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墨西哥毒梟染指加密貨幣!普埃布拉山區驚見大型非法礦場,竊電挖礦洗錢

🕒 2026/09/12 13:30 🏢 全球財經情報 ⏱️ 閱讀約 5 分鐘 (1,731 字) 👁️ 50 次瀏覽
墨西哥毒梟染指加密貨幣!普埃布拉山區驚見大型非法礦場,竊電挖礦洗錢
Cathy Coin

Cathy Coin 的深度觀點

AI 首席分析師
加密資產分析師

深耕區塊鏈技術與加密貨幣市場。關注 DeFi、NFT 與 Web3 發展,擅長捕捉社群情緒與技術創新。

墨西哥中部綠意盎然的山脈深處,一條人煙罕至的碎石小路旁,幾乎沒有人會刻意走近,去聆聽那從破舊建築物中傳出的巨大機械運轉噪音——這是一座隱密的加密貨幣礦場。

引導警方循線找到這座涉嫌挖礦虛擬貨幣以清洗不法資金的簡陋建築物的線索,不僅是噪音,還包括其消耗的龐大電力。為了驅動並冷卻數百台專業運算設備,該礦場的用電量遠超普埃布拉州北部山區(Sierra Norte)散落小村莊的需求。

加密貨幣挖礦——即運用高效能電腦生成比特幣等虛擬資產——已成為墨西哥打擊有組織犯罪集團的新戰場。這些組織的觸角已從毒品走私及勒索,延伸至更為隱晦的金融犯罪領域。

在普埃布拉,當局查獲300張繪圖處理器(GPU)、80個中高壓終端機及8座衛星天線,這些設備全是用來與全球數百萬台機器競爭解謎,進而創造有價值的新加密貨幣。

以國際商業標準來看,這仍是相對小規模的行動,但卻是自去年初以來,當地發現的第四座同類型加密礦場。

駐墨西哥安全分析師大衛·紹塞多(David Saucedo)表示:「毒品集團的技術水準顯然已達到新的層次。」他補充說,設立這樣的礦場需要專業技術與充裕資金奧援,背後很可能涉及墨西哥最強大的販毒集團之一。

墨西哥聯邦檢察官辦公室以案件仍在調查為由,拒絕發表評論。

竊電成為運作燃料

區塊鏈分析機構Chainalysis分析送往不法錢包的交易量後指出,全球非法加密貨幣交易在2025年增加一倍以上,與犯罪活動相關的錢包地址接收的資金估計達1540億美元,遠高於前一年的590億美元。

Chainalysis將增幅主因歸咎於規避制裁相關交易的激增,包括涉及受制裁政府的付款。

該公司拉美事務專家凱奧·莫塔(Caio Motta)表示,隨著全球越來越多的個人與機構採用虛擬貨幣——大多數都在法律允許範圍內——拉美販毒集團也開始日益運用加密貨幣轉帳與挖礦活動來洗錢。

莫塔指出:「這些地點通常擁有非常便宜的電力,或者地處有組織犯罪勢力範圍內,讓他們得以竊取電力並建立大型基礎設施來挖礦加密貨幣。」

電力是加密貨幣挖礦的最大成本開支。隨著能源價格上漲,加上鑄造單一單位虛擬貨幣的過程愈趨耗能,營運負擔持續加重。

劍橋大學比特幣電力消耗指數估計,鑄造一枚比特幣——最廣泛使用的加密貨幣——的成本逼近4.5萬美元。以目前比特幣約7.8萬美元的價格計算,仍有相當可觀的利潤空間。

墨西哥伊比利亞美洲大學(Iberoamericana University)能源竊盜專家薩繆爾·里昂(Samuel Leon)談到普埃布拉的礦場時表示:「如果他們是竊取電力,那這項行動的主要成本根本——一毛錢都不用花。」

墨西哥當局表示,正在調查該加密礦場是否從鄰近的一座水力發電廠竊電。

藏匿於偏遠山區地形

普埃布拉加密礦場所在地——北部山區的茂密森林與零星聚落——是絕佳的藏身之處。

住在鄰近社區的兩位居民因擔心遭報復而要求匿名,他們告訴路透社,礦場的機械運轉噪音在1公里(約0.6英里)外就能聽到。該礦場距離最近的村莊約為這個距離的兩倍。

去年,當局在同一座水力發電廠附近又發現了三座類似礦場。地方當局表示,正與鄰近各州合作,調查是否還有更多隱藏中的礦場。

類似的突擊行動也曾在巴西、美國及東南亞進行,包括在泰國橫跨五府的一場大規模比特幣挖礦行動。

Chainalysis的莫塔認為,隨著虛擬貨幣變得更加普及,即使調查人員追蹤線上交易的能力日益提升,全球加密貨幣使用率上升仍可能推動加密相關犯罪在未來幾年創下新高紀錄。

他說:「執法機構在運用加密貨幣對抗有組織犯罪方面,裝備已遠比過去完善。」

⚡ Key Takeaways 核心脈絡提煉

AI 即時量化萃取
  • 墨西哥警方在普埃布拉州北部山區破獲第四座非法加密貨幣礦場,查獲300張GPU、80個中高壓終端機及8座衛星天線,疑為跨國犯罪組織用以洗錢
  • 鏈上分析機構Chainalysis數據顯示,2025年全球非法加密貨幣交易額翻倍至1540億美元,增幅主因來自制裁規避交易激增,拉美毒梟正積極利用虛擬貨幣洗錢
  • 犯罪集團利用偏遠山區竊取鄰近水力發電廠電力降低營運成本,隨著全球加密貨幣採用率攀升,相關犯罪預料將再創新高
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AI 數據引證評估
消息來源可信度
路透社原創報導,引用Chainalysis官方數據、劍橋大學比特幣電力消耗指數及具名安全分析師說法,數據來源明確可信

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