y evitar bifurcaciones al tiempo que aumenta el rendimiento general del sistema. 3. Alto rendimiento y baja latencia: el protocolo GHOSTDAG de Kaspa permite la confirmación de bloques a alta velocidad sin sacrificar la seguridad, procesando miles de transacciones por segundo con baja latencia. 4. Prueba de trabajo (PoW): Kaspa utiliza la prueba de trabajo (PoW) para la validación de bloques, en la que los mineros deben resolver acertijos criptográficos para añadir nuevos bloques al DAG. Esto garantiza la integridad y la seguridad de la red, al tiempo que hace que el proceso de minería sea descentralizado y sin permisos. El PoW garantiza que ningún minero o grupo pueda controlar la red, lo que contribuye a la naturaleza descentralizada de Kaspa. 5. Creación simultánea de bloques: En Kaspa, los bloques son creados en paralelo por los mineros, y su validez está determinada por el protocolo de consenso (GHOSTDAG), lo que permite una alta escalabilidad y tiempos de bloque rápidos (aproximadamente un bloque por segundo). 6. Finalidad del bloque: Una vez que un bloque se añade al DAG y está respaldado por un número suficiente de bloques posteriores, alcanza la finalidad, lo que significa que no puede revertirse ni reorganizarse.

Kaspa emplea un mecanismo de consenso de prueba de trabajo (PoW) para proteger su red e incentivar a los participantes. Los mineros validan las transacciones y añaden nuevos bloques a la estructura DAG (Directed Acyclic Graph), obteniendo recompensas por sus esfuerzos. Mecanismo de incentivos: 1. Recompensas por minería: Recompensas por bloque: Los mineros reciben tokens KAS recién acuñados como recompensa por minar con éxito nuevos bloques. La recompensa por bloque disminuye con el tiempo, siguiendo un programa predeterminado, para controlar el suministro total de tokens KAS. Tarifas de transacción: Además de las recompensas por bloque, los mineros obtienen tarifas de transacción de las transacciones incluidas en los bloques que extraen. Los usuarios pagan estas tarifas para incentivar a los mineros a priorizar sus transacciones. 2. Tarifas de transacción: Los usuarios pagan tarifas de transacción para que sus transacciones se procesen e incluyan en la cadena de bloques. Estas tarifas están determinadas por el tamaño de la transacción y las condiciones actuales de la red. Las tarifas más altas pueden acelerar la inclusión de la transacción, especialmente durante períodos de alta actividad de la red. Tarifas aplicables: 1. Tarifas de transacción: Las tarifas de transacción se calculan en función del tamaño de la transacción, medido en bytes. La tasa de la tarifa es dinámica y se ajusta según la congestión de la red y la demanda. Los usuarios pueden estimar las tarifas adecuadas utilizando herramientas como el método RPC getFeeEstimate() del nodo Rusty Kaspa, que proporciona sugerencias de tarifas en tiempo real basadas en las condiciones actuales de la red. 2. Tarifa y calidad del servicio (QoS): La tarifa influye en la prioridad de las transacciones. Una tarifa más alta aumenta la probabilidad de que una transacción se incluya en el siguiente bloque, lo que garantiza tiempos de confirmación más rápidos. La estructura de tarifas de Kaspa permite a los usuarios ajustar sus tarifas para equilibrar el coste y la velocidad de las transacciones según sus preferencias.

2024-09-09

2025-09-09

2831162818.95504 (kWh/a)

Para el cálculo del consumo energético se utiliza el enfoque denominado „top-down”, en el que se parte de un cálculo económico de los mineros. Los mineros son personas o dispositivos que participan activamente en el mecanismo de consenso de prueba de trabajo. Se considera que los mineros son el factor central del consumo energético de la red. El hardware se preselecciona en función del algoritmo hash del mecanismo de consenso: KHeavyhash. Se determina un umbral de rentabilidad actual sobre la base de la estructura de ingresos y costes de las operaciones mineras. Solo se tiene en cuenta para la red el hardware que supera el umbral de rentabilidad. El consumo energético de la red puede determinarse teniendo en cuenta la distribución del hardware, los niveles de eficiencia para el funcionamiento del hardware y la información en cadena relativa a las oportunidades de ingresos de los mineros. Si se conoce un uso significativo de la minería combinada, se tiene en cuenta. Al calcular el consumo energético, utilizamos, si está disponible, el Identificador de Tokens Digitales de Grupo Funcionalmente Fungible (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 Fundación Identificador de Tokens Digitales. 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.

29.306425042 (%)

3.52573 (kWh)

0.00000 (tCO2e/a)

1166427.93040 (tCO2e/a)

1.45259 (kgCO2e)

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.

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.