Представляємо тиждень майнінгу CoinDesk
Наші репортери відвідали Крипто ферми по всьому світу, опитали ключових гравців і зібрали мережеві дані, щоб пролити світло на малозрозумілу галузь.

Будьте готові глибоко зануритися в шахти.
Видобуток Крипто відіграє вирішальну роль у Bitcoin
У новій серії CoinDesk досліджує мінливий ландшафт Крипто , включаючи міграцію хеш-потужності біткойна з Китаю після торішньої заборони, різноманітні зусилля щодо зменшення впливу майнінгу Криптовалюта на навколишнє середовище, а також переваги та протиріччя, які операції майнінгу приносять місцевим громадам. в якому вони діють. Наші журналісти та аналітики відвідали майнінгові ферми по всьому світу, опитали ключових учасників і зібрали мережеві дані, щоб намалювати насичену деталізовану картину малозрозумілого бізнесу. Ми все опублікуємо тут.
Протягом Тижня майнінгу (21-25 березня) ми публікуватимемо тематичні статті, пояснення, Погляди , візуалізацію даних, відео, Подкасти та інший вміст, який досліджує цю динамічну, захоплюючу сферу. Від пропозицій модифікувати програмне забезпечення Bitcoin для скорочення споживання енергії до перспективних проектів, які претендують на екологічну альтернативу; від виробників енергії, які видобувають монети, щоб заробити додаткові гроші та зменшити відходи, до сусідів, які скаржаться на шум і вищі тарифи на електроенергію, це обов’язковий пакет.
Ми сподіваємось, що Тиждень майнінгу допоможе як новачкам, так і ветеранам Крипто поглибити своє розуміння основоположної частини екосистеми.
Чи відбудеться децентралізація майнінгу Bitcoin ? CoinDesk спілкується в чаті з експертами з майнерів Maveric Group і Foundry, а також дослідницьким провайдером The Block, щоб обговорити міграцію та децентралізацію майнінгу Bitcoin . Twitter Spaces 23 березня. Збережіть сповіщення тут.
More For You

Most crypto privacy models weaken as blockchain data grows. Encryption-based models like Zcash strengthen. CoinDesk Research maps the five privacy approaches and examines the widening gap.
Why it matters:
As blockchain adoption scales, the metadata available to machine learning models scales with it. Obfuscation-based privacy approaches are structurally degrading as a result. This report provides a comprehensive comparison of all five major crypto privacy architectures and a framework for evaluating which models remain durable as AI capabilities improve.













