Главные новости Иркутска
Иркутск
Февраль
2025
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
28

В Дагестане с начала года на 10% сократилось количество майнинговых ферм

Цифровая экосистема МТС проанализировала активность российских майнеров цифровой валюты с помощью запатентованного решения поиска хищений и аномалий на энергосетях Energytool. В этом году регионы Северного Кавказа, в том числе Дагестан, больше не входят в топ регионов по распространенности майнинговых ферм.

На январь 2025 года в России выявлено 136 575 майнинговых ферм, их количество в годовом сопоставлении выросло на 7%. Суммарная мощность всех уникальных майнинговых ферм в России может превышать 11 ГВт.

Больше всего ферм было выявлено в Иркутской области, Москве и области, Республике Башкортостан и Самарской области. Годом ранее в топ-5 входили регионы Северного Кавказа. По данным МТС на начало этого года, в Дагестане количество майнинговых ферм снизилось на 10%. При этом, самый большой рост по России показали регионы Уральского федерального округа: Тюменская область – на 49%, Свердловская область - на 42%, ХМАО – на 36%

Сопоставив динамику выявления мощностей хищения с динамикой крипторынка, аналитики МТС Energytool пришли к выводу, что пиковая загрузка ферм пришлась на май, февраль и октябрь 2024 года. Наиболее активно в России добывают Bitcoin, на который приходится 90% мощностей, а также – Litecoin, Kaspa, Ethereum и Monero.

«С 1 января этого года в Дагестане и еще ряде регионов майнинг запрещен, чтобы снизить нагрузку на электрические сети. Поэтому выявление хищений и аномалий приобретают в нашем регионе особую значимость. Снижение количества майнинговых ферм в Дагестане на 10% говорит об определенных успехах в борьбе с нарушителями, но и показывает потенциал для дальнейшей работы», — прокомментировала директор МТС в Республике Дагестан Карема Изиева.

Среди клиентов МТС более 50 крупных федеральных и региональных энергетических компаний, а также промышленных предприятий. Клиенты МТС с помощью системы Energytool на базе искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения выявляют аномалии энергопотребления и локализуют места возможного хищения. Алгоритм анализирует интернет-трафик и ряд других параметров, в том числе данные умных счётчиков, загруженные в АСКУЭ. Клиенты сервиса EnergyTool имеют возможность определить локации майнинговых ферм на собственных активах.