站長資訊網虛擬貨幣是一個獲得命運女神垂青的產業。大熱時，有人通過倒賣礦機賺得盆滿缽滿，有人通過挖礦實現身家暴漲，有人通過屯幣實現財務自由。
但虛擬貨幣幣價上下起伏，用來挖礦的礦機價格亦隨之波動。隨著監管趨嚴，收益的不確定性進一步增高。
比特大陸、嘉楠耘智等礦機廠商從2017年開始向人工智能芯片領域進軍。不過，在一些人工智能從業者看來，礦商在挖礦芯片領域的優勢無法在人工智能延伸。
半導體新貴
比特大陸成立于2013年，是一家生產比特幣挖礦機、定制芯片、運營“礦池”的初創公司。這家公司是全球最大的采礦設備生產商，擁有比特幣礦機70%以上的市場份額，礦機銷售也是比特大陸最為重要的收入方式。
比特大陸每年銷售數十萬臺螞蟻礦機，螞蟻礦機定價普遍在1萬元以上，剛面世的新型礦機可以賣到2萬多元。2017年，比特大陸全年營收已經高達25億美元。
虛擬貨幣總量限定，挖礦難度與日俱增，而幣價一路高漲，購置算力更高的礦機成了劃算的投資。高算力的礦機耗電往往更高。電費是礦工挖礦的主要成本，礦工要綜合算力、電費和幣價來購置礦機。
在全球最大的礦機集散地華強北，螞蟻礦機S9以低能耗著稱，是一款始終暢銷的礦機。礦機芯片晶體管尺寸越小，同樣算力下消耗的功率越小，挖礦產生的收益越高。礦機是以芯片晶體管尺寸逐漸變小更新迭代的，主流礦機普遍經歷了110nm、55nm、28nm、16nm芯片的使用過程，16nm是目前礦機芯片最小的制程尺寸。
華為海思是中國最大的芯片設計公司。第三方機構芯謀研究(ICWise)曾發布報告稱，2017年比特大陸的銷售額超過了國產手機芯片設計廠商展訊，在2017年中國十大集成電路設計公司排行榜第二名，僅次于華為海思。
礦機廠商逐漸成為半導體行業新貴，開始與華為海思爭鋒。
有消息稱比特大陸也已經成為臺積電前五的客戶，16nm是其高端產品的最大用戶之一。
2017年年底，比特大陸開始頻繁出現在公眾視野中，臺積電供應鏈消息稱12月份比特大陸ASIC芯片10nm制程在臺積電的訂單量已經超過了華為海思的麒麟970處理器，但比特大陸方面拒絕透露有關訂單量的數據。
這家成立時間不足4年的公司開始超越多數傳統芯片廠商。而在虛擬貨幣大熱中掘到金的其他礦機廠商和比特大陸一起成了半導體行業新貴。這些礦機廠商之間是在芯片研發上開展競爭。
嘉楠耘智信息科技有限公司同樣成立于2013年，以集成電路設計和芯片自主研發為核心。嘉楠耘智官網稱，目前研發的區塊鏈超運算芯片是普通計算機設備的20萬倍，成為全球第一，銷往全世界150多個國家和地區。2017年嘉楠耘智銷售額超過12億，利潤過3億，完成這個產值只用了4名銷售人員。
從2013年到2017年，嘉楠耘智分別成功研發并量產了110nm、55nm、28nm、16nm芯片，應用在全球區塊鏈基礎設施層。嘉楠耘智也宣布，將研究7nm區塊鏈超級計算芯片。“公司是國內前五家16nm芯片量產企業之一……2018年，公司將成為臺積電前三大客戶之一。”嘉楠耘智在官網表示。
傳統的半導體巨頭也沒有放過這一市場。
2月1日，三星公司財務分析師JosephYoung在推特上發布消息稱，三星將推出加密貨幣挖礦設備，公司已開始生產專用于開采比特幣和其他加密貨幣的ASIC芯片。
競逐AI芯片
在傳統芯片巨頭向挖礦進軍時，礦機廠商也開始延長觸角，比特大陸和嘉楠耘智均宣布進軍人工智能芯片領域。
關于比特大陸在芯片設計領域直逼華為海思的消息不斷見諸互聯網。但值得注意的是，華為海思芯片既面向手機、電視等消費者業務，也面向基站等運營商，產品在功能與客群上較為分散;比特大陸的ASIC芯片的唯一用途是礦機挖礦。
伴隨著產品的更迭，華為海思可以有源源不斷的訂單給代工廠;而數字貨幣總量有限，沒有人能預料挖礦的收益期有多長，礦機廠商又能產生多少訂單。
轉型成為必要。比特大陸和嘉楠耘智不約而同選擇了人工智能領域，比特大陸現在用“領先的人工智能芯片公司”來定義自己。
2017年11月，比特大陸推出了第一款人工智能ASIC芯片SophonBM1680。比特大陸方面介紹稱，SophonBM1680從2015年底開始設計，2017年4月流片，二季度拿到樣品，目前已經全線量產。
嘉楠耘智2017年5月宣布完成了一筆3億元的融資，稱將向全球發布第一款16nmKPU(人工智能芯片)，可以從根本上解決目前小型低成本、低功耗、物聯網設備、無模式識別能力的痛點問題。
按照比特大陸的說法，公司在芯片設計和制造的工程能力上是走在前面的，從28nm到16nm和最新的7nm，并和臺積電有非常深入的合作，目前為止有數十億顆的芯片出貨量。“我們跨過了設計芯片制造芯片上面的很多坑，這些坑是創業公司不可避免需要一路走過去的，所以我們有很寶貴的經驗。第一是人，第二是能力，都是可以復用的。”比特大陸產品戰略總監湯煒偉說。
礦商在挖礦芯片的優勢能延續到人工智能上嗎?一位不愿透露姓名的人工智能公司芯片業務負責人對第一財經表示，挖礦需要大量重復的邏輯運算，利用CPU或GPU耗電量太高，挖礦芯片類似于邏輯芯片，大量重復簡單的邏輯運算單元，設計比較單一。而AI芯片不僅需要海量運算，也需要高度的靈活性、高效的數據交互效率，去迎合快速多變的深度學習算法的演進，不斷適應業內神經網絡的奇思妙想，這和挖礦芯片的專一的設計目的有較大差距。
這也意味著，比特大陸們還有很長的路要走。
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