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深圳华强北手机ic芯片回收
但虚拟钱银币价上下崎岖，用来挖矿的矿机价格亦随之动摇。跟着监管趋严，收益的不确定性进一步增高。
比特大陆、嘉楠耘智等矿机厂商从2017年开端向人工智能芯片范畴进军。不过，在一些人工智能从业者看来，矿商在挖矿芯片范畴的优势无法在人工智能延伸。
半导体新贵
比特大陆建立于2013年，是一家出产比特币挖矿机、定制芯片、运营“矿池”的草创公司。这家公司是全球最大的采矿设备出产商，具有比特币矿机70％以上的市场份额，矿机出售也是比特大陆最为重要的收入方法。
比特大陆每年出售数十万台蚂蚁矿机，蚂蚁矿机定价遍及在1万元以上深圳华强北手机ic芯片回收，刚问世的新式矿机能够卖到2万多元。2017年，比特大陆全年营收现已高达25亿美元。
虚拟钱银总量限制，挖矿难度日积月累，而币价一路高涨，置办算力更高的矿机成了合算的出资。高算力的矿机耗电往往更高。电费是矿工挖矿的首要本钱，矿工要综合算力、电费和币价来置办矿机。
在全球最大的矿机集散地华强北，蚂蚁矿机S9以低能耗著称，是一款一直热销的矿机。矿机芯片晶体管尺度越小，相同算力下耗费的功率越小，挖矿发生的收益越高。矿机是以芯片晶体管尺度逐步变小更新迭代的，干流矿机遍及阅历了110nm、55nm、28nm、16nm芯片的运用进程，16nm是现在矿机芯片最小的制程尺度。
华为海思是我国最大的芯片规划公司。第三方组织芯谋研讨（ICWise）曾发布陈述称，2017年比特大陆的出售额超越了国产手机芯片规划厂商展讯，在2017年我国十大集成电路规划公司排行榜第二名，仅次于华为海思。
矿机厂商逐步成为半导体职业新贵，开端与华为海思争锋。
有音讯称比特大陆也现已成为台积电前五的客户，16nm是其高端产品的最大用户之一。
2017年年末，比特大陆开端频频出现在大众视界中，台积电供应链音讯称12月份比特大陆ASIC芯片10nm制程在台积电的订单量现已超越了华为海思的麒麟970处理器，但比特大陆方面回绝泄漏有关订单量的数据。
这家建立时刻缺乏4年的公司开端超越大都传统芯片厂商。而在虚拟钱银大热中掘到金的其他矿机厂商和比特大陆一同成了半导体职业新贵。这些矿机厂商之间是在芯片研制上展开竞赛。
嘉楠耘智信息科技有限公司相同建立于2013年，深圳华强北手机ic芯片回收以集成电路规划和芯片自主研制为中心。嘉楠耘智官网称，现在研制的区块链超运算芯片是一般核算机设备的20万倍，成为全球榜首，销往全世界150多个国家和地区。2017年嘉楠耘智出售额超越12亿，赢利过3亿，完结这个产量只用了4名出售人员。
从2013年到2017年，嘉楠耘智别离成功研制并量产了110nm、55nm、28nm、16nm芯片，应用在全球区块链基础设施层。嘉楠耘智也宣告，将研讨7nm区块链超级核算芯片。“公司是国内前五家16nm芯片量产企业之一……2018年，公司将成为台积电前三大客户之一。”嘉楠耘智在官网表明。
传统的半导体巨子也没有放过这一市场。
2月1日，三星公司财政分析师JosephYoung在推特上发布音讯称，三星将推出加密钱银挖矿设备，公司已开端出产专用于挖掘比特币和其他加密钱银的ASIC芯片。
竞逐AI芯片
在传统芯片巨子向挖矿进军时，矿机厂商也开端延伸触角，比特大陆和嘉楠耘智均宣告进军人工智能芯片范畴。
关于比特大陆在芯片规划范畴直逼华为海思的音讯不断见诸互联网。但值得注意的是，华为海思芯片既面向手机、电视等消费者事务，也面向基站等运营商，产品在功能与客群上较为分散；比特大陆的ASIC芯片的仅有用处是矿机挖矿。
伴跟着产品的更迭，华为海思能够有连绵不断的订单给代工厂；而数字钱银总量有限，没有人能意料挖矿的收益期有多长，矿机厂商又能发生多少订单。
转型成为必要。比特大陆和嘉楠耘智不约而同挑选了人工智能范畴，比特大陆现在用“抢先的人工智能芯片公司”来界说自己。
2017年11月，比特大陆推出了榜首款人工智能ASIC芯片SophonBM1680。比特大陆方面介绍称，SophonBM1680从2015年末开端规划，2017年4月流片，二季度拿到样品，现在现已全线量产。
嘉楠耘智2017年5月宣告完结了一笔3亿元的融资，称将向全球发布榜首款16nmKPU（人工智能芯片），能够从根本上处理现在小型低本钱、低功耗、物联网设备、无模式识别才能的痛点问题。
依照比特大陆的说法，公司在芯片规划和制作的工程才能上是走在前面的，深圳华强北手机ic芯片回收从28nm到16nm和最新的7nm，并和台积电有十分深化的协作，现在为止有数十亿颗的芯片出货量。“咱们跨过了规划芯片制作芯片上面的许多坑，这些坑是创业公司不可避免需求一路走过去的，所以咱们有很名贵的经历。榜首是人，第二是才能，都是能够复用的。”比特大陆产品战略总监汤炜伟说。
矿商在挖矿芯片的优势能延续到人工智能上吗？一位不愿泄漏名字的人工智能公司芯片事务负责人对榜首财经表明，挖矿需求很多重复的逻辑运算，使用CPU或GPU耗电量太高，挖矿芯片类似于逻辑芯片，很多重复简略的逻辑运算单元，规划比较单一。而AI芯片不仅需求海量运算，也需求高度的灵活性、高效的数据交互功率，去迎合快速多变的深度学习算法的演进，不断适应业界神经网络的奇思妙想，这和挖矿芯片的专注的规划意图有较大距离。
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