數字貨幣巨頭開啟「晶片逆襲戰」：中國彎道超車的希望來了？

會人工智慧晶片向ASIC轉移將在全球開闢一塊新戰場。

這是數字貨幣礦業公司的機會，也是中國晶片的機會

《財經》記者 吳楊盈薈/文 宋瑋/編輯

（很少有人認識到，數字貨幣挖礦這塊價值近200億元的新興市場本質上是一場晶片之戰。

圖/視覺中國）

早尖峰時間，一群員工從外面快步走進辦公大廈。

他們走向閘機，伸直脖子讓自己的臉出現在銀灰色柱子中的小螢幕里。

提示燈亮起，閘機門快速打開，整個過程只用了不到1秒。

這裡是比特大陸位於北京北五環外的公司總部。

出人意料的是，這家全球最大的數字貨幣礦機公司選擇將人臉識別裝置陳列在公司樓下作為歡迎儀式——而不是在高大鐵架中密密麻麻排列的黑灰色礦機。

「我們現在的定位是12個字，領先的高性能計算晶片公司。

」比特大陸產品戰略總監湯煒偉對《財經》記者說。

加入比特大陸前他曾在英特爾公司負責中國區高性能計算和人工智慧業務。

數字貨幣挖礦產業在全球形成了價值近200億元的市場。

但很少有人知道，這個神秘的新興產業本質上屬於晶片市場。

挖礦的實質就是比拼礦機公司研發的晶片算力。

礦機晶片由於軟體應用單一，在短時間內快速走過了疊代進化歷程——從CPU到GPU、FPGA，再到ASIC（專用集成電路）晶片。

作為全球排名第一和第二的礦機公司巨頭，比特大陸和嘉楠耘智應用成熟的ASIC晶片技術，在礦機晶片領域壟斷了近90％的全球市場。

這是全球晶片行業中，鮮有的被中國公司壟斷的細分市場。

中國晶片在設計、製造、封測三大產業鏈環節均落後於世界先進水平，部分領域甚至跟已開發國家有10年－20年的差距。

這讓中國的晶片領域過分依賴進口貿易。

全球調研機構IC Insights在2016年公布了全球半導體20強，前20位中沒有中國公司上榜。

但這一情形在2017年有所改變。

IC Insights2017年公布的全球前十大晶片設計公司（按銷售收入），國內有兩家企業進入前十名：華為海思和紫光集團分別以47.15億美元和20.50億美元的收入分居第7位和第10位。

由於專利積累、軟體生態配套不足等原因，中國在已經落後的傳統晶片領域想要追趕領先者頗為困難。

而在沒有太多歷史包袱、有新技術突破的晶片領域，中國跟其他國家站在同一起跑線上，有機會占據領先位置。

現階段，中國彎道超車的最大希望存在於人工智慧（AI）晶片領域。

谷歌和英偉達公司是人工智慧處理領域的兩大巨頭，但英偉達主要專注於GPU。

人工智慧領域的ASIC專用晶片仍是一片藍海，尚未出現足以壟斷市場的巨頭公司。

在AI領域專用晶片，除了谷歌，研發者大多為充滿活力的新興公司，其中活躍著不少中國公司，如寒武紀、地平線等。

一家中國知名晶片公司技術總監向《財經》記者指出：「AI晶片上可以說是美國第一，中國第二。

」

目前人工智慧晶片正在重演礦機晶片的演化路徑——從CPU/GPU/FPGA到ASIC專用晶片。

而數字貨幣礦業公司也有機會將挖礦領域成熟的ASIC晶片技術拓展到人工智慧領域。

芯謀研究發布的2017年中國十大集成電路設計公司榜單上，比特大陸以143億元的年銷售額躍升第二。

人工智慧晶片向ASIC轉移將在全球開闢一塊新戰場，這是數字貨幣礦業公司的機會，也是中國晶片的機會。

晶片之痛：落後就要挨打

中國在高端通用晶片上與已開發國家差距巨大，對外依存度非常高

中國在和美國的貿易談判當中遭遇了沉痛一擊。

美國商務部部長Wilbur Ross 4月16日宣布，未來七年將禁止美國公司向中興通訊銷售零部件、商品、軟體和技術（主要為晶片）。

禁售理由是中興公司違反了美國限制向伊朗出售美國技術的制裁條款。

禁令一出，中興公司立刻陷入困境。

中興事件刺痛了整個中國，全社會意識到中國晶片產業相對全球已開發國家的落後差距和代價。

「晶片涉及環節多，不同領域差別大，有些領域中國在10年－20年內很難去跟美國競爭。

」一家中國知名晶片設計公司技術總監告訴《財經》記者。

晶片產業分成設計、製造、封測三大產業鏈環節。

「這三個環節說起來中國都落後，相比之下封測這一塊我們可能落後最少，生產和設計都落後比較多。

」該晶片設計公司技術總監指出，而這兩個環節恰恰是晶片技術門檻最高的。

設計環節方面，中國在高端通用晶片存在著重大短板，與已開發國家差距巨大。

這類晶片主要依賴進口，對外依存度非常高。

全球高端通用晶片市場目前幾乎被國際巨頭所壟斷。

CPU晶片上英特爾公司壟斷80％左右的全球市場份額，AMD公司約占20％。

英偉達公司壟斷了全球GPU約70％的市場份額，Xilinx和Altera兩大公司則壟斷了FPGA晶片近90％的全球市場份額。

中國的核心晶片自給率極低。

光大證券研究所數據顯示，我國計算機系統中的CPU、MPU、通用電子系統中的FPGA/EPLD和DSP、通信裝備中的嵌入式MPU和DSP、存儲設備中的DRAM和NandFlash、顯示及視頻系統中的DisplayDriver，國產晶片占有率都幾乎為零。

晶片製造方面，中國跟全球的差距則更為嚴峻。

在晶片設計、製造、封測三大環節中，製造是我國實力最弱的一個環節。

《財經》曾報導，英特爾、三星和台積電均宣布已經實現10nm晶片量產，並準備投資建設7nm和5nm生產線。

但中國大陸晶片技術最好的廠商中芯國際，目前仍在攻堅14nm，明年才有可能實現量產。

中國占據了全球半導體銷售額的近三分之一，但產能只占全球約十分之一。

據世界半導體貿易統計組織WSTS數據，2016年全球半導體銷售額為3389億美元，中國半導體銷售額1075億美元，占全球市場的31.7％。

2016年全球集成電路製造產業規模為1120億美元，中國的市場份額僅為11.6％——這一數據還包含了國外公司在中國的工廠。

晶片設計和製造兩大核心環節的落後，讓中國不得不嚴重依賴晶片進口貿易。

中國晶片進口甚至高達石油進口的1.57倍，在工業品進口中遙遙領先。

中國海關總署數據顯示，截至2017年10月底，中國集成電路進口金額高達2071.97億美元，同期中國原油進口額為1315.01億美元。

中國政府已經意識到晶片進口依賴的危機，並試圖通過國家力量加速國產晶片的發展。

「中國製造2025」中，將中國集成電路自給率的指標定為2020年達到40％，2025年達到70％。

同時成立國家集成電路產業投資基金，2018年一期募集資金1387億元人民幣已經投資完畢，目前正在募集二期基金，總金額高達約1800億元至2000億元人民幣。

但大量資金的注入無法讓中國晶片產業一蹴而就，技術的積累和突破需要更多的時間。

全球市場研究機構IC Insights指出，中國晶片領域目前新建晶圓產線中所用的技術工藝，大多都比國外主要競爭對手差兩代以上。

「我們跟國外差距大不僅是因為設計能力差別，也有歷史原因——比如專利積累、軟體生態配套不足。

」上述中國知名晶片設計公司技術總監對《財經》記者指出，「反而在沒有太多歷史包袱、有新技術突破的領域，中國相對有機會。

」

境外奇襲：被中國壟斷的晶片戰場

很少有人認識到，數字貨幣挖礦這塊價值近200億元的新興市場本質上是一場晶片之戰。

比特幣挖礦存在不過短短五六年時間，這一產業已迅速成長為價值近200億元人民幣的市場，並以每年100％-200％的增長率擴大。

但很少有人認識到，這塊新興市場本質上是一場晶片之戰。

張楠賡和吳忌寒，與全球第一批ASIC礦機誕生有著密切聯繫。

他們憑藉ASIC挖礦機改變了全球比特幣挖礦的走向，也改變了自己的命運。

這兩個創始人在進入比特幣世界時不過是剛出茅廬的學生。

彼時，嘉楠耘智創始人張楠賡是在北航集成電路專業讀研的學生，比特大陸創始人吳忌寒則剛從北大畢業兩年，擔任投行風險分析師。

短短數年間，他們成為了全球區塊鏈礦機世界的霸主，掌握著全世界超過80％算力的礦機。

比特幣挖礦的實質是比拼礦機晶片算力：誰開發的礦機晶片算力更強，則使用單台礦機將挖到更多的數字貨幣，從而搶占更大的全球市場。

這是目前為止鮮有的被中國公司壟斷的全球晶片市場。

比特大陸和嘉楠耘智，總部分別位於中國北京和杭州。

這兩家中國公司牢牢占據了全球礦機近90％的市場份額。

有意思的是，中國礦機崛起的導火線卻由大洋彼岸的挑釁引燃。

2012年6月，美國一個比特幣挖礦機研發「蝴蝶實驗室」聲稱，他們準備研發一種功能遠勝過現有水平的ASIC礦機。

當時比特幣挖礦普遍使用GPU晶片，而ASIC晶片的算力較傳統挖礦晶片將實現數十倍甚至百倍的提升。

如果「蝴蝶實驗室」研製成功ASIC礦機，將掌握超過全網51％的算力——這意味著其將具備篡改比特幣世界的可能性。

為了對抗可能出現的算力壟斷，暱稱「南瓜張」的張楠賡決定自己研發ASIC礦機，並將其銷往全球各地。

2013年1月，美國比特幣核心開發人員Jeff Gazik用網絡直播了一場拆箱過程：他拆開從中國寄來的一個巨大快遞包，全球第一台ASIC礦機。

這台ASIC礦機由張楠賡研發，他將其命名為「阿瓦隆」，亞瑟王傳說中「天佑之島」的名字。

2012年7月，畢業於中國科技大學暱稱「烤貓」的蔣信予也宣布了製造ASIC礦機的計劃，並在比特幣論壇bitcointalk上發起眾籌，按照0.1比特幣一股的價格發行了16萬股，吳忌寒購買了上萬股股票。

2013年，「烤貓」研發的ASIC礦機成功面世，開創比特幣世界第一個由ASIC礦機組成的礦場。

「烤貓」公司2013年6月公布的「財報」顯示，2013年一季度其比特幣挖礦收入就高達57338.24 個BTC。

」烤貓」公司的虛擬股票也急速上漲，最高每股的價格從0.1個比特幣上漲到5個比特幣。

吳忌寒因為這筆投資獲得了上千萬的回報。

此時的吳忌寒距離開創自己的礦機公司只差一步。

精通金融和比特幣的他對晶片技術並不熟悉，需要一位深諳晶片研發技術的合伙人。

幸運的是，一次北京街頭的偶遇讓他找到了38歲的晶片專家詹克團。

詹克團當時正專注在機頂盒創業上。

遇到吳忌寒的第二天，他用幾個小時研究了比特幣和區塊鏈的資料，隨後決定加入。

吳忌寒和詹克團在2013年共同成立了礦機公司「比特大陸」。

詹克團用短短半年時間就研發出了使用ASIC晶片的礦機，在2013年11月將這款名為「Antminer S1」的礦機推向市場。

隨著各家公司的ASIC晶片礦機不斷投入市場，比特幣世界迎來了算力瘋狂攀升的「軍備競賽」。

從2013年利用ASIC晶片進行算力輸出以來，比特幣全網平均算力保持高速上升的趨勢。

據全球諮詢公司Frost & Sullivan數據顯示，全球比特幣算力從2012年1月的10.8Thash增長至2017年底的1500萬Thash。

不到六年時間全網算力整整翻了138萬倍，年複合增長率高達1335.7％。

激烈的算力競爭中，時間就是生命。

很多礦機生產商正在研發的礦機甚至還未出廠，就面臨著被市場淘汰的風險。

比特大陸第一代礦機「Antminer S1」極短的研發時間正是其崛起的關鍵。

S1礦機在2013年11月推出市場，正好趕上比特幣價格的高點。

如果稍晚一兩個月，比特大陸則可能錯過幣價攀升的機會，直接跌入谷底。

CoinMarketCap數據顯示，比特幣價格在2013年11月底上漲達到頂峰，高達1150美元左右。

隨後在一個月的時間內急速下跌，12月最低點跌至560美元，幾近腰斬。

2014年到2015年比特幣進入震盪下行的通道，價格經常在200美元－300美元低位徘徊。

比特大陸在2014年相繼推出了螞蟻S3和S4等型號的礦機。

S3礦機銷量不錯，但受到市場低迷影響，S4礦機的銷售情況慘澹，公司損失不小。

所幸由於成本控制較好，比特大陸在低谷期仍然能支持新一代礦機研發。

而開ASIC礦機量產先河的「烤貓」公司，在這一輪比特幣價格激烈變動、全網算力高速膨脹的關鍵階段掉隊。

2013年10月，「烤貓」研發第二代晶片遭遇難題，未能及時成功研發。

在大量競爭對手的衝擊下，「烤貓」礦機占據的算力從頂峰時期超過20％跌落至僅為4％，其虛擬股票也隨之跌破發行價。

一年多之後，「烤貓」在考察礦廠途中神秘消失，從此再沒有人知道他的去向。

「熊市是幫比特大陸跑到第一的機會。

」一名接近比特大陸的人士告訴《財經》記者。

2015年1月，比特大陸推出新一代螞蟻礦機S5。

在對手們大多因熊市縮減研發的情況下，螞蟻礦機S5在市場上成功。

這一年，比特大陸從一個三居室的民房搬到新的辦公室中，員工人數達到了50多人，在北京和深圳均設立了辦公地點。

只有撐過比特幣冬天的公司，才有在下一個春天快速生長的可能。

比特大陸和嘉楠耘智都先後看到了從礦機晶片向AI晶片拓展的機會，分別從2015年和2016年進入AI晶片的研發領域。

「礦機業務是公司的一條支柱，但是收入隨著幣價上漲下跌有波動，因此需要新業務支撐。

我們看到了AI的浪潮，也有高性能計算晶片的基礎。

」比特大陸產品戰略總監湯煒偉告訴《財經》記者。

彎道超車：人工智慧的新機會

AI晶片從CPU/GPU向ASIC專用晶片的變革，給中國數字貨幣礦機公司創造了後來居上的機會。

詹克團將比特大陸第一代研發的AI晶片命名為「智子」（Sophon）。

這一靈感來自於風靡全球的科幻小說《三體》，「智子」是地球人無法突破的「強人工智慧體」。

比特大陸的AI晶片研發路徑與「智子」有著隱秘的相似之處。

比特大陸將比特幣礦機使用的ASIC晶片技術，跨界應用於人工智慧領域，開發基於ASIC技術的AI深度學習晶片——就像三體人將質子在低維展開，然後在高維摺疊。

人工智慧目前已進入AI賦能行業的階段，需求呈現爆髮式增長。

AI晶片正處在從CPU/GPU/FPGA向ASIC專用晶片轉化的階段。

相比於前三者，ASIC專用晶片的計算能力更強，能耗更低。

全球諮詢公司Frost & Sullivan指出，預計CPU將逐漸失去在人工智慧培訓和推理應用的市場份額，而ASIC晶片則將贏得這兩個市場的份額。

ASIC晶片2017年至2020 年的複合年增長率為66％，市場總額將從10億美元增長至46億美元，高居各類人工智慧晶片的首位。

不同於已經高度壟斷的傳統晶片市場，在ASIC晶片這塊新興市場上，尚未出現無法挑戰的巨頭公司。

目前只有谷歌在ASIC晶片技術上有著領先優勢。

TPU是谷歌專門為機器學習設計的專用集成電路，屬於ASIC晶片的一類。

谷歌在官方博客中指出TPU晶片的速度和能耗均明顯優於傳統GPU和CPU晶片：「TPU處理速度比當前GPU 和CPU要快15倍到30倍；較之傳統晶片TPU也更加節能，功耗效率（TOPS/Watt）上提升了30倍到80倍。

」

中國數字貨幣礦機公司在ASIC晶片的多年積累，讓它們在AI晶片的這場技術變革中擁有先發優勢。

區塊鏈計算和人工智慧深度學習有類似之處，都是依賴於底層的晶片進行大規模的重複、並行計算。

此前數字貨幣礦業公司在區塊鏈ASIC晶片設計中積累的設計經驗，與神經網絡晶片設計所需的技術有部分高度契合。

「ASIC晶片的一部分經驗是可以復用的。

但是挖礦算法複雜度不高，主要是算力強。

AI算法更需要普適性，是一個巧力。

」人工智慧公司Rokid北京實驗室Alab負責人高鵬博士告訴《財經》記者。

比特大陸認為，自己數字貨幣晶片領域積累的研發能力和經驗能複製到AI晶片領域。

它從2013年到2018年實現了近10款晶片產品的量產，量產數達十億顆，技術疊代從28nm到16nm，有著最新7nm設計經驗。

同時在全球建立了百億次計算、10億級千瓦的數據中心。

目前分布在中國、台灣、新加坡、歐洲、北美等多個地區2000多名全球員工中，60％都是研發人員。

比特大陸在2016年開始立項研發第一代AI晶片Sophon BM1680。

湯煒偉對《財經》記者表示，比特大陸AI團隊規模數百人，覆蓋從晶片到算法，再到中間做軟體驅動、固件以及各種深度學習的工具研發。

AI晶片和礦機晶片在不少設計工藝、團隊能力上可以共用，例如高性能低功耗的技術，電源管理技術。

但AI的算法更多樣化，算法、軟體、工具鏈都需要重新打造。

Sophon BM1680在2017年4月成功流片，二季度拿到樣品，耗時近一年半。

「第一代晶片設計一定程度的冗餘，晶片性能導致物理設計比較複雜。

於是快速去更正，現在有能力快速定位，更新優化設計。

」湯煒偉說。

2017年11月，比特大陸正式對外發售第一代AI晶片Sophon BM1680。

嘉楠耘智的第一代AI晶片也正在研發過程中。

嘉楠耘智招股書中顯示，嘉楠耘智從2016年開始開發人工智慧應用的 ASIC 晶片KPU，計劃於2018 年四季度量產。

對於這些數字貨幣礦業公司，AI晶片領域的挑戰才剛剛開始。

身為新興入局者，它們一進入戰場，就必須直面晶片領域的幾大難題痼疾。

逆襲難題：金錢、速度與技術

這些公司具備了快速疊代的實力和充裕的現金流，但其能否複製到AI晶片領域成為核心競爭力尚待證明。

研發周期長、投入資金過大，是長期困擾晶片公司的兩個核心難題。

數字貨幣礦業與晶片行業的市場競爭邏輯並不相同，這讓數字貨幣礦業公司在資金、速度上演化出與晶片行業傳統不同的解決方法。

「如果企業晶片研發方向有錯誤，大筆的錢就沒了。

」人工智慧公司Rokid北京Alab實驗室負責人高鵬博士告訴《財經》記者。

晶片研發費用占比最大之一為流片費用。

嘉楠耘智數據顯示，以MASK流片為例，55nm的約為400萬元人民幣，40nm的約為700萬元人民幣，28nm的約為1500萬元人民幣左右，16nm的MASK更高達4000萬元人民幣左右。

不同的晶片需要不同的MASK，並且在研發階段的晶片還無法確保一次流片成功。

一套 MASK存在需要反覆修改、反覆投入的可能性，研發費用也成倍上漲。

而數字貨幣礦業公司的一大優勢在於礦機業務帶來充足的現金流，可以讓它們在晶片研發投入上更為遊刃有餘。

比特大陸聯合創始人詹克團對媒體透露，比特大陸年營收高達25億美元（約合160億元人民幣）以上。

嘉楠耘智招股書顯示，2017年公司營收為13.08億元人民幣。

「我們的資金儲備，可以在晶片上高投入和長期投入。

AI是改變人類生產力的技術工具，一定不是發展3年－5年就停止的過程。

」湯煒偉表示。

礦機晶片一般9個－10個月就經歷一次技術疊代，這比傳統晶片快得多。

晶片行業存在「摩爾定律」，指18個到24個月為一個周期，每一周期實現計算能力翻一番，或者在單位晶片面積里電晶體數量翻一倍。

晶片公司的研發疊代速度大多遵循這一定律。

比特大陸AI晶片研發只有傳統晶片的一半，代與代的間隔只有短短9個月。

這種快速疊代能力，得益於過去礦機市場的激烈競爭。

比特幣全網算力在過去六年里年複合增長率高達1335.7％。

相當於單台算力恆定的礦機在一年過後，只能挖到相當於最初7.5％左右的數字貨幣產量。

這也讓礦機行業形成9個－10個月更新換代一次的高速疊代效率。

以嘉楠耘智ASIC 晶片礦機疊代過程為例，疊代周期均控制在半年到一年的時間。

其28nmASIC 晶片礦機疊代在2015年－2016年銷售後即面臨淘汰，生產周期結束。

其後續產品中16nm第一代在2016年四季度量產，16nm第二代在2017年四季度量產，16nm第三代預計在2018年二季度量產。

基於7nm的最新技術ASIC晶片礦機預計在2018年4月流片，三季度實現量產。

儘管這兩家數字貨幣礦業公司擁有礦機市場的快速疊代經驗，但其能否完全複製到AI晶片領域，成為核心競爭力尚待證明。

「挖礦晶片疊代速度比較快，但是不同晶片領域不一樣。

每個細分領域都有自己細分的規律。

」國內一家知名晶片設計公司技術總監向《財經》記者指出，「從技術角度看挖礦晶片功能單一，所以才能做到快速疊代。

」

嘉楠耘智的AI晶片KPU，目標應用在智能家居、智能城市、智能監測及智能玩具中的語音及圖像識別功能及多種物聯網應用。

據嘉楠耘智招股書顯示，目前AI晶片接獲各類客戶的預售訂單的金額合共約為3820萬元人民幣。

比特大陸選擇切入點為人工智慧ASIC晶片提供從底層晶片到上層技術、算法和雲端運算的一體化方案。

首選的切入行業為安防，已經與國內多個省市區的公安系統和集成商達成合作。

網際網路+AI和城市大數據是其下階段的開拓重點，將大量民生社會數據數字化，通過AI挖掘最終將民生信息用於城市決策。

「目前評論研發能力為時過早。

人工智慧產業鏈分為三塊——算力、算法、數據。

算力以前被國外巨頭所壟斷，現階段AI正是我們彎道超車的機會。

」比特大陸產品戰略總監湯煒偉告訴《財經》記者。

技術革新將開啟新的賽道，為後來者創造超越前人的機會。

（本文首刊於2018年5月28日出版的《財經》雜誌）