Precio de NKN (NKN)

Bitpanda Asset Management GmbH, Bitpanda GmbH

9845005X9B7N610K0093, 5493007WZ7IFULIL8G21

NKN

NKN emplea un mecanismo de consenso único llamado Prueba de Retransmisión (Proof of Relay, PoR), diseñado específicamente para la transmisión descentralizada de datos. Este mecanismo incentiva a los nodos de la red a retransmitir datos entre los participantes. Cada nodo en la red NKN contribuye transmitiendo datos y participando en el proceso de consenso. El mecanismo PoR utiliza una clave pública como identificador del nodo y aplica un algoritmo basado en Funciones Aleatorias Verificables (Verifiable Random Functions, VRF) para garantizar que el consenso se logre de manera eficiente y segura. El proceso VRF asegura que la selección de nodos para participar en el consenso sea justa e impredecible, manteniendo la descentralización de la red. A diferencia de los sistemas tradicionales de Prueba de Trabajo (Proof of Work, PoW) o Prueba de Participación (Proof of Stake, PoS), la PoR de NKN no depende de la minería ni del staking. En su lugar, recompensa a los nodos por su contribución a la retransmisión de datos, asegurando que la red se expanda de manera natural a medida que aumenta su uso.

El token NKN se utiliza como la moneda nativa para las transacciones dentro de la red y los incentivos. Los usuarios pagan comisiones en tokens NKN por la transmisión de datos y otros servicios dentro de la red. Los nodos ganan estos tokens como compensación por retransmitir datos, con recompensas proporcionales a la cantidad de datos transmitidos con éxito. El modelo económico de NKN está diseñado para equilibrar de manera dinámica la oferta y la demanda. Los nodos compiten por ofrecer la transmisión de datos más rápida y fiable, creando un enfoque basado en el mercado para la asignación del ancho de banda. Este entorno competitivo garantiza la eficiencia de la red, manteniendo una baja latencia y un alto rendimiento.

2024-09-09

2025-09-09

591300.00000 (kWh/a)

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.

32.225548601 (%)

0.00810 (kWh)

0.00000 (tCO2e/a)

196.79237 (tCO2e/a)

0.00270 (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.