很少有人认识到, 数字货币挖矿这块价值近200亿元的新兴市场本质上是一场芯片之战. 图/视觉中国
《财经》记者 吴杨盈荟/文 宋玮/编辑
早高峰时间, 一群员工从外面快步走进办公大厦. 他们走向闸机, 伸直脖子让自己的脸出现在银灰色柱子中的小屏幕里. 提示灯亮起, 闸机门快速打开, 整个过程只用了不到1秒.
这里是比特大陆位于北京北五环外的公司总部. 出人意料的是, 这家全球最大的数字货币矿机公司选择将人脸识别装置陈列在公司楼下作为欢迎仪式——而不是在高大铁架中密密麻麻排列的黑灰色矿机.
'我们现在的定位是12个字, 领先的高性能计算芯片公司. ' 比特大陆产品战略总监汤炜伟对《财经》记者说. 加入比特大陆前他曾在英特尔公司负责中国区高性能计算和人工智能业务.
数字货币挖矿产业在全球形成了价值近200亿元的市场. 但很少有人知道, 这个神秘的新兴产业本质上属于芯片市场. 挖矿的实质就是比拼矿机公司研发的芯片算力.
矿机芯片由于软件应用单一, 在短时间内快速走过了迭代进化历程——从CPU到GPU, FPGA, 再到ASIC (专用集成电路) 芯片.
作为全球排名第一和第二的矿机公司巨头, 比特大陆和嘉楠耘智应用成熟的ASIC芯片技术, 在矿机芯片领域垄断了近90% 的全球市场. 这是全球芯片行业中, 鲜有的被中国公司垄断的细分市场.
中国芯片在设计, 制造, 封测三大产业链环节均落后于世界先进水平, 部分领域甚至跟发达国家有10年- 20年的差距. 这让中国的芯片领域过分依赖进口贸易. 全球调研机构IC Insights在2016年公布了全球半导体20强, 前20位中没有中国公司上榜.
但这一情形在2017年有所改变. IC Insights2017年公布的全球前十大芯片设计公司 (按销售收入) , 国内有两家企业进入前十名: 华为海思和紫光集团分别以47.15亿美元和20.50亿美元的收入分居第7位和第10位.
由于专利积累, 软件生态配套不足等原因, 中国在已经落后的传统芯片领域想要追赶领先者颇为困难. 而在没有太多历史包袱, 有新技术突破的芯片领域, 中国跟其他国家站在同一起跑线上, 有机会占据领先位置.
现阶段, 中国弯道超车的最大希望存在于人工智能 (AI) 芯片领域.
谷歌和英伟达公司是人工智能处理领域的两大巨头, 但英伟达主要专注于GPU. 人工智能领域的ASIC专用芯片仍是一片蓝海, 尚未出现足以垄断市场的巨头公司.
在AI领域专用芯片, 除了谷歌, 研发者大多为充满活力的新兴公司, 其中活跃着不少中国公司, 如寒武纪, 地平线等. 一家中国知名芯片公司技术总监向《财经》记者指出: 'AI芯片上可以说是美国第一, 中国第二. '
目前人工智能芯片正在重演矿机芯片的演化路径——从CPU/GPU/FPGA到ASIC专用芯片. 而数字货币矿业公司也有机会将挖矿领域成熟的ASIC芯片技术拓展到人工智能领域. 芯谋研究发布的2017年中国十大集成电路设计公司榜单上, 比特大陆以143亿元的年销售额跃升第二.
人工智能芯片向ASIC转移将在全球开辟一块新战场, 这是数字货币矿业公司的机会, 也是中国芯片的机会.
芯片之痛: 落后就要挨打
中国在高端通用芯片上与发达国家差距巨大, 对外依存度非常高
中国在和美国的贸易谈判当中遭遇了沉痛一击. 美国商务部部长Wilbur Ross 4月16日宣布, 未来七年将禁止美国公司向中兴通讯销售零部件, 商品, 软件和技术 (主要为芯片) . 禁售理由是中兴公司违反了美国限制向伊朗出售美国技术的制裁条款. 禁令一出, 中兴公司立刻陷入困境.
中兴事件刺痛了整个中国, 全社会意识到中国芯片产业相对全球发达国家的落后差距和代价. '芯片涉及环节多, 不同领域差别大, 有些领域中国在10年- 20年内很难去跟美国竞争. ' 一家中国知名芯片设计公司技术总监告诉《财经》记者.
芯片产业分成设计, 制造, 封测三大产业链环节. '这三个环节说起来中国都落后, 相比之下封测这一块我们可能落后最少, 生产和设计都落后比较多. ' 该芯片设计公司技术总监指出, 而这两个环节恰恰是芯片技术门槛最高的.
设计环节方面, 中国在高端通用芯片存在着重大短板, 与发达国家差距巨大. 这类芯片主要依赖进口, 对外依存度非常高.
全球高端通用芯片市场目前几乎被国际巨头所垄断. CPU芯片上英特尔公司垄断80% 左右的全球市场份额, AMD公司约占20% . 英伟达公司垄断了全球GPU约70% 的市场份额, Xilinx和Altera两大公司则垄断了FPGA芯片近90% 的全球市场份额.
中国的核心芯片自给率极低. 光大证券研究所数据显示, 我国计算机系统中的CPU, MPU, 通用电子系统中的FPGA/EPLD和DSP, 通信装备中的嵌入式MPU和DSP, 存储设备中的DRAM和NandFlash, 显示及视频系统中的DisplayDriver, 国产芯片占有率都几乎为零.
芯片制造方面, 中国跟全球的差距则更为严峻. 在芯片设计, 制造, 封测三大环节中, 制造是我国实力最弱的一个环节. 《财经》曾报道, 英特尔, 三星和台积电均宣布已经实现10nm芯片量产, 并准备投资建设7nm和5nm生产线. 但中国大陆芯片技术最好的厂商中芯国际, 目前仍在攻坚14nm, 明年才有可能实现量产.
中国占据了全球半导体销售额的近三分之一, 但产能只占全球约十分之一. 据世界半导体贸易统计组织WSTS数据, 2016年全球半导体销售额为3389亿美元, 中国半导体销售额1075亿美元, 占全球市场的31.7% . 2016年全球集成电路制造产业规模为1120亿美元, 中国的市场份额仅为11.6% ——这一数据还包含了国外公司在中国的工厂.
芯片设计和制造两大核心环节的落后, 让中国不得不严重依赖芯片进口贸易. 中国芯片进口甚至高达石油进口的1.57倍, 在工业品进口中遥遥领先. 中国海关总署数据显示, 截至2017年10月底, 中国集成电路进口金额高达2071.97亿美元, 同期中国原油进口额为1315.01亿美元.
中国政府已经意识到芯片进口依赖的危机, 并试图通过国家力量加速国产芯片的发展. '中国制造2025' 中, 将中国集成电路自给率的指标定为2020年达到40% , 2025年达到70% .
同时成立国家集成电路产业投资基金, 2018年一期募集资金1387亿元人民币已经投资完毕, 目前正在募集二期基金, 总金额高达约1800亿元至2000亿元人民币.
但大量资金的注入无法让中国芯片产业一蹴而就, 技术的积累和突破需要更多的时间. 全球市场研究机构IC Insights指出, 中国芯片领域目前新建晶圆产线中所用的技术工艺, 大多都比国外主要竞争对手差两代以上.
'我们跟国外差距大不仅是因为设计能力差别, 也有历史原因——比如专利积累, 软件生态配套不足. ' 上述中国知名芯片设计公司技术总监对《财经》记者指出, '反而在没有太多历史包袱, 有新技术突破的领域, 中国相对有机会. '
境外奇袭: 被中国垄断的芯片战场
很少有人认识到, 数字货币挖矿这块价值近200亿元的新兴市场本质上是一场芯片之战.
比特币挖矿存在不过短短五六年时间, 这一产业已迅速成长为价值近200亿元人民币的市场, 并以每年100% -200% 的增长率扩大. 但很少有人认识到, 这块新兴市场本质上是一场芯片之战.
张楠赓和吴忌寒, 与全球第一批ASIC矿机诞生有着密切联系. 他们凭借ASIC挖矿机改变了全球比特币挖矿的走向, 也改变了自己的命运.
这两个创始人在进入比特币世界时不过是刚出茅庐的学生. 彼时, 嘉楠耘智创始人张楠赓是在北航集成电路专业读研的学生, 比特大陆创始人吴忌寒则刚从北大毕业两年, 担任投行风险分析师. 短短数年间, 他们成为了全球区块链矿机世界的霸主, 掌握着全世界超过80% 算力的矿机.
比特币挖矿的实质是比拼矿机芯片算力: 谁开发的矿机芯片算力更强, 则使用单台矿机将挖到更多的数字货币, 从而抢占更大的全球市场.
这是目前为止鲜有的被中国公司垄断的全球芯片市场.
比特大陆和嘉楠耘智, 总部分别位于中国北京和杭州. 这两家中国公司牢牢占据了全球矿机近90% 的市场份额. 有意思的是, 中国矿机崛起的导火线却由大洋彼岸的挑衅引燃.
2012年6月, 美国一个比特币挖矿机研发 '蝴蝶实验室' 声称, 他们准备研发一种功能远胜过现有水平的ASIC矿机. 当时比特币挖矿普遍使用GPU芯片, 而ASIC芯片的算力较传统挖矿芯片将实现数十倍甚至百倍的提升.
如果 '蝴蝶实验室' 研制成功ASIC矿机, 将掌握超过全网51% 的算力——这意味着其将具备篡改比特币世界的可能性.
为了对抗可能出现的算力垄断, 昵称 '南瓜张' 的张楠赓决定自己研发ASIC矿机, 并将其销往全球各地. 2013年1月, 美国比特币核心开发人员Jeff Gazik用网络直播了一场拆箱过程: 他拆开从中国寄来的一个巨大快递包, 全球第一台ASIC矿机. 这台ASIC矿机由张楠赓研发, 他将其命名为 '阿瓦隆' , 亚瑟王传说中 '天佑之岛' 的名字.
2012年7月, 毕业于中国科技大学昵称 '烤猫' 的蒋信予也宣布了制造ASIC矿机的计划, 并在比特币论坛bitcointalk上发起众筹, 按照0.1比特币一股的价格发行了16万股, 吴忌寒购买了上万股股票. 2013年, '烤猫' 研发的ASIC矿机成功面世, 开创比特币世界第一个由ASIC矿机组成的矿场.
'烤猫' 公司2013年6月公布的 '财报' 显示, 2013年一季度其比特币挖矿收入就高达57338.24 个BTC. ' 烤猫' 公司的虚拟股票也急速上涨, 最高每股的价格从0.1个比特币上涨到5个比特币. 吴忌寒因为这笔投资获得了上千万的回报.
此时的吴忌寒距离开创自己的矿机公司只差一步. 精通金融和比特币的他对芯片技术并不熟悉, 需要一位深谙芯片研发技术的合伙人. 幸运的是, 一次北京街头的偶遇让他找到了38岁的芯片专家詹克团. 詹克团当时正专注在机顶盒创业上. 遇到吴忌寒的第二天, 他用几个小时研究了比特币和区块链的资料, 随后决定加入.
吴忌寒和詹克团在2013年共同成立了矿机公司 '比特大陆' . 詹克团用短短半年时间就研发出了使用ASIC芯片的矿机, 在2013年11月将这款名为 'Antminer S1' 的矿机推向市场.
随着各家公司的ASIC芯片矿机不断投入市场, 比特币世界迎来了算力疯狂攀升的 '军备竞赛' .
从2013年利用ASIC芯片进行算力输出以来, 比特币全网平均算力保持高速上升的趋势. 据全球咨询公司Frost & Sullivan数据显示, 全球比特币算力从2012年1月的10.8Thash增长至2017年底的1500万Thash. 不到六年时间全网算力整整翻了138万倍, 年复合增长率高达1335.7% .
激烈的算力竞争中, 时间就是生命. 很多矿机生产商正在研发的矿机甚至还未出厂, 就面临着被市场淘汰的风险. 比特大陆第一代矿机 'Antminer S1' 极短的研发时间正是其崛起的关键.
S1矿机在2013年11月推出市场, 正好赶上比特币价格的高点.
如果稍晚一两个月, 比特大陆则可能错过币价攀升的机会, 直接跌入谷底. CoinMarketCap数据显示, 比特币价格在2013年11月底上涨达到顶峰, 高达1150美元左右. 随后在一个月的时间内急速下跌, 12月最低点跌至560美元, 几近腰斩. 2014年到2015年比特币进入震荡下行的通道, 价格经常在200美元- 300美元低位徘徊.
比特大陆在2014年相继推出了蚂蚁S3和S4等型号的矿机. S3矿机销量不错, 但受到市场低迷影响, S4矿机的销售情况惨淡, 公司损失不小. 所幸由于成本控制较好, 比特大陆在低谷期仍然能支持新一代矿机研发.
而开ASIC矿机量产先河的 '烤猫' 公司, 在这一轮比特币价格激烈变动, 全网算力高速膨胀的关键阶段掉队.
2013年10月, '烤猫' 研发第二代芯片遭遇难题, 未能及时成功研发.
在大量竞争对手的冲击下, '烤猫' 矿机占据的算力从顶峰时期超过20% 跌落至仅为4% , 其虚拟股票也随之跌破发行价. 一年多之后, '烤猫' 在考察矿厂途中神秘消失, 从此再没有人知道他的去向.
'熊市是帮比特大陆跑到第一的机会. ' 一名接近比特大陆的人士告诉《财经》记者. 2015年1月, 比特大陆推出新一代蚂蚁矿机S5. 在对手们大多因熊市缩减研发的情况下, 蚂蚁矿机S5在市场上成功. 这一年, 比特大陆从一个三居室的民房搬到新的办公室中, 员工人数达到了50多人, 在北京和深圳均设立了办公地点.
只有撑过比特币冬天的公司, 才有在下一个春天快速生长的可能. 比特大陆和嘉楠耘智都先后看到了从矿机芯片向AI芯片拓展的机会, 分别从2015年和2016年进入AI芯片的研发领域.
'矿机业务是公司的一条支柱, 但是收入随着币价上涨下跌有波动, 因此需要新业务支撑. 我们看到了AI的浪潮, 也有高性能计算芯片的基础. ' 比特大陆产品战略总监汤炜伟告诉《财经》记者.
弯道超车: 人工智能的新机会
AI芯片从CPU/GPU向ASIC专用芯片的变革, 给中国数字货币矿机公司创造了后来居上的机会.
詹克团将比特大陆第一代研发的AI芯片命名为 '智子' (Sophon) . 这一灵感来自于风靡全球的科幻小说《三体》, '智子' 是地球人无法突破的 '强人工智能体' .
比特大陆的AI芯片研发路径与 '智子' 有着隐秘的相似之处. 比特大陆将比特币矿机使用的ASIC芯片技术, 跨界应用于人工智能领域, 开发基于ASIC技术的AI深度学习芯片——就像三体人将质子在低维展开, 然后在高维折叠.
人工智能目前已进入AI赋能行业的阶段, 需求呈现爆发式增长. AI芯片正处在从CPU/GPU/FPGA向ASIC专用芯片转化的阶段. 相比于前三者, ASIC专用芯片的计算能力更强, 能耗更低.
全球咨询公司Frost & Sullivan指出, 预计CPU将逐渐失去在人工智能培训和推理应用的市场份额, 而ASIC芯片则将赢得这两个市场的份额.
ASIC芯片2017年至2020 年的复合年增长率为66% , 市场总额将从10亿美元增长至46亿美元, 高居各类人工智能芯片的首位.
不同于已经高度垄断的传统芯片市场, 在ASIC芯片这块新兴市场上, 尚未出现无法挑战的巨头公司. 目前只有谷歌在ASIC芯片技术上有着领先优势. TPU是谷歌专门为机器学习设计的专用集成电路, 属于ASIC芯片的一类.
谷歌在官方博客中指出TPU芯片的速度和能耗均明显优于传统GPU和CPU芯片: 'TPU处理速度比当前GPU 和CPU要快15倍到30倍; 较之传统芯片TPU也更加节能, 功耗效率 (TOPS/Watt) 上提升了30倍到80倍. '
中国数字货币矿机公司在ASIC芯片的多年积累, 让它们在AI芯片的这场技术变革中拥有先发优势. 区块链计算和人工智能深度学习有类似之处, 都是依赖于底层的芯片进行大规模的重复, 并行计算. 此前数字货币矿业公司在区块链ASIC芯片设计中积累的设计经验, 与神经网络芯片设计所需的技术有部分高度契合.
'ASIC芯片的一部分经验是可以复用的. 但是挖矿算法复杂度不高, 主要是算力强. AI算法更需要普适性, 是一个巧力. ' 人工智能公司Rokid北京实验室Alab负责人高鹏博士告诉《财经》记者.
比特大陆认为, 自己数字货币芯片领域积累的研发能力和经验能复制到AI芯片领域. 它从2013年到2018年实现了近10款芯片产品的量产, 量产数达十亿颗, 技术迭代从28nm到16nm, 有着最新7nm设计经验. 同时在全球建立了百亿次计算, 10亿级千瓦的数据中心. 目前分布在中国, 台湾地区, 新加坡, 欧洲, 北美等多个地区2000多名全球员工中, 60% 都是研发人员.
比特大陆在2016年开始立项研发第一代AI芯片Sophon BM1680. 汤炜伟对《财经》记者表示, 比特大陆AI团队规模数百人, 覆盖从芯片到算法, 再到中间做软件驱动, 固件以及各种深度学习的工具研发.
AI芯片和矿机芯片在不少设计工艺, 团队能力上可以共用, 例如高性能低功耗的技术, 电源管理技术. 但AI的算法更多样化, 算法, 软件, 工具链都需要重新打造.
Sophon BM1680在2017年4月成功流片, 二季度拿到样品, 耗时近一年半. '第一代芯片设计一定程度的冗余, 芯片性能导致物理设计比较复杂. 于是快速去更正, 现在有能力快速定位, 更新优化设计. ' 汤炜伟说.
2017年11月, 比特大陆正式对外发售第一代AI芯片Sophon BM1680. 嘉楠耘智的第一代AI芯片也正在研发过程中. 嘉楠耘智招股书中显示, 嘉楠耘智从2016年开始开发人工智能应用的 ASIC 芯片KPU, 计划于2018 年四季度量产.
对于这些数字货币矿业公司, AI芯片领域的挑战才刚刚开始. 身为新兴入局者, 它们一进入战场, 就必须直面芯片领域的几大难题痼疾.
逆袭难题: 金钱, 速度与技术
这些公司具备了快速迭代的实力和充裕的现金流, 但其能否复制到AI芯片领域成为核心竞争力尚待证明.
研发周期长, 投入资金过大, 是长期困扰芯片公司的两个核心难题. 数字货币矿业与芯片行业的市场竞争逻辑并不相同, 这让数字货币矿业公司在资金, 速度上演化出与芯片行业传统不同的解决方法.
'如果企业芯片研发方向有错误, 大笔的钱就没了. ' 人工智能公司Rokid北京Alab实验室负责人高鹏博士告诉《财经》记者.
芯片研发费用占比最大之一为流片费用. 嘉楠耘智数据显示, 以MASK流片为例, 55nm的约为400万元人民币, 40nm的约为700万元人民币, 28nm的约为1500万元人民币左右, 16nm的MASK更高达4000万元人民币左右.
不同的芯片需要不同的MASK, 并且在研发阶段的芯片还无法确保一次流片成功. 一套 MASK存在需要反复修改, 反复投入的可能性, 研发费用也成倍上涨.
而数字货币矿业公司的一大优势在于矿机业务带来充足的现金流, 可以让它们在芯片研发投入上更为游刃有余. 比特大陆联合创始人詹克团对媒体透露, 比特大陆年营收高达25亿美元 (约合160亿元人民币) 以上. 嘉楠耘智招股书显示, 2017年公司营收为13.08亿元人民币.
'我们的资金储备, 可以在芯片上高投入和长期投入. AI是改变人类生产力的技术工具, 一定不是发展3年- 5年就停止的过程. ' 汤炜伟表示.
矿机芯片一般9个- 10个月就经历一次技术迭代, 这比传统芯片快得多. 芯片行业存在 '摩尔定律' , 指18个到24个月为一个周期, 每一周期实现计算能力翻一番, 或者在单位芯片面积里晶体管数量翻一倍. 芯片公司的研发迭代速度大多遵循这一定律.
比特大陆AI芯片研发只有传统芯片的一半, 代与代的间隔只有短短9个月. 这种快速迭代能力, 得益于过去矿机市场的激烈竞争. 比特币全网算力在过去六年里年复合增长率高达1335.7% . 相当于单台算力恒定的矿机在一年过后, 只能挖到相当于最初7.5% 左右的数字货币产量. 这也让矿机行业形成9个- 10个月更新换代一次的高速迭代效率.
以嘉楠耘智ASIC 芯片矿机迭代过程为例, 迭代周期均控制在半年到一年的时间. 其28nmASIC 芯片矿机迭代在2015年- 2016年销售后即面临淘汰, 生产周期结束.
其后续产品中16nm第一代在2016年四季度量产, 16nm第二代在2017年四季度量产, 16nm第三代预计在2018年二季度量产. 基于7nm的最新技术ASIC芯片矿机预计在2018年4月流片, 三季度实现量产.
尽管这两家数字货币矿业公司拥有矿机市场的快速迭代经验, 但其能否完全复制到AI芯片领域, 成为核心竞争力尚待证明.
'挖矿芯片迭代速度比较快, 但是不同芯片领域不一样. 每个细分领域都有自己细分的规律. ' 国内一家知名芯片设计公司技术总监向《财经》记者指出, '从技术角度看挖矿芯片功能单一, 所以才能做到快速迭代. '
嘉楠耘智的AI芯片KPU, 目标应用在智能家居, 智能城市, 智能监测及智能玩具中的语音及图像识别功能及多种物联网应用. 据嘉楠耘智招股书显示, 目前AI芯片接获各类客户的预售订单的金额合共约为3820万元人民币.
比特大陆选择切入点为人工智能ASIC芯片提供从底层芯片到上层技术, 算法和云端运算的一体化方案. 首选的切入行业为安防, 已经与国内多个省市区的公安系统和集成商达成合作. 互联网+AI和城市大数据是其下阶段的开拓重点, 将大量民生社会数据数字化, 通过AI挖掘最终将民生信息用于城市决策.
'目前评论研发能力为时过早. 人工智能产业链分为三块——算力, 算法, 数据. 算力以前被国外巨头所垄断, 现阶段AI正是我们弯道超车的机会. ' 比特大陆产品战略总监汤炜伟告诉《财经》记者.
技术革新将开启新的赛道, 为后来者创造超越前人的机会.