不谈AI专用芯片，就没脸谈挖矿

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区块链神探（ID：qqtanzhang）

文字|SecurityBruce

来源 | 达斯联

由于挖矿生态市场会随着设备的更新而不断变化，其中起到关键作用的模块应该是挖矿芯片。 从以前的显卡挖矿到现在主流的ASIC芯片矿机挖矿，主导作用是ASIC挖矿芯片算力的飞速发展和算法的可扩展性。

目前，比特大陆和嘉楠耘智都在研究人工智能算法芯片，试图用人工智能算法芯片插上矿机的翅膀起飞。 上述两家公司研发的人工智能芯片均专注于CNN/RNN/DNN等人工神经网络的预测和训练，以期以更加一体化的整体解决方案服务来占领更多的市场份额。

除了在芯片研发和硬件制造上的演进和突破，他们还以芯片为战略，结合配套的软件管理系统和解决方案，为人工智能领域注入多元化的应用。 为边缘计算提供另一种市场策略，与开发者一起开创人工智能新时代。 在优化数据带宽、改进计算单元、提升视频解码能力、适配更丰富的接口等方面优于传统芯片厂商。 以挖矿开始，不以挖矿结束。 以下是市场上主要的矿机芯片厂商：

盈利挖矿比特币挖矿专用芯片，积极拓展AI芯片业务

从比特大陆和嘉楠耘智两大巨头的业务线布局来看，各自有意积极拓展人工智能算法芯片业务，同时进一步加强矿机和矿机芯片业务。

我们先来对比一下两大巨头的业务线设置。

我们可以看到，与嘉楠耘智的业务线发展相比，比特大陆的业务线发展较为完善，对矿机和芯片主业的辅助力量也相对较强，有利于公司整体业务布局的推进。

众所周知，嘉楠耘智于2018年8月率先推出了全球首款搭载7nm芯片的ASIC矿机，此举早于比特大陆的蚂蚁矿机发布，迈出了抢占7nm芯片ASIC矿机市场的第一步。 作为全球最大的比特币矿机制造商，比特大陆从第一代矿机Antminer S1开始就设计了比特币计算专用ASIC芯片。 此前，其各种ASIC芯片生产工艺涵盖28nm、16nm、12nm。

由于矿机出货量巨大，比特大陆很快成为台积电的大客户。 今年第一季度，业内传出比特大陆已成为台积电前五大客户之一。 此外，比特大陆不仅承包了台积电南京工厂的产能，还计划在今年下半年推出多款专用芯片，并采用台积电的10nm和7nm工艺。 目前台积电的7nm产能非常吃紧，而且大部分都被苹果新一代A系列处理器占据，所以要获得台积电的7nm产能非常困难，对要求不高的大客户来说难度很大优先这样做。

因此，嘉楠耘智率先发布7nm芯片ASIC矿机的举动意义重大。

我们来看看两大巨头在芯片更新上的对比：

从芯片演进来看，矿机芯片从100nm以上演进到现在流行的10nm，这是一个巨大的飞跃。 虽然目前最先进的7nm芯片工艺价格昂贵，但7nm工艺的性能比10nm提高了25%，功耗降低了35%。 对于一般的手机芯片，一旦7nm制程计划投产，厂商每年需要出货量约1.2亿到1.5亿颗才能实现盈亏平衡，以弥补研发和制造成本。 但对于矿机厂商来说，这个出货量并不难实现。

例如比特大陆S9矿机搭载189颗16nm BM1387芯片； 嘉楠耘智的Avalon A821矿机也搭载了104颗16nm ASIC芯片。 高成本的芯片制造门槛，更有利于龙头矿机厂商。 他们可以进一步拉大与其他竞争对手的差距。 如果未来其他矿机厂商不能继续跟进目前的制造工艺，很容易被市场淘汰。

AI芯片的用途在哪里？

矿机企业研发人工智能算法芯片与传统芯片企业争夺市场的局面，是矿机厂商拓展业务的一种创新方式比特币挖矿专用芯片，试图在主营业务之外抢占其他芯片企业的市场份额，从而获得更高的利润。 . 人工智能的发展必须充分满足四个条件：算法的成熟、大数据的积累、计算能力的进步、应用场景的需要。 现在这些条件已经完全成熟，对人工智能算法芯片的需求也有很大的影响。 具有更高计算能力的集成人工智能算法芯片无疑降低了门槛，越来越多的人进入市场。

比特大陆人工智能算法芯片主要服务于深度学习CNN/RNN/DNN等人工神经网络的预测和训练，辅以视频、图像分析服务系统，为人工智能的落地应用场景提供更多底层支持。

嘉楠耘智人工智能算法芯片主要面向智能家居、自动驾驶、语音交互、图像识别等场景。 2017年第一款量产AI芯片KPU发布，基于台积电先进制程，采用16nm制程，提供高性能、低功耗、微型化的芯片。 该单芯片集成了人工神经网络和高性能处理器。 未来的应用场景有望扩展到智能终端、移动设备、物联网设备等。 这也是人工智能领域最实际的应用场景。

在区块链领域，我们有很多人工智能+区块链方向的项目。 区块链可以看作是分布式数据、计算能力和算法资源的集合，因此很多人认为区块链是解决传统人工智能问题的灵丹妙药。 目前，人工智能行业存在以下三大痛点：1、数据被大型企业和组织垄断，质量​​不佳； 2、计算能力方面硬件成本高； 3、算法人才短缺。

区块链对人工智能的行业赋能，可以彻底解决前两个痛点。 首先，去中心化的数据采集和共享（数据置换）可以打破目前数据被垄断的市场局面，其次，人工智能算法芯片由于区块链挖矿，未来必将带来一场革命性的改变。 首先，矿工们一直在做的都是简单的哈希计算，而深度学习还是以GPU通用计算为主。 深度学习CNN/RNN/DNN等人工神经网络的预测和训练算法都是在既定框架下由算法工程师的主观意愿调整的，并不是锚定不变的算法。

因此，目前挖矿硬件很难支持深度学习训练。 我们观察到的各大矿机厂商都在不断研发制造AI芯片。 很可能他们想开发满足AI+区块链各种需求的专用芯片。 通过特殊的协议，他们可以解决计算任务的平均分配问题。 ，让矿工在挖矿的同时解决AI计算问题，为区块链账本做账。

AI+挖矿芯片将实现软硬件结合的系统，类似于谷歌TPU Cloud的发展路线。 谷歌已经发布了三代TPU产品，从AISC方向切入AI芯片市场，对于AI+区块链各种需求的专用芯片是一个很好的参考方向。 以下是谷歌的TPU开发框架：

其中，在2018年5月的Next Cloud Computing Conference第二天，谷歌公开了自己的战略武器Edge TPU来进攻loT终端计算。 除了自己使用，还会提供给其他厂商。 市场产生了巨大的影响。 我们大胆猜测，如果搭载这种AI芯片的智能云设备用于挖矿，是否有可能实现AI芯片主导的“云挖矿”？ 这或许也是比特大陆、嘉楠耘智等巨头想要实现的新目标。 毕竟，如果实现了这样的“云挖矿”，传统矿场、矿机、矿工和厂商在整个生态中都将扮演重要的角色。 作用会大大削弱。

经过以上分析和推断，矿机芯片将有以下主要趋势：

1、算力持续上升；

2、能耗持续降低；

3、工艺不断改进，将不断推出更精密的芯片；

4、会有专用芯片满足AI+区块链的各种需求。 实现AI+挖矿，市场上会有AI矿机； 而AI+区块链专用芯片的推出，将挖矿带入各种场景。 仅限矿机挖矿；

5、AI+区块链相关项目将带动AI云挖矿服务的兴起。 在不成熟阶段，芯片厂商仍将以AI芯片为主，争夺传统AI云服务（如阿里云、亚马逊AWS等）的市场；

6、中小矿机芯片厂商将被“AI+挖矿”淘汰；

矿机芯片厂商积极拓展人工智能算法芯片，将彻底颠覆传统的简单哈希计算挖矿，支持深度学习的矿机芯片将随着人工智能的成熟快速抢占市场份额。 这也可以让挖矿不仅仅是矿山、矿机和矿机的事情。 未来每一台AI移动设备都是挖矿设备，AI物联网设备将被大量激活。

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