1. Introducción y Visión General
Este artículo, "El Precio y el Coste del Bitcoin" de Marthinsen y Gordon, aborda un enigma crítico en la economía de las criptomonedas: la relación entre el precio de mercado del Bitcoin y su coste de producción (minería). Mientras que una narrativa popular sugiere que el coste de minería actúa como un suelo de precio, estudios econométricos empíricos (por ejemplo, Kristofek, 2020; Fantazzini & Kolodin, 2020) muestran lo contrario: los costes de minería siguen a los cambios de precio. Esta investigación pretende proporcionar la teoría económica faltante para explicar esta causalidad observada, yendo más allá de la correlación para establecer una cadena lógica de causalidad desde el precio hacia el coste.
2. Revisión de la Literatura
2.1 Factores Económicos y el Precio del Bitcoin
Los modelos monetarios tradicionales como la Teoría Cuantitativa del Dinero (QTM) o la Paridad del Poder Adquisitivo (PPP) son en gran medida ineficaces para el análisis del Bitcoin. Esto se debe a que el Bitcoin actualmente funciona de manera deficiente como una unidad de cuenta o medio de cambio generalizado (Baur et al., 2018). La mayoría de los bienes y servicios tienen un precio en monedas fiduciarias, y el Bitcoin actúa más como un activo especulativo que como una moneda para transacciones diarias.
2.2 La Hipótesis del Coste como Suelo de Precio
Una creencia prevalente pero en gran medida no fundamentada postula que el coste de creación del Bitcoin (minería) proporciona un nivel de soporte fundamental para su precio. La lógica es que si el precio cae por debajo del coste de producción, la minería deja de ser rentable, los mineros cesarían sus operaciones y la seguridad de la red Bitcoin (mantener el libro mayor público) se vería amenazada (Garcia et al., 2014). Una creencia relacionada es que el precio debe subir con el aumento de los costes de producción.
2.3 Desafíos Empíricos y Lagunas
Análisis econométricos recientes han desmentido la teoría del suelo de coste, demostrando que los cambios en los costes de minería son respuestas retardadas a los cambios en el precio del Bitcoin. Sin embargo, estos modelos estadísticos, si bien identifican la dirección de la correlación, no logran explicar el porqué—el mecanismo económico subyacente que impulsa este comportamiento. Este artículo busca llenar ese vacío explicativo.
3. Marco Teórico y Modelo Causal
3.1 La Dirección de la Causalidad: Precio → Coste
El argumento central es que el precio del Bitcoin se determina en un mercado global y especulativo por factores como el sentimiento de los inversores, noticias regulatorias, tendencias macroeconómicas y narrativas de adopción—en gran medida independientes de los costes de minería actuales. Un precio en alza aumenta el potencial de ingresos para los mineros, creando un incentivo para que inviertan en hardware más y mejor (aumentando la tasa de hash) para competir por las recompensas de bloque. Esta inversión eleva el coste marginal de la minería (principalmente electricidad y hardware), haciendo que los costes sigan al precio.
3.2 Impulsores Económicos Clave
- Demanda Especulativa: Principal impulsor de la volatilidad del precio a corto y medio plazo.
- Rentabilidad de la Minería: Actúa como un bucle de retroalimentación. Precio alto → Alta ganancia esperada → Mayor inversión/competencia en minería → Aumento de la tasa de hash y dificultad de la red → Aumento del coste marginal.
- Ajuste de la Dificultad de la Red: El protocolo de Bitcoin ajusta automáticamente la dificultad de minería para mantener un tiempo de bloque de ~10 minutos. El aumento de la competencia conduce a una mayor dificultad, elevando indirectamente el coste energético por Bitcoin minado.
4. Marco Analítico y Ejemplo de Caso
Marco: Un modelo causal simplificado puede representarse como un grafo acíclico dirigido (DAG):
Choque Externo (ej., noticias regulatorias positivas) → ↑ Precio de Mercado del Bitcoin → ↑ Rentabilidad Esperada de la Minería → ↑ Entrada de Nuevos Mineros e Inversión en ASICs → ↑ Tasa de Hash Total de la Red → ↑ Dificultad de Minería (ajuste del protocolo) → ↑ Coste Marginal de Producción (Electricidad + Depreciación).
Ejemplo de Caso (Rally Alcista 2020-2021): El precio del Bitcoin se disparó desde ~$5,000 en marzo de 2020 a más de $60,000 para marzo de 2021. Este aumento de precio precedió a una afluencia masiva de inversión en minería. Empresas como Marathon Digital y Riot Blockchain ordenaron miles de millones de dólares en nuevos equipos de minería. La tasa de hash global de la red Bitcoin y la dificultad de minería se dispararon a máximos históricos meses después de que comenzara el rally del precio, demostrando la respuesta retardada de los costes de minería (capex y opex) a las señales de precio.
5. Idea Central y Análisis Crítico
6. Detalles Técnicos y Formulación Matemática
La relación puede formalizarse. La ganancia ($\pi$) de un minero por unidad de tiempo es:
$\pi = \frac{R}{D \cdot H} \cdot H_m \cdot P - C_e \cdot H_m - C_h$
Donde:
$R$ = Recompensa de bloque (BTC)
$D$ = Dificultad de la Red
$H$ = Tasa de Hash Total de la Red
$H_m$ = Tasa de Hash del Minero
$P$ = Precio del Bitcoin (USD/BTC)
$C_e$ = Coste de Energía por unidad de Tasa de Hash
$C_h$ = Costes Fijos de Hardware (amortizados)
En equilibrio competitivo, la ganancia esperada tiende a cero. Estableciendo $\pi = 0$ y resolviendo para el precio de equilibrio $P_{be}$ se muestra su dependencia de las condiciones de la red ($D, H$) que a su vez son funciones de precios pasados:
$P_{be} = \frac{D \cdot H}{R} \cdot (C_e + \frac{C_h}{H_m})$
Dado que $D$ y $H$ se ajustan al alza en respuesta a un $P$ más alto con un retraso (debido a los tiempos de adquisición y entrega de hardware), $P_{be}$ es una función de $P$ retardado, no un determinante del $P$ actual.
7. Aplicaciones Futuras y Direcciones de Investigación
- Modelos Predictivos: Incorporar la causalidad precio→coste en modelos de series temporales más sofisticados (ej., VAR, LSTMs) para mejorar los pronósticos de tasa de hash y rentabilidad de minería a medio plazo.
- Análisis de Impacto Ambiental: Utilizar este marco para modelar la huella de carbono de la minería de Bitcoin en función de los ciclos de precio, ayudando en evaluaciones de sostenibilidad.
- Comparación con Proof-of-Stake (PoS): Aplicar un razonamiento económico similar para analizar las estructuras de costes y presupuestos de seguridad de redes PoS como Ethereum, donde el "coste" es el coste de oportunidad del capital, no la energía.
- Política Regulatoria: Informar la política energética y las regulaciones entendiendo que la demanda de minería es elástica al precio del Bitcoin, no una carga base fija.
- Valoración de Acciones de Minería: Desarrollar mejores modelos de valoración para empresas mineras cotizadas que tengan en cuenta su inherente ciclicidad y retraso frente al precio del Bitcoin.
8. Referencias
- Marthinsen, J. E., & Gordon, S. R. (2022). The Price and Cost of Bitcoin. Quarterly Review of Economics and Finance. DOI: 10.1016/j.qref.2022.04.003
- Fantazzini, D., & Kolodin, N. (2020). Does the hashrate affect the Bitcoin price? Journal of Risk and Financial Management, 13(11), 263.
- Hayes, A. S. (2019). Bitcoin price and its marginal cost of production: support for a fundamental value. Applied Economics Letters, 26(7), 554-560.
- Baur, D. G., Hong, K., & Lee, A. D. (2018). Bitcoin: Medium of exchange or speculative assets? Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 54, 177-189.
- Brunnermeier, M. K., & Oehmke, M. (2013). Bubbles, financial crises, and systemic risk. In Handbook of the Economics of Finance (Vol. 2, pp. 1221-1288). Elsevier.
- Kristofek, L. (2020). Bitcoin and its mining on the equilibrium path. SSRN Working Paper.
Idea Central:
Marthinsen y Gordon ofrecen una corrección crucial, aunque tardía, a un mito de mercado generalizado. La teoría del "coste como suelo" no solo es empíricamente incorrecta; es conceptualmente inversa. La minería de Bitcoin es una industria derivada cuya economía está dictada por el precio de mercado del activo, y no al revés. Tratar el coste de minería como una métrica de valoración fundamental es similar a valorar Tesla por el coste de la electricidad de su fábrica—confunde un insumo operativo con el impulsor de la demanda especulativa.
Flujo Lógico:
La lógica del artículo es sólida y se alinea con la microeconomía básica: las señales de precio impulsan la asignación de recursos. Un precio más alto del Bitcoin aumenta el producto de ingreso marginal del poder de hash, atrayendo capital y trabajo (en este caso, ASICs y electricidad) hasta que el coste marginal de producción sube para alcanzar el nuevo equilibrio. El ajuste de dificultad de 14 días es el mecanismo clave del protocolo que traduce los aumentos de la tasa de hash impulsados por el precio en costes sostenidos más altos.
Fortalezas y Debilidades:
Fortalezas: El artículo proporciona con éxito el vínculo teórico faltante para hallazgos econométricos previos. Su fortaleza radica en aplicar la teoría clásica de la producción a un activo digital novedoso. Desmiente eficazmente una heurística peligrosa utilizada por algunos inversores.
Debilidades: El análisis, aunque correcto en la dirección, es algo simplista. Subestima el potencial de una relación de equilibrio a largo plazo débil. En un escenario de depresión prolongada del precio, la deserción de mineros podría reducir la tasa de hash y la dificultad de la red, bajando el coste marginal para los sobrevivientes, creando potencialmente un límite inferior laxo. Además, no integra completamente el papel de las comisiones por transacción, que pueden convertirse en una parte más significativa de los ingresos de los mineros tras el halving, alterando potencialmente la dinámica.
Ideas Accionables:
La conclusión de este artículo está respaldada por investigaciones más amplias en valoración de activos. Como se señala en el trabajo seminal sobre burbujas especulativas de Brunnermeier & Oehmke (2013), los precios de los activos en mercados con creencias heterogéneas y apalancamiento pueden desacoplarse de cualquier "coste" fundamental durante períodos prolongados. El Bitcoin, con su oferta fija e impulsores de demanda puramente especulativos, es un ejemplo principal de este fenómeno.