比特币矿工在 9 万美元的价格区间内损失惨重，但这种“死亡螺旋”的数学规律已经触及了死角。

比特币“矿工抛售”的故事之所以令人感到安慰，就像所有简单的故事一样。价格下跌，矿工耗尽氧气，代币涌入交易所，价格的波动完全被一个显而易见的“罪魁祸首”所左右。

但矿业公司并非孤立存在，抛售压力也并非一时兴起。它牵涉到数学、合同和截止日期。当压力来临时，重要的不是矿业公司是否愿意出售，而是他们是否不得不出售，以及在不损害他们努力维持的业务的前提下，他们能够出售多少。

因此，理解矿工“投降”最有效的方法是将其视为一个思想实验。想象一下，你现在正在运营一个矿场，市场算力曲线已经反转，价格低于基于难度估算的平均总维持成本（约 9 万美元）。

与此同时，矿工的总持仓量约为 50,000 BTC：无论从哪个角度来看都不算少，但也不是无穷无尽的。

现在你面临一个看似简单却又很棘手的问题。如果价格在一段时间内低于平均AISC水平，那么在30到90天内，在贷款方、电力合同以及你自身的运营现实都产生阻力之前，你能发行多少枚代币？

AISC是一个动态变化的目标，而不是一个固定的数字。

维持运营总成本（AISC）是加密货币领域借用自挖矿和商品交易的术语，但它确实名副其实，因为它迫使你不再假装电费是唯一的开支。AISC本质上是一个决定你能否继续经营的数字。它不是“你今天能否维持机器运转”，而是“你能否保持运营健康，以确保下个季度依然能够存在”。

你可以把比特币矿工的 AISC 看作是三层结构，即使不同的研究机构对这三层的划分有所不同。

第一层成本是每个人都能理解的：直接运营现金成本。电费是其中的核心，因为无论你信心满满还是信心不足，电表都会一直运转。此外，还要加上托管费（如果你不拥有自己的网站）、维修费、泳池维护费、网络运营费，以及那些让网站不至于变成昂贵取暖器的人员费用。

第二层是梗图中容易被忽略的部分：维持性资本支出。这并非增长性资本支出：维持性资本支出是指你为了防止服务器逐渐老化而投入的资金。风扇会故障，哈希板会老化，容器会生锈，更重要的是，网络会变得越来越难以应对。即使你的机器目前运行良好，如果其他服务器都升级了而你没有，你也会失去一部分市场份额。

这就是挖矿难度发挥作用的地方。比特币会调整挖矿难度，以确保区块大致按时到达。当算力提升时，挖矿难度也会相应提高，同样的机器消耗相同的能量所能获得的BTC就会减少。

当算力下降时，挖矿难度会降低，剩余的矿工也能获得略微更好的收益。我们使用的AISC框架明确基于挖矿难度，这是一种简洁的方式来捕捉这种动态变化，而无需每个矿工的私有算力合约。

第三层因素会将压力转化为强制性行为：企业成本和融资。一家私营运营商可能主要关心电力和维护。而一家负债累累的上市矿业公司则关心利息支付、契约条款、流动性缓冲以及再融资能力。

这就是为什么AISC会随着时间推移而变化，使得关于单一数值的争论显得毫无意义。它会随着难度变化而变化，也会随着机队构成变化而变化（老旧机器被淘汰，新机器加入）。

当电力环境发生变化时，情况也会发生变化，尤其是对于受现货价格影响的矿工而言；当资本成本发生变化时，情况也会发生变化，这就是为什么即使哈希输出相同，矿工在周期中的某个阶段看起来稳定，而在另一个阶段却可能变得脆弱的原因。

因此，当价格跌破平均AISC估值（例如约9万美元）时，并不意味着整个网络会立即崩溃，只是重心会受到影响。一些矿工安然无恙，一些矿工受到挤压，还有一些矿工则处于紧急救助状态。压力是真实存在的，但应对措施并不均衡，正是这种不均衡性避免了“所有人同时抛售”成为默认结果。

还有另一个原因，那就是默认结果并非抛售。矿工除了出售BTC之外，还有更多应对之策：他们可以关闭低收益矿机、减少挖矿以支付电网费用、展期对冲合约以及重新协商托管条款。而且，正如CryptoSlate此前报道，许多矿工现在都拥有与人工智能数据中心相关的副业，这可以缓冲挖矿业绩不佳的月份。

这就引出了真正的问题，那就是当压力增大时，结构上需要进行多少销售？

垃圾场数学：哪些东西可以卖掉而不至于让企业破产

无论你是否满意，都先从协议提供的流程开始。减半后，The Block奖励机制每天新增的BTCBTC约为 450 个，每月约为 13,500BTC。

如果矿工卖掉所有新发行的比特币，这就是流通量出售的上限。实际上，矿工之间并不会协调，而且并非所有矿工都需要卖掉他们挖到的所有比特币。但作为一个思想实验，每天 450 BTC是不会影响任何现有库存的新增供应量上限。

现在我们来谈谈库存，因为那些耸人听闻的新闻标题都指向了这一点。我们采用 Glassnode 的估计，即矿工目前持有约 5 万枚BTC。5 万枚BTC的库存听起来很多，但如果将其转化为时间序列，情况就大不相同了。如果将库存分散到 60 天，那么 10% 的库存量就是 5000 枚BTC，相当于每天约 83 枚BTC。如果将库存分散到 90 天，那么 30% 的库存量就是 1.5 万枚BTC，相当于每天约 167 枚BTC。

这就是压力窗口下矿工强制分配的基本形状：流量抛售完成了大部分工作，库存抛售增加了较小但仍然有意义的数量，除非压力严重到库存成为主要工具。

所以，让我们在玩具模型下设定三条价格路径：90,000 美元、80,000 美元、70,000 美元。然后将它们与三个中间状态联系起来，这些中间状态反映了矿工在利润率变低时的行为方式。

在基本情况下，矿工出售发行总量的一半，不动用任何库存。这相当于每天 225 个BTC。60 天内，总发行量为 13,500 个BTC，乘以 50%，即 6,750 个BTC。90 天内，发行量为 10,125 个BTC。
在保守的压力测试中，矿工在 60 天内售出 100% 的发行量，并同时售出 10% 的库存。这意味着每天从发行量中售出 450 个BTC，加上每天从库存中售出的 83 个BTC，总计每天约 533 个BTC。

在压力极大的情况下，矿工会在 90 天内卖出 100% 的发行量和 30% 的库存。这相当于 450 加 167，约 617 个BTC/天。

这些是上限草图，回答了一个更具体的问题：市场允许什么？

为了了解市场对此的反应程度，我们将使用读者已经熟悉的最简单的比较指标：以比特币等值金额衡量的ETF资金流动天数。ETF资金流出仅占比特币计价资产管理规模（AUM）的2.5%左右，约45亿美元。CryptoSlate此前曾指出，这些资金流出更多是技术性因素而非信念驱动。使用这种比较方法无需探究其动机，因为关键在于规模。

如果每枚比特币的价格是 9 万美元，那么一天 1 亿美元的交易额大约相当于 1111BTC。如果是 8 万美元，则相当于 1250 枚BTC。如果是 7 万美元，则相当于 1429 枚BTC。突然间，矿工的数量看起来不再像床底下的怪物，而更像是市场一直在消化的资金流动数据一样，可以放在同一个架子上。

假设矿工每天仅发行 600 个BTC，这大约相当于市值 1 亿美元、价格 9 万美元的 ETF 日发行量的一半。如果这些比特币被抛售到流动性不足的市场，或者周末流动性紧张，又或者集中在几个交易量巨大的时段，那么这些比特币仍然可能影响价格。但是，矿工大量涌入市场的说法存在两个限制：一是比特币的发行量，二是矿工愿意且能够清算的有限库存。

还有一些执行细节比人们想象的更重要。很多矿工的抛售并非直接以市价单的形式挂入公开订单簿。它们可能通过场外交易平台进行，以远期销售的形式进行，或者作为更广泛的资金管理的一部分来处理。这并不能消除抛售压力，但会改变其在交易记录上的体现方式。当人们期待看到明显的价格上涨，而实际看到的却是缓慢的波动时，对市场的影响就会减弱。

那么，是什么因素会让这种有序的波动演变成更糟糕的局面呢？这绝不仅仅是价格跌破ASIC矿机那么简单。真正的触发点在于融资层何时掌握了决策权。如果矿工需要维持最低流动性、满足抵押条款，或者在市场低迷时期应对再融资难题，那么库存就从可选项变成了必需品。

这就是对这个热门问题的冷静回答。即使在压力很大、曲线反转的情况下，矿工一个月或一个季度能抛出的比特币数量也存在实际的极限。如果你想要一个实际的上限，那么这个假设最终会把你拉回到同一个区间：在压力较小的情况下，每天抛出几百个BTC；而在压力极大的情况下，例如需要进行库存削减时，每天抛出大约 500 到 650 个BTC。具体数字取决于电力条款和债务限制等因素，你可以稍后考虑这些因素。

如果你想猜测是什么因素影响了市场走势，那么最终的答案可能会让你感到沮丧，甚至有些不切实际。市场往往不太在意卖方的品牌标签，而更关注交易的节奏、交易场所和周围的流动性。矿业股可能会加剧下跌行情，但认为它们在股价下跌中拥有无限上涨空间的想法，在与它们的资产负债表进行对比后便不攻自破。