Bitpanda Asset Management GmbH, Bitpanda GmbH

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Kaspa

La chaîne de blocs Kaspa utilise un mécanisme de consensus unique de preuve de travail appelé protocole GHOSTDAG (Greedy Heaviest Observed Subtree Directed Acyclic Graph). GHOSTDAG est conçu pour offrir un débit élevé, une faible latence et une finalité sécurisée, en relevant les défis d'évolutivité et de performance auxquels sont généralement confrontés les systèmes de chaînes de blocs traditionnels. Principales caractéristiques du mécanisme de consensus de Kaspa : 1. Structure de graphe acyclique dirigé (DAG) : Kaspa fonctionne sur un DAG, ce qui permet de produire simultanément plusieurs blocs et de les relier entre eux de manière à éliminer le besoin d'une chaîne linéaire unique. Cela permet la production parallèle de blocs, ce qui augmente considérablement le débit global du réseau. Contrairement aux blockchains traditionnelles où seule la chaîne la plus longue est considérée comme valide, Kaspa permet aux blocs de coexister, ce qui augmente le débit des transactions et l'évolutivité. 2. Protocole GHOSTDAG : Le protocole GHOSTDAG résout les défis qui se posent dans les réseaux basés sur DAG en assurant un ordre cohérent des blocs. Il utilise le concept de blocs « croissants » à partir du sous-arbre le plus lourd observé, ce qui signifie que les nouveaux blocs sont intégrés dans le DAG de manière à donner la priorité aux branches les plus sûres et les plus valides. Ce mécanisme permet à Kaspa de maintenir la finalité et d'éviter les bifurcations tout en augmentant le débit global du système. 3. Débit élevé et faible latence : le protocole GHOSTDAG de Kaspa permet une confirmation de bloc à grande vitesse sans sacrifier la sécurité, en traitant des milliers de transactions par seconde avec une faible latence. 4. Preuve de travail (PoW) : Kaspa utilise la preuve de travail (PoW - Proof of Work) pour la validation des blocs, où les mineurs doivent résoudre des énigmes cryptographiques pour ajouter de nouveaux blocs au DAG. Cela garantit l'intégrité et la sécurité du réseau tout en rendant le processus de minage décentralisé et sans autorisation. Le PoW garantit qu'aucun mineur ou groupe ne peut contrôler le réseau, ce qui contribue à la nature décentralisée de Kaspa. 5. Création simultanée de blocs : Dans Kaspa, les blocs sont créés en parallèle par les mineurs, et leur validité est déterminée par le protocole de consensus (GHOSTDAG), ce qui permet une grande évolutivité et des temps de blocage rapides (environ un bloc par seconde). 6. Finalité du bloc : Une fois qu'un bloc est ajouté au DAG et soutenu par un nombre suffisant de blocs ultérieurs, il atteint sa finalité, ce qui signifie qu'il ne peut pas être inversé ou réorganisé.

Kaspa utilise un mécanisme de consensus par preuve de travail (PoW - Proof of Work) pour sécuriser son réseau et récompenser les participants. Les mineurs valident les transactions et ajoutent de nouveaux blocs à la structure DAG (Directed Acyclic Graph), gagnant des récompenses pour leurs efforts. Mécanisme d'incitation : 1. récompenses pour le minage : Récompenses pour les blocs : Les mineurs reçoivent des jetons KAS nouvellement frappés en récompense de l'exploitation réussie de nouveaux blocs. La récompense de bloc diminue au fil du temps, selon un calendrier prédéterminé, afin de contrôler l'offre totale de jetons KAS. Frais de transaction : Outre les récompenses de bloc, les mineurs perçoivent des frais de transaction sur les transactions incluses dans les blocs qu'ils exploitent. Les utilisateurs paient ces frais pour inciter les mineurs à donner la priorité à leurs transactions. 2. Frais de transaction : Les utilisateurs paient des frais de transaction pour que leurs transactions soient traitées et incluses dans la blockchain. Ces frais sont déterminés par la taille de la transaction et les conditions actuelles du réseau. Des frais plus élevés peuvent accélérer l'inclusion des transactions, en particulier pendant les périodes de forte activité du réseau. Frais applicables : 1. Frais de transaction : Les frais de transaction sont calculés en fonction de la taille de la transaction, mesurée en octets. Le taux des frais est dynamique et s'ajuste en fonction de la congestion du réseau et de la demande. Les utilisateurs peuvent estimer les taux de frais appropriés à l'aide d'outils tels que la méthode RPC getFeeEstimate() du nœud Rusty Kaspa, qui fournit des suggestions de taux de frais en temps réel sur la base des conditions actuelles du réseau. 2. Taux de frais et qualité de service (QoS) : Le taux de frais influe sur la priorité des transactions. Un taux de frais élevé augmente la probabilité qu'une transaction soit incluse dans le bloc suivant, ce qui garantit des délais de confirmation plus courts. La structure des frais de Kaspa permet aux utilisateurs d'ajuster leurs taux de frais pour équilibrer le coût et la vitesse des transactions selon leurs préférences.

2024-09-09

2025-09-09

2831162818.95504 (kWh/a)

Pour le calcul de la consommation d'énergie, on utilise l'approche dite „top-down”, qui repose sur une estimation économique de l'activité des mineurs. Les mineurs sont des personnes ou des dispositifs qui participent activement au mécanisme de consensus de preuve de travail. Ils sont considérés comme le facteur central de la consommation d'énergie du réseau. Le matériel est présélectionné en fonction de l'algorithme de hachage du mécanisme de consensus : KHeavyhash. Un seuil de rentabilité actuel est déterminé sur la base de la structure des revenus et des coûts des opérations minières. Seul le matériel informatique dépassant le seuil de rentabilité est pris en compte pour le réseau. La consommation énergétique du réseau peut être déterminée en tenant compte de la répartition du matériel informatique, des niveaux d'efficacité de son fonctionnement et des informations disponibles sur la chaîne concernant les possibilités de revenus des mineurs. Si une utilisation significative du minage fusionné est connue, celle-ci est prise en compte. Pour calculer la consommation d'énergie, nous avons utilisé, lorsqu'il était disponible, le Functionally Fungible Group Digital Token Identifier (FFG DTI) afin de déterminer toutes les implémentations de l'actif en question dans le champ d'application et nous mettons régulièrement à jour les mappages, sur la base des données de la Digital Token Identifier Foundation. Les informations relatives au matériel utilisé et au nombre de participants au réseau sont basées sur des hypothèses vérifiées avec le plus grand soin à l'aide de données empiriques. En général, les participants sont supposés être largement rationnels sur le plan économique. Par mesure de précaution, nous faisons des hypothèses prudentes en cas de doute, c'est-à-dire que nous faisons des estimations plus élevées pour les impacts négatifs.

29.306425042 (%)

3.52573 (kWh)

0.00000 (tCO2e/a)

1166427.93040 (tCO2e/a)

1.45259 (kgCO2e)

Pour déterminer la proportion d'énergie renouvelable utilisée, l'emplacement des nœuds doit être déterminé à l'aide de sites d'information publics, de robots d'indexation open source et de robots d'indexation développés en interne. Si aucune information n'est disponible sur la répartition géographique des nœuds, on utilise des réseaux de référence comparables en termes de structure d'incitation et de mécanisme de consensus. Ces informations géographiques sont fusionnées avec les informations publiques de Our World in Data, voir référence. L'intensité est calculée comme le coût énergétique marginal par transaction supplémentaire. Ember (2025) ; Energy Institute - Statistical Review of World Energy (2024) – avec un traitement majeur par Our World in Data. « Part de l'électricité produite à partir de sources renouvelables – Ember et Energy Institute » [ensemble de données]. Ember, « Données annuelles sur l'électricité en Europe » ; Ember, « Données annuelles sur l'électricité » ; Energy Institute, « Statistical Review of World Energy » [données originales]. Extrait de https://ourworldindata.org/grapher/share-electricity-renewables.

Pour déterminer les émissions de GES, les emplacements des nœuds doivent être déterminés à l'aide de sites d'information publics, de robots d'indexation open source et de robots d'indexation développés en interne. Si aucune information n'est disponible sur la répartition géographique des nœuds, on utilise des réseaux de référence comparables en termes de structure d'incitation et de mécanisme de consensus. Ces informations géographiques sont fusionnées avec les informations publiques de Our World in Data, voir référence. L'intensité est calculée comme l'émission marginale par rapport à une transaction supplémentaire. Ember (2025) ; Energy Institute - Statistical Review of World Energy (2024) - avec un traitement important par Our World in Data. « Carbon intensity of electricity generation - Ember and Energy Institute » [ensemble de données]. Ember, « Données annuelles sur l'électricité en Europe » ; Ember, « Données annuelles sur l'électricité » ; Energy Institute, « Statistical Review of World Energy » [données originales]. Extrait de https://ourworldindata.org/grapher/carbon-intensity-electricity Sous licence CC BY 4.0.