礦機戰場，巨頭的角力賽_ZIG

本文來自：鏈研所，作者：林可，星球日報經授權轉發。

礦機戰場，凜冬將至。幣價不向好，連帶礦機的銷量也接連下跌。最近礦機價格跌得比BTC還要狠，從高峰時的兩萬多人民幣一臺到現在只要三千人民幣，礦機市場一片慘淡。在自然界中，有一個優勝劣汰的規則。每個物種都在進化，能夠跟上進化速度的物種才能得以存活，否則就將被淘汰。想要達到更有利的地位，就必須比其他物種進化得更快。在礦機戰場中，優勝劣汰規則變得更加殘酷。無論是礦機產商還是礦工，在熊市之下，都陷入一場永無止境的競跑。利益與算力雙重推動下的優勝劣汰下，一場精彩的礦機產商角力賽開始了。困獸之爭

在比特幣行情大漲帶動下，礦機市場需求幾乎呈指數級增長，市場一度供不應求，礦機價格水漲船高，最高漲幅達到200%。但隨著比特幣的產量減半，挖到比特幣的難度越來越大。想要挖到比特幣，就需要有更牛逼的芯片，更高速的算力，于是就催生出比特大陸、嘉楠耘智、億邦國際三大巨頭礦機產商。2013年1月，嘉楠耘智創始者張楠賡研發出行業第一臺商用ASIC礦機，直接將挖礦機技術進入到4.0時代。

Bit Mining在推出新的萊特幣、狗幣礦機后股價上漲51%:金色財經報道，Bit Mining周二宣布了一款被稱為LD3的新萊特幣和狗幣礦機，并于1月9日在推特上首次公布了這一消息。

Bit Mining股價上漲約51%，多數礦業股隨著比特幣的上漲而上漲。[2023/1/18 11:17:59]

ASIC礦機的登臺，一下就把FPGA比了下去，計算速度更快，性能更好，功耗更低，挖礦效率大幅提升。但即便如此，嘉楠耘智也并未借著爆品熱度成為行業獨霸。在礦機制造業領域，比特大陸才是行業第一。在規模上，比特大陸收入是143億人民幣，在中國十大集成電路設計公司中位居第二，僅次于研發麒麟芯片的華為海思。比特大陸市場占有率為70%，是嘉楠耘智的3倍多。在算力上，比特大陸旗下的BTC.com和Antpool再加上參投的ViaBTC，三者算力合計已經達到51.5%。換句話說，只要比特大陸愿意，他可以隨時對比特幣發起51%攻擊。在營收途徑上，比特大陸憑借強大的“幣生幣”經營策略加上產業上游聚攏起來的行業資源加持，影響力已經觸及整個產業鏈中的基礎設施研發、區塊鏈應用開發、區塊鏈媒體、投資工具等多領域。與之相比下，嘉楠耕智的產品線還是比較單一，主要還是以礦機為主。

貝寶金融、哈希時代、恒嘉集團聯合推出礦機質押貸服務:據官方消息，貝寶金融、哈希時代與恒嘉集團聯合宣布達成三方戰略合作，向礦工推出礦機質押貸服務，以解決礦工面臨的資產過重和流動性緊張問題，首批準備的借出資金規模為5000萬USDT。[2020/7/30]

這是比特大陸一統江湖的時代，這是一代礦霸吳忌寒穩居霸主地位的時代。但比特大陸，這個站在礦機制造業頂端的礦霸，十分焦慮。礦機制造業的戰場，就是一場算力的博弈，所有礦機企業都不敢有絲毫懈怠，一旦落后于時代的礦機和芯片技術的高速更新迭代，迎來的就是淘汰。算力是衡量一臺礦機好壞的首要因素。在今年比特大陸推出的兩款新品S9i和S9j礦機，說是新品其實是binning的過程中挑選出了不同的時鐘頻率的芯片重新包裝而已。換湯不換藥，算力方面提升幅度不大。反觀這周，阿瓦隆、芯動、GMO都陸續推出自家新一代的SHA256礦機，阿瓦隆和GMO用上了臺積電最新的7nm制程，芯動則用的是三星最新的10nm制程。

動態 | 日本礦機生產商Zigmabit推出新的吸熱型挖礦設備:日本礦機生產商Zigmabit宣布推出新的吸熱型加密貨幣挖礦設備，新的設備在硬件上使用了7nm的ASIC ZigmaBit BoosterX芯片。據悉，該公司目前提供有三種不同的產品——ZigBit 2.0、ZigBit 3.0和最新的ZigBit 5.0。（雅虎財經）[2020/2/7]

就單機算力來講，阿瓦隆A9算力30T，達世大師T2T算力24T，GMOB2算力24T。曾經一代狂霸的螞蟻礦機S9j算力僅僅14.5T，已經被市面上的礦機算力遠遠甩在后面。

但即便擁有市面上算力最強的礦機，也無法保證嘉楠耘智可以憑借技術打敗比特大陸，搶占礦機市場。畢竟與比特大陸相比，嘉楠耘智的規模還是太小。比特大陸這邊的形勢也并不樂觀，在如今算力為王的礦機戰場中，比特大陸顯然已經落后一大截，是否還能繼續稱霸礦機制造業成為疑問。盛世隱憂

近期，比特大陸、嘉楠耘智和億邦國際三大礦商巨頭陸續遞交了招股書，紛紛投身資本市場擁抱。隨著礦機巨頭的扎堆上市，一直秘而不宣的逆天業績才得以公諸于世。

動態 | 加密礦機公司Coinmine完成250萬美元種子輪融資 M13 Ventures領投:加密挖礦硬件和軟件生產商Coinmine今日宣布完成一輪250萬美元的種子輪融資。由總部位于洛杉磯的M13 Ventures領投，Republic Labs、Gumi Crypto和Uber早期投資者Shervin Pishevar跟投。（Coindesk）[2019/8/15]

比特大陸2017年營收143億元，凈利潤達到35億元，而在2016年比特大陸的凈利潤僅僅為6.6億。嘉楠耘智營收從2015年的4770萬元增長至2017年的13.08億元，復合年增長率高達423.7%；凈利潤也由2015年的150萬元上漲至2017年的3.6億元，復合年增長率為1445.4%。

億邦國際同樣增長強勁。從2015年至2017年的營收分別為9214萬元、12077.5萬元、97869.9萬元，2017年的營收較2016年增加了710.35%，凈賺約3.8億元。業績突飛猛進，為何三大礦機產商為何都選在2018年扎堆上市？有圈內人士預測，三大礦機產商業績已經達到瓶頸期，如不出意外，2018年第二季度開始，三大礦機產商報表將面臨腰斬。仔細分析，確有征兆。近期有消息稱，礦機上游芯片供應商臺積電和三星電子，都己接到三家礦機產商削減近50%訂單的通知。當前全球礦機芯片90%以上均來自臺積電和三星電子，訂單的大幅消減直接反映出下一周期礦機的出貨量。按照芯片需求量減半來推算，三大礦機產商下半年的業績報表必將快速變臉。目前礦機制造商都面臨著同一個問題：業務結構的單一，很難有第二條拉動業績快速增長的產業線。再加上傳統芯片廠商的介入，又加劇了競爭環境的惡化。三大礦機巨頭礦機營收占總營收90%以上，營收不穩定，難免會引發擔憂。舉個例子，2017年下半年，比特幣暴漲，礦機生意爆棚，礦機供不應求，價格直線飆升。而隨后的三個月，比特幣大跌，礦機迅速失寵，價格一朝從10幾萬掉回1萬多。其次，礦機受政策影響也比較大，如果遇上監管部門整治“挖礦產業”，甚至會導致一大批挖礦企業的退出。如履破冰的礦機制造商，無時無刻不在尋找解脫之路，那么他們未來的路在哪？謀篇布局

公告 | ViaBTC正式關閉礦機商城:據官方公告，ViaBTC將于2018年12月6日18:00（HKT）正式關閉礦機商城。[2018/12/6]

為了走出困局，從去年開始，三大礦機巨頭紛紛為入場人工智能做準備。2017年7月，張楠賡為他的嘉楠耘智，選擇了一條截然不同的道路：做一家芯片設計公司，然后謀求融資上市。據艾瑞咨詢報告，AI全球市場及中國市場規模預計將于2020年分別達到約183億美元及約人民幣906億元，AI獲將成為礦機公司下一步爭奪的戰場。2018年6月，億邦國際在招股說明書中就自身在進軍AI芯片可行性方面進行了說明：除加密貨幣外，區塊鏈及ASIC芯片技術亦逐漸應用于AI領域。與此同時，比特大陸也在為布局人工智能動作頻頻。2017年11月：比特大陸推出AI芯片品牌SOPHON及全球首款張量加速計算芯片BM1680。2018年4月：比特大陸推出BTM人工智能礦機B3。對于比特大陸從礦機生產商轉型到做AI芯片，吳忌寒曾公開表示，這是自然的選擇。有人難免會有疑問，礦機和人工智能有何關聯？礦機所使用的ASIC芯片，往小里說，是為供幣圈礦工“挖礦”使用，但往大里說，是推動了區塊鏈計算設備的技術升級，未來，還在芯片技術要求相似的人工智能深度學習領域，有著更廣闊的想象空間。據媒體報道，谷歌最近曝光的專用于人工智能深度學習計算的TPU，其實就是一款ASIC。如今礦機制造商紛紛轉戰人工智能，面對的競爭對手將是華為、高通、AMD等頭部企業。它們想在人工智能領域分得一杯羹，恐怕難度不小。境外IPO

一路低迷的幣價正讓礦機產商陷入業績劇降的泥沼，眼看挖礦盛宴已經走向下坡路，礦機產商巨頭才會趁著賣相不錯的時候上市，為日后轉型尋求更多糧草。這或許是他們最后的機會，那么錢袋子滿滿的礦機廠商能順利通過申請嗎？但從嘉楠耘智和億邦國際曲折的上市之路來看，IPO并非一條康莊大道。借殼上市、三度問詢，嘉楠耘智國內上市之路走得尤為艱難。無獨有偶，億邦國際上市之路也同樣荊棘遍地，礦機業務占主要營收95%，如果礦機市場表現不佳，意味著億邦國際的業績就會被直接影響，這在上市公司中極其罕見。此外，比特大陸的上市節奏更為緊密。上個月初，剛完成了估值約120億美元的B輪融資。20多天過去后，又馬不停蹄開始了估值約350億美元的Pre-IPO輪融資。三大巨頭集體搶跑IPO最后窗口期的舉動，恰恰說明上市對他們來說，已經是刻不容緩的事情。但在當下幣價低迷的情況下，券商機構基于三大礦機產商的估值必定不會太高，除非他們找到新的并且市場認可的估值領域，于是AI就成為礦機產商挑逗投資者神經的興奮劑。從長遠來看，挖礦并不是長遠的代幣生產模式，就從目前來說，大部分的代幣都是靠POS產生，像比特幣這種靠算力產生的數字貨幣不超過10種。因此，從某個角度來說，礦機產商的天花板是有的，想靠算力爆棚的礦機業績高歌猛進的時代已經結束。誰能搶先登陸資本市場，誰就有希望熬過行業的資本寒冬，同時掌握下一輪礦機大戰中決勝的籌碼。但是巨頭們是否能夠在人工智能領域站穩腳步還需時間來驗證。

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