全球最大矿机公司比特大陆走上上市之路，未来AI芯片领域新标杆？

▲点击上方雷风网关注

文字 | 包永刚

雷锋网（leiphone-sz）报道

据雷锋网报道，近两个月，比特大陆赴港上市取得进展的消息不断。 上周，有消息称比特大陆将终止IPO，准备重组。 终于，9月26日，比特大陆在港交所官网上传了A1招股书文件，这标志着比特大陆正式启动了在港交所主板上市的计划。 比特大陆之所以在香港上市备受关注，是因为它是全球最大的加密货币矿机公司。 另一个重要原因是，这有望成为今明两年香港最大的芯片股IPO。

根据比特大陆上传的招股书，2015年至2017年，比特大陆营收从1.37亿美元增长至25.18亿美元，年复合增长率达328.2%。 此外，比特大陆2017年全年和2018年上半年调整后净利润高达9.5亿美元。

比特大陆的高收入也使其获得了较高的市场地位。 根据商业咨询公司Frost & Sullivan的数据，比特大陆是全球最大的基于专用集成电路（ASIC）的加密货币矿机公司，占全球市场份额的74.5%。要知道嘉楠耘智和亿邦科技在该市场排名第二和第三的比特大陆分别仅占据全球市场6.2%和4.5%的份额。同时，2017年，比特大陆也是全球十大无晶圆厂芯片设计（Fabless）公司之一。全球第四大ASIC芯片公司，中国仅次于华为海思的第二大芯片设计公司。

显然，在傲人的营收数据和市场地位面前，即使你之前从未听说过比特大陆，你也会对这家公司的上市感兴趣，更何况比特大陆给人的印象是有点“神秘”。 招股书在很大程度上可以让我们对比特大陆有更多的了解，但同时需要注意的是比特币矿机销量排名，招股书指出，比特大陆此次募集资金不仅提升了加密货币矿机ASIC的研发能力二是提高AI ASIC芯片和AI应用研发能力，扩大生产。 这是否意味着比特大陆继全球最大的基于ASIC的加密货币矿机公司之后，也将成为全球最重要的AI芯片公司？

如何成为数字货币ASIC芯片之王？

比特大陆的成功始于其成立之前。 2011年，电玩狂人吴忌寒以投资分析师的身份去了北京。 他无意间进入了加密货币的世界，并很快沉迷其中。

两年后，吴忌寒在北京的一家餐厅与几年前投身电视机顶盒业务的詹克团共进晚餐。 他们讨论了比特币的来龙去脉，然后吴忌寒建议创建一家芯片公司。 当时，正在创业中苦苦挣扎的詹克团认真听取了吴忌寒的想法。 第二天早上，詹克团在进一步了解加密货币后给吴忌寒打了电话，说他已经做了决定。

因此，2009年7月获得北京大学金融学和心理学学士学位，后从事分析师和投资经理工作的吴忌寒，以及获得微电子学和固态电子学硕士学位的吴忌寒。 2004年中科院微电子，一直合作至今。 从事集成电路工作的詹克团于 2013 年在北京与他人共同创立了比特大陆。

2013年底，比特大陆成立之时，比特币价格首次突破1000美元大关。 比特币和其他加密货币已经从早期的数学极客使用计算机运行的软件来挖掘比特币，发展成为从传统 CPU 到高端 GPU 的疯狂技术军备竞赛。 ，只为获得丰厚的回报。

这时，比特大陆也卖出了第一颗芯片。 他们的 ASIC 将必要的算法直接编码在芯片上，比 GPU 速度更快，但功耗更低。 这也为比特大陆的成功奠定了基础。 此后，蚂蚁矿机推出了价格在几百到几千美元的蚂蚁矿机。 这些矿机上装满了数十或数百颗比特大陆自主设计的高性能ASIC芯片。 在比特币价格暴涨的背景下，低电价地区的大型矿商纷纷大举采购。

用数据具体说明比特大陆的成功。 招股书显示比特币矿机销量排名，2015年至2018年，比特大陆的主要收入来自矿机销售、矿池运营、矿场服务和自营挖矿，其中相当一部分收入来自蚂蚁矿机。 手机、兼容电源等辅助配件的销售。 2015-2017年，矿机销售收入分别为1.08亿美元、2.15亿美元和22.63亿美元，分别占其总收入的78.6%、77.3%和89.9%。 其中，销售收入增加的一个重要原因是矿机销量的增加和矿机平均售价的提高。

然而，由于区块链技术和加密货币处于早期阶段，数字货币往往经历过山车般的行情。 根据 Blockchain.info 的数据，比特币的价格在 2015 年底为 428 美元，2016 年为 960 美元，2017 年底飙升至 14,166 美元，2018 年 6 月 30 日仅为 6,381 美元。

在比特币价格飙升之际，比特大陆不仅可以获得可喜的营收，还推高了公司的毛利率。 相反，当比特币价格下跌时，比特大陆很难避免损失。 招股书指出，截至2018年6月30日止六个月，加密货币波动造成减值亏损1.03亿美元。

除了比特币价格过山车外，数字货币本身的发展、政策法规、竞争等都会直接影响比特大陆的营收和毛利率。 因此，在虚拟货币矿机成功之后，比特大陆早在2015年就发现深度学习计算芯片是一个新的机会。

发现深度学习芯片新机遇

据雷锋网报道，比特币全球网络的算力已经达到每秒10次Exa DHash运算。 如果一次DHash运算简单等同于一次浮点运算（FLOP），比特币全网的算力接近超级计算机天河二号算力的300倍。 然而，当今非常流行的视频监控应用对计算能力提出了更高的要求。

2017年大约有4亿个监控摄像头，假设每个摄像头需要0.5 TFLOPS的算力，那么2017年处理全球监控摄像头需要210 Exa FLOPS的算力，相当于整个比特币算力的20倍网络。 “懂”是监控的硬性要求，所以摄像头需要24小时不间断工作。 假设需要对摄像头的所有数据进行实时智能分析，这就需要更高的算力。 此外，2017年全球摄像头数量达到140亿台，未来5年将保持2倍以上的年复合增长率。

此外，深度学习还有其他的应用场景，比如智能驾驶。 IHS预测2035年将有1000万辆自动驾驶汽车上路，假设每辆车每秒产生约100MByte的数据，每辆汽车每秒需要超过100T FLOPS的计算能力，这需要超过1000 Exa FLOPS .

巨大的算力需求需要性能优异的深度学习芯片来满足，但功耗问题无法通过增加算力来绕过。 只有在性能和功耗之间找到平衡点，才能继续推动深度学习应用。 此外，在过去的30年里，超级计算的性能基本上每十年提升1000倍。 在性能提升的同时，也面临着内存技术的挑战。 处理速度提高了，但存储技术却跟不上，这将使芯片成为“大宝贝”。 因此无论是传统芯片巨头还是科技巨头都纷纷投入资源研发自己的深度学习芯片，也就是我们统称的AI芯片。

詹克团认为，深度学习的计算量和数据量非常大，但计算函数并不复杂，数据也比较有规律。 受限于摩尔定律的放缓，深度学习应该走专用芯片的道路。 深度学习计算具有非常典型的流水线特征。 单个云端深度学习张量计算芯片的功耗高达数百瓦。 因此，可以在一颗芯片上集成多个计算单元，进行大规模的卷积等计算。

基于这些特点，云端深度学习张量芯片非常适合用Systolic架构实现。 此外，Systolic架构的实现非常简单，很容易在电路层面进行更深入的定制，非常适合用ASIC进行定制设计。

当然，深度学习计算的本质是多维矩阵，即张量（Tensor）计算。 目前很多公司都在设计深度学习张量计算的芯片。 典型代表是谷歌的张量处理器（TPU）。 可以看出，Google 基于 Systolic 的 TPU 的计算效率比 Nvidia 的 GPU 高出一个数量级。 Nvidia的Volta架构也加入了专用的Tensor Core来提高张量计算的效率，其本质也是一个Systolic数组。

因此，比特大陆于2017年第二季度推出了第一款AI芯片BM1680，并于2018年第一季度推出了第二代AI芯片BM1680。据雷锋网了解，比特大陆的AI ASIC芯片是基于自主设计的增强型Systolic架构，均基于台积电28nm工艺，支持主流CNN、RNN、DNN深度学习框架。 不同的是，BM1680是一款通用的AI芯片，没有应用方向偏差，可以应用于图像识别、自然语言处理、文本处理、金融、医学等领域，因此可以作为云端训练和推理人工智能芯片。

BM1682是BM1680的升级版，配备了专用于视频处理的集成系统。 整颗BM1682芯片配备了视频处理所需的全部核心模块，以及适应特定应用场景的辅助模块。 视频处理的应用市场，如安防应用，非常方便，推理在云端发挥作用。 目前，搭载比特大陆AI ASIC的搜风服务器和安防、校园应用智能终端也已经上市。 下一代基于12nm的云推理芯片BM1684预计将于2018年第四季度推出。

比特大陆还针对AI芯片产品线推出了全新品牌——“SOPHON”。 据悉，SOPHON是科幻小说《三体》英译中的智子，是英文译者自创的英文单词名。

未来AI芯片市场新标杆？

如前所述，招股书指出，比特大陆本次募集资金，除了用于提升加密货币矿机ASIC芯片和区块链应用的研发能力以及扩产外，排在第二位的是提升AI ASIC的研发能力芯片和人工智能应用并扩大生产。 其中，无论是矿机ASIC芯片还是AI ASIC芯片，要想在降低功耗的同时获得更高的算力，更先进的工艺是重要的保障。

今年6月，全球最大晶圆代工厂台积电CEO魏哲家表示，7nm工艺芯片已经开始量产，其中AI芯片、GPU和矿机芯片占据了大部分产能。 然而，7nm高昂的进口成本让不少芯片企业望而却步。 至于5nm，魏哲家开玩笑说，台积电预计将在5nm上投入250​​亿美元（这个价格你以后就知道了！），业界认为5nm技术和开箱成本会涨到更高层次。

更重要的是，即使芯片设计公司能够支付相应的芯片代工成本，台积电也未必有能力满足需求。 今年6月，台湾经济日报报道詹克团旋风访台，秘密拜访台积电、力晶等供应链合作伙伴，寻求合作新一代高性能挖矿芯片，并探讨比特大陆的转型发展人工智能（AI）应用未来的合作方向。

报道还指出，詹克团访台受到力晶创始人兼CEO黄崇仁和即将升任台积电总裁的魏哲嘉的亲自接待，可见两家公司对比特大陆的重视。 虽然詹先生访问台湾的消息尚未得到官方证实，但雷锋网也从多方渠道证实，比特大陆与台积电等供应链合作伙伴保持着良好的关系。

生产很重要，研发是芯片设计公司的关键。 招股书显示，比特大陆2015年至2017年底的研发支出分别为570万、1660万、7260万美元，2018年上半年进一步增加至8700万美元。在研发方面团队方面，2018年上半年，比特大陆全职工程师840人，其中产品设计366人，AI ASIC芯片研发298人，矿机及配件开发176人。 由此，我们不仅可以看出比特大陆在人才方面的支出不断攀升，其芯片重心也在向AI芯片转移。 此外，从员工占比来看，截至2018年上半年，比特大陆共有2594名全职员工，其中研发人员占比32.38%，为公司最高占比，这也是重要的一环技术型公司的特点。

雷锋网概要

不难看出，在先进半导体制程成本飙升、研发和人才支出不断攀升的背景下，比特大陆虽然拥有充足的现金流，但为了应对更加激烈的AI芯片竞争和半导体人才的争夺而区块链鉴于数字货币发展的不确定性，比特大陆此时正式开启上市之路是一个不错的选择。 融资可以为公司的发展提供更充足的资金。 此外，在中国大力发展集成电路产业的大背景下，比特大陆在获得更多支持的同时，也能推动中国集成电路产业的发展。

已经凭借区块链和数字货币取得成功的比特大陆，相信在资本、技术、人才密集的集成电路产业，也能在AI时代取得成功。 此前，吴忌寒表示，未来五年，比特大陆40%的收入将来自AI芯片。 另据了解，比特大陆也在与国内知名科技公司接洽。 那么，在AI芯片领域，比特大陆能否超越目前在AI芯片领域无人能及的英伟达，成为AI芯片领域的新标杆呢？

-结尾-

雷风网招聘开始啦！如果您对人工智能、大数据、云计算、自动驾驶等前沿技术感兴趣，对编辑、运营、品牌等职位感兴趣，请戳

◆◆◆