運算算力

什麼是計算力？

計算力指的是設備在特定時間內執行計算任務的能力，可比擬為「馬力」——計算力越高，設備於相同時間內可完成的工作量越大。

在區塊鏈領域，計算力多以算力（hashrate）衡量，即設備每秒可進行多少次雜湊運算。算力是參與工作量證明（PoW）挖礦及維護網路安全的關鍵指標。在人工智慧及分散式運算領域，計算力主要指CPU或GPU每秒執行的浮點運算次數（FLOPS），以及記憶體容量與頻寬，這些參數直接影響訓練與推論的效率。

計算力在區塊鏈中的重要性

計算力直接關係到區塊產生速度與網路安全。隨著全網計算力提升，攻擊者想要掌控大部分算力變得更加困難，進而降低「雙重支付」等安全風險。

在工作量證明機制下，礦工需不斷執行雜湊運算以找到符合難度條件的區塊。當網路計算力增加，協議會自動調整「難度」，以維持平均出塊時間穩定（比特幣約為10分鐘）。因此，計算力不僅決定礦工收益，也是判斷網路健康度與安全性的核心指標。

計算力的衡量方式與單位

在區塊鏈系統中，計算力通常以算力表示，單位為H/s（每秒雜湊數）。常見單位還包括KH/s、MH/s、GH/s、TH/s、PH/s及EH/s，分別代表千至百億億級的每秒雜湊數。

於人工智慧及一般運算領域，計算力以FLOPS（每秒浮點運算次數）為主，同時需考量記憶體容量、頻寬及I/O效能。例如，訓練大型模型時需更高FLOPS及更大記憶體，以支援更大批次與複雜神經網路。

此外，「挖礦難度」為協議參數，目的是維持出塊時間的穩定。雖然並非計算力單位，但挖礦難度與全網計算力共同決定每位礦工產生區塊的機率。

如何以計算力估算比特幣挖礦收益？

可透過比例模型預估挖礦收益：將礦工在全網計算力中的占比乘以每日總區塊獎勵，再扣除礦池手續費、電力成本及硬體折舊。

步驟1：確認關鍵參數，包括礦工計算力、全網計算力、區塊獎勵、每日平均出塊數及礦池費率。

步驟2：計算產出比例。產出比例≈礦工計算力÷全網計算力。

步驟3：估算每日毛產出。每日毛產出≈產出比例×每日區塊數×區塊獎勵。

步驟4：扣除成本。淨利潤≈每日毛產出×（1−礦池費率）−電力成本−其他運維費用。

舉例：截至2025年12月，比特幣區塊獎勵為3.125 BTC（依據比特幣協議參數），平均每日出塊144個。全網計算力約為500 EH/s（資料來源：Blockchain.com與BTC.com，2025年12月）。若您的礦機計算力為100 TH/s，則產出比例≈100 TH/s ÷ 500 EH/s = 100 × 10^12 ÷ 500 × 10^18 = 2 × 10^−7。每日毛產出≈2 × 10^−7 × 144 × 3.125 ≈ 9.0 × 10^−5 BTC。扣除礦池手續費、電力成本及設備折舊後，即為淨利潤。

注意：實際收益會因難度調整、幣價波動、礦池運氣與當機率等因素而明顯變動，建議以週或月為週期檢視實際數據。

PoW與PoS計算力的差異

於工作量證明（PoW）系統中，計算力是參與共識及獲取區塊獎勵的核心資源——算力越高，成功機率越大，網路安全性越強。

在權益證明（PoS）機制下，區塊提名與驗證主要取決於質押代幣數量及在線率，計算力並不直接影響獎勵。驗證者仍需確保伺服器效能及足夠頻寬，但這僅影響節點可用性與延遲，並非提升算力即可增加出塊機率。

因此，在探討挖礦收益及網路安全時，計算力是PoW網路的關鍵變數；而在PoS網路中，計算力主要反映節點運維品質，而非獎勵權重。

計算力於去中心化算力網路的應用

去中心化算力網路將閒置計算力轉化為可租用資源，應用於AI訓練、推論、渲染等任務。任務發起方明確需求，算力提供方依約定時間及效能標準交付。

例如於AI推論任務中，需求方提交模型與資料，註明記憶體大小、FLOPS需求及頻寬標準，網路會將訂單分配給符合條件的節點。算力較高的節點更容易取得高價訂單，並能更快完成任務。

此類網路多採用鏈上結算、信譽評分與可驗證效能證明，降低詐騙及結果造假風險。算力指標是任務匹配與定價的基礎。

如何在Gate查詢計算力數據？

查詢計算力主要有兩種方式：一為檢視比特幣等PoW資產的鏈上指標及研究報告，掌握全網算力與難度趨勢；二為透過收益估算工具及風險評估等教育資源。

Gate的市場數據與研究專區，常將基礎指標與專題文章結合，協助用戶理解算力、難度調整與出塊節奏間的關聯。結合價格及鏈上數據，能評估挖礦與交易風險的互動。

提升計算力的實用策略

步驟1：選擇合適硬體。PoW挖礦建議採用高效能ASIC礦機，AI或渲染任務則選擇高FLOPS、大容量記憶體、高頻寬GPU。

步驟2：優化供電與散熱。穩定的電力與良好散熱可避免降頻與故障，確保算力穩定輸出。

步驟3：調校韌體與參數。透過有效超頻、優化功率曲線、驅動版本與核心參數，協助平衡能耗與算力。

步驟4：優化網路與礦池設定。選用低延遲、費率合理的礦池或任務端點，減少無效作業與重試機率。

步驟5：監控並檢討。利用監控工具追蹤算力、溫度及錯誤率，定期比較收益與成本，持續優化配置。

計算力相關風險與成本

財務層面，計算力投資受幣價、挖礦難度、獎勵減半及礦池分配機制影響，報酬波動大。硬體則須考量設備折舊、故障及保固成本。

運維風險包括電價波動、場地及散熱設施費用、網路穩定性等，皆會影響淨利。各地礦業或資料處理的合規規範不同，建議事前詳查當地政策。資金操作亦須進行壓力測試及風險緩衝。

計算力未來趨勢

展望2026年，PoW生態將持續朝高效能硬體與潔淨能源發展，算力競爭將更依賴電價及規模化運維。隨PoS普及，算力將更重視節點穩定性及MEV策略，而非直接決定獎勵。

AI及去中心化算力領域預期進一步擴展，更細緻的效能證明與按需付費結算將成為基礎設施標準。算力將如同頻寬般標準化與金融化。無論是挖礦或AI算力業務，理解並衡量算力始終是理性投資與風險管理的核心。

常見問題

GPU算力突然下降，該如何排查？

算力驟降多半源自硬體故障、驅動程式問題或挖礦軟體錯誤。請先檢查GPU溫度是否過高（超過80°C可能自動降頻），清理散熱系統並更新驅動程式；再檢查挖礦軟體設定是否異動，嘗試重啟礦機；最後檢查電源穩定性。若問題仍未排除，可能為GPU老化或損壞，建議尋求專業檢測。

CPU挖礦與GPU挖礦算力差距為何如此大？

GPU具備極高的平行處理能力——同樣的雜湊運算任務，GPU可同時處理數千條執行緒，CPU僅能處理數十條。因此，GPU算力通常至少為同級CPU的100倍。現今主流挖礦均仰賴GPU或專用ASIC晶片，CPU挖礦已無法獲利。

以算力挖礦能否獲利？回本期需多久？

獲利與否取決於電費、硬體投資及幣價。例如，RTX 4090顯示卡約¥8,000（$1,100），月電費¥200-300（$30-45），月產幣價值¥300-500（約$45-75），回本期約20-30個月。然而幣價波動大，電費是主要成本，建議先小規模試水溫再擴大投資。

單機挖礦與加入礦池，哪一種較穩定？

加入礦池可獲得更穩定收益。單機挖礦週期長且不確定性高（可能需數月才有一區塊），礦池則整合眾多礦工算力，獎勵每日分配，收益更為平穩。礦池手續費約1-3%，整體利潤略低於理論單機挖礦，但更適合風險承受度低的礦工。

雲算力與自購硬體，哪種門檻較低？

雲算力門檻較低，無需購買昂貴硬體或學習複雜部署，只需於平台租用算力即可。但雲算力費率較高、利潤有限且有平台風險。自購硬體則需較高初始投入，但長期回報較高，適合具備技術能力與資金者。新手建議先體驗雲算力，熟悉流程後再逐步擴展。