比特幣“礦工拋售”的故事之所以令人感到安慰，就像所有簡單的故事一樣。價格下跌，礦工耗盡氧氣，代幣湧入交易所，價格的波動完全被一個顯而易見的“罪魁禍首”所左右。
但礦業公司並非孤立存在，拋售壓力也並非一時興起。它牽涉到數學、合同和截止日期。當壓力來臨時，重要的不是礦業公司是否願意出售，而是他們是否不得不出售，以及在不損害他們努力維持的業務的前提下，他們能夠出售多少。
因此，理解礦工“投降”最有效的方法是將其視為一個思想實驗。想象一下，你現在正在運營一個礦場，市場算力曲線已經反轉，價格低於基於難度估算的平均總維持成本（約 9 萬美元）。
與此同時，礦工的總持倉量約為 50,000 BTC：無論從哪個角度來看都不算少，但也不是無窮無盡的。
現在你面臨一個看似簡單卻又很棘手的問題。如果價格在一段時間內低於平均AISC水平，那麼在30到90天內，在貸款方、電力合同以及你自身的運營現實都產生阻力之前，你能發行多少枚代幣？
AISC是一個動態變化的目標，而不是一個固定的數字。
維持運營總成本（AISC）是加密貨幣領域借用自挖礦和商品交易的術語，但它確實名副其實，因為它迫使你不再假裝電費是唯一的開支。AISC本質上是一個決定你能否繼續經營的數字。它不是“你今天能否維持機器運轉”，而是“你能否保持運營健康，以確保下個季度依然能夠存在”。
你可以把比特幣礦工的 AISC 看作是三層結構，即使不同的研究機構對這三層的劃分有所不同。
第一層成本是每個人都能理解的：直接運營現金成本。電費是其中的核心，因為無論你信心滿滿還是信心不足，電錶都會一直運轉。此外，還要加上託管費（如果你不擁有自己的網站）、維修費、泳池維護費、網絡運營費，以及那些讓網站不至於變成昂貴取暖器的人員費用。
第二層是梗圖中容易被忽略的部分：維持性資本支出。這並非增長性資本支出：維持性資本支出是指你為了防止服務器逐漸老化而投入的資金。風扇會故障，哈希板會老化，容器會生鏽，更重要的是，網絡會變得越來越難以應對。即使你的機器目前運行良好，如果其他服務器都升級了而你沒有，你也會失去一部分市場份額。
這就是挖礦難度發揮作用的地方。比特幣會調整挖礦難度，以確保區塊大致按時到達。當算力提升時，挖礦難度也會相應提高，同樣的機器消耗相同的能量所能獲得的BTC就會減少。
當算力下降時，挖礦難度會降低，剩餘的礦工也能獲得略微更好的收益。我們使用的AISC框架明確基於挖礦難度，這是一種簡潔的方式來捕捉這種動態變化，而無需每個礦工的私有算力合約。
第三層因素會將壓力轉化為強制性行為：企業成本和融資。一傢俬營運營商可能主要關心電力和維護。而一家負債累累的上市礦業公司則關心利息支付、契約條款、流動性緩衝以及再融資能力。
這就是為什麼AISC會隨著時間推移而變化，使得關於單一數值的爭論顯得毫無意義。它會隨著難度變化而變化，也會隨著機隊構成變化而變化（老舊機器被淘汰，新機器加入）。
當電力環境發生變化時，情況也會發生變化，尤其是對於受現貨價格影響的礦工而言；當資本成本發生變化時，情況也會發生變化，這就是為什麼即使哈希輸出相同，礦工在週期中的某個階段看起來穩定，而在另一個階段卻可能變得脆弱的原因。
因此，當價格跌破平均AISC估值（例如約9萬美元）時，並不意味著整個網絡會立即崩潰，只是重心會受到影響。一些礦工安然無恙，一些礦工受到擠壓，還有一些礦工則處於緊急救助狀態。壓力是真實存在的，但應對措施並不均衡，正是這種不均衡性避免了“所有人同時拋售”成為默認結果。
還有另一個原因，那就是默認結果並非拋售。礦工除了出售BTC之外，還有更多應對之策：他們可以關閉低收益礦機、減少挖礦以支付電網費用、展期對沖合約以及重新協商託管條款。而且，正如CryptoSlate此前報道，許多礦工現在都擁有與人工智能數據中心相關的副業，這可以緩衝挖礦業績不佳的月份。
這就引出了真正的問題，那就是當壓力增大時，結構上需要進行多少銷售？
垃圾場數學：哪些東西可以賣掉而不至於讓企業破產
無論你是否滿意，都先從協議提供的流程開始。減半後，The Block獎勵機制每天新增的BTCBTC約為 450 個，每月約為 13,500BTC。
如果礦工賣掉所有新發行的比特幣，這就是流通量出售的上限。實際上，礦工之間並不會協調，而且並非所有礦工都需要賣掉他們挖到的所有比特幣。但作為一個思想實驗，每天 450 BTC是不會影響任何現有庫存的新增供應量上限。
現在我們來談談庫存，因為那些聳人聽聞的新聞標題都指向了這一點。我們採用 Glassnode 的估計，即礦工目前持有約 5 萬枚BTC。5 萬枚BTC的庫存聽起來很多，但如果將其轉化為時間序列，情況就大不相同了。如果將庫存分散到 60 天，那麼 10% 的庫存量就是 5000 枚BTC，相當於每天約 83 枚BTC。如果將庫存分散到 90 天，那麼 30% 的庫存量就是 1.5 萬枚BTC，相當於每天約 167 枚BTC。
這就是壓力窗口下礦工強制分配的基本形狀：流量拋售完成了大部分工作，庫存拋售增加了較小但仍然有意義的數量，除非壓力嚴重到庫存成為主要工具。
所以，讓我們在玩具模型下設定三條價格路徑：90,000 美元、80,000 美元、70,000 美元。然後將它們與三個中間狀態聯繫起來，這些中間狀態反映了礦工在利潤率變低時的行為方式。
在基本情況下，礦工出售發行總量的一半，不動用任何庫存。這相當於每天 225 個BTC。60 天內，總髮行量為 13,500 個BTC，乘以 50%，即 6,750 個BTC。90 天內，發行量為 10,125 個BTC。
在保守的壓力測試中，礦工在 60 天內售出 100% 的發行量，並同時售出 10% 的庫存。這意味著每天從發行量中售出 450 個BTC，加上每天從庫存中售出的 83 個BTC，總計每天約 533 個BTC。
在壓力極大的情況下，礦工會在 90 天內賣出 100% 的發行量和 30% 的庫存。這相當於 450 加 167，約 617 個BTC/天。
| 價格（美元/BTC） | 地平線（天） | 發行售出百分比 | 財政部注資% | 發行量（BTC） | 國庫券已售出（BTC） | 總成交量（BTC） | 平均每日BTC | 平均每日美元數 | ETF等值@5億美元（BTC） | 礦工 vs ETF（BTC/天） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 90,000 | 60 | 25% | 10% | 6,750 | 5,000 | 11,750 | 195.8 | 17,625,000 | 5,556 | 195.8 對 5,556 |
| 90,000 | 60 | 25% | 30% | 6,750 | 15,000 | 21,750 | 362.5 | 32,625,000 | 5,556 | 362.5 對 5,556 |
| 90,000 | 60 | 50% | 10% | 13,500 | 5,000 | 18,500 | 308.3 | 27,750,000 | 5,556 | 308.3 對 5,556 |
| 90,000 | 60 | 50% | 30% | 13,500 | 15,000 | 28,500 | 475.0 | 42,750,000 | 5,556 | 475.0 對 5,556 |
| 90,000 | 60 | 100% | 10% | 27,000 | 5,000 | 32,000 | 533.3 | 48,000,000 | 5,556 | 533.3 對 5,556 |
| 90,000 | 60 | 100% | 30% | 27,000 | 15,000 | 42,000 | 700.0 | 63,000,000 | 5,556 | 700.0 對 5,556 |
| 90,000 | 90 | 25% | 10% | 10,125 | 5,000 | 15,125 | 168.1 | 15,125,000 | 5,556 | 168.1 對 5,556 |
| 90,000 | 90 | 25% | 30% | 10,125 | 15,000 | 25,125 | 279.2 | 25,125,000 | 5,556 | 279.2 對 5,556 |
| 90,000 | 90 | 50% | 10% | 20,250 | 5,000 | 25,250 | 280.6 | 25,250,000 | 5,556 | 280.6 對 5,556 |
| 90,000 | 90 | 50% | 30% | 20,250 | 15,000 | 35,250 | 391.7 | 35,250,000 | 5,556 | 391.7 對 5,556 |
| 90,000 | 90 | 100% | 10% | 40,500 | 5,000 | 45,500 | 505.6 | 45,500,000 | 5,556 | 505.6 對 5,556 |
| 90,000 | 90 | 100% | 30% | 40,500 | 15,000 | 55,500 | 616.7 | 55,500,000 | 5,556 | 616.7 對 5,556 |
| 80,000 | 60 | 25% | 10% | 6,750 | 5,000 | 11,750 | 195.8 | 15,666,667 | 6,250 | 195.8 對 6,250 |
| 80,000 | 60 | 25% | 30% | 6,750 | 15,000 | 21,750 | 362.5 | 29,000,000 | 6,250 | 362.5 對 6,250 |
| 80,000 | 60 | 50% | 10% | 13,500 | 5,000 | 18,500 | 308.3 | 24,666,667 | 6,250 | 308.3 對 6,250 |
| 80,000 | 60 | 50% | 30% | 13,500 | 15,000 | 28,500 | 475.0 | 38,000,000 | 6,250 | 475.0 對 6,250 |
| 80,000 | 60 | 100% | 10% | 27,000 | 5,000 | 32,000 | 533.3 | 42,666,667 | 6,250 | 533.3 對 6,250 |
| 80,000 | 60 | 100% | 30% | 27,000 | 15,000 | 42,000 | 700.0 | 56,000,000 | 6,250 | 700.0 對 6,250 |
| 80,000 | 90 | 25% | 10% | 10,125 | 5,000 | 15,125 | 168.1 | 13,450,000 | 6,250 | 168.1 對 6,250 |
| 80,000 | 90 | 25% | 30% | 10,125 | 15,000 | 25,125 | 279.2 | 22,333,333 | 6,250 | 279.2 對 6,250 |
| 80,000 | 90 | 50% | 10% | 20,250 | 5,000 | 25,250 | 280.6 | 22,450,000 | 6,250 | 280.6 對 6,250 |
| 80,000 | 90 | 50% | 30% | 20,250 | 15,000 | 35,250 | 391.7 | 31,333,333 | 6,250 | 391.7 對 6,250 |
| 80,000 | 90 | 100% | 10% | 40,500 | 5,000 | 45,500 | 505.6 | 40,500,000 | 6,250 | 505.6 對 6,250 |
| 80,000 | 90 | 100% | 30% | 40,500 | 15,000 | 55,500 | 616.7 | 49,333,333 | 6,250 | 616.7 對 6,250 |
| 70,000 | 60 | 25% | 10% | 6,750 | 5,000 | 11,750 | 195.8 | 13,708,333 | 7,143 | 195.8 對 7,143 |
| 70,000 | 60 | 25% | 30% | 6,750 | 15,000 | 21,750 | 362.5 | 25,375,000 | 7,143 | 362.5 對 7,143 |
| 70,000 | 60 | 50% | 10% | 13,500 | 5,000 | 18,500 | 308.3 | 21,583,333 | 7,143 | 308.3 對 7,143 |
| 70,000 | 60 | 50% | 30% | 13,500 | 15,000 | 28,500 | 475.0 | 33,250,000 | 7,143 | 475.0 對 7,143 |
| 70,000 | 60 | 100% | 10% | 27,000 | 5,000 | 32,000 | 533.3 | 37,333,333 | 7,143 | 533.3 對 7,143 |
| 70,000 | 60 | 100% | 30% | 27,000 | 15,000 | 42,000 | 700.0 | 49,000,000 | 7,143 | 700.0 對比 7,143 |
| 70,000 | 90 | 25% | 10% | 10,125 | 5,000 | 15,125 | 168.1 | 11,766,667 | 7,143 | 168.1 對 7,143 |
| 70,000 | 90 | 25% | 30% | 10,125 | 15,000 | 25,125 | 279.2 | 19,542,500 | 7,143 | 279.2 對 7,143 |
| 70,000 | 90 | 50% | 10% | 20,250 | 5,000 | 25,250 | 280.6 | 19,642,000 | 7,143 | 280.6 對 7,143 |
| 70,000 | 90 | 50% | 30% | 20,250 | 15,000 | 35,250 | 391.7 | 27,417,500 | 7,143 | 391.7 對 7,143 |
| 70,000 | 90 | 100% | 10% | 40,500 | 5,000 | 45,500 | 505.6 | 35,392,000 | 7,143 | 505.6 對 7,143 |
| 70,000 | 90 | 100% | 30% | 40,500 | 15,000 | 55,500 | 616.7 | 43,167,500 | 7,143 | 616.7 對 7,143 |
這些是上限草圖，回答了一個更具體的問題：市場允許什麼？
為了瞭解市場對此的反應程度，我們將使用讀者已經熟悉的最簡單的比較指標：以比特幣等值金額衡量的ETF資金流動天數。ETF資金流出僅佔比特幣計價資產管理規模（AUM）的2.5%左右，約45億美元。CryptoSlate此前曾指出，這些資金流出更多是技術性因素而非信念驅動。使用這種比較方法無需探究其動機，因為關鍵在於規模。
如果每枚比特幣的價格是 9 萬美元，那麼一天 1 億美元的交易額大約相當於 1111BTC。如果是 8 萬美元，則相當於 1250 枚BTC。如果是 7 萬美元，則相當於 1429 枚BTC。突然間，礦工的數量看起來不再像床底下的怪物，而更像是市場一直在消化的資金流動數據一樣，可以放在同一個架子上。
假設礦工每天僅發行 600 個BTC，這大約相當於市值 1 億美元、價格 9 萬美元的 ETF 日發行量的一半。如果這些比特幣被拋售到流動性不足的市場，或者週末流動性緊張，又或者集中在幾個交易量巨大的時段，那麼這些比特幣仍然可能影響價格。但是，礦工大量湧入市場的說法存在兩個限制：一是比特幣的發行量，二是礦工願意且能夠清算的有限庫存。
還有一些執行細節比人們想象的更重要。很多礦工的拋售並非直接以市價單的形式掛入公開訂單簿。它們可能通過場外交易平臺進行，以遠期銷售的形式進行，或者作為更廣泛的資金管理的一部分來處理。這並不能消除拋售壓力，但會改變其在交易記錄上的體現方式。當人們期待看到明顯的價格上漲，而實際看到的卻是緩慢的波動時，對市場的影響就會減弱。
那麼，是什麼因素會讓這種有序的波動演變成更糟糕的局面呢？這絕不僅僅是價格跌破ASIC礦機那麼簡單。真正的觸發點在於融資層何時掌握了決策權。如果礦工需要維持最低流動性、滿足抵押條款，或者在市場低迷時期應對再融資難題，那麼庫存就從可選項變成了必需品。
這就是對這個熱門問題的冷靜回答。即使在壓力很大、曲線反轉的情況下，礦工一個月或一個季度能拋出的比特幣數量也存在實際的極限。如果你想要一個實際的上限，那麼這個假設最終會把你拉回到同一個區間：在壓力較小的情況下，每天拋出幾百個BTC；而在壓力極大的情況下，例如需要進行庫存削減時，每天拋出大約 500 到 650 個BTC。具體數字取決於電力條款和債務限制等因素，你可以稍後考慮這些因素。
如果你想猜測是什麼因素影響了市場走勢，那麼最終的答案可能會讓你感到沮喪，甚至有些不切實際。市場往往不太在意賣方的品牌標籤，而更關注交易的節奏、交易場所和周圍的流動性。礦業股可能會加劇下跌行情，但認為它們在股價下跌中擁有無限上漲空間的想法，在與它們的資產負債表進行對比後便不攻自破。
