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比特大陆剥离蚂蚁矿池业务!是履约还是加速出海?
2021年07月30日 13:38    
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据“比特大陆科技”微信公众号7月28日消息,7月26日,比特大陆召开了半年度股东交流会。会上,公司管理层还向股东通报了原比特大陆旗下矿池品牌“蚂蚁矿池”(Antpool)的剥离进展。

在一季度获得股东批准之后,所有的法律事项已于5月1日完成,目前还在进行一些业务的整理,并且会尽快完成相关的动作。蚂蚁矿池在获得新股东的支持后,会独立地在海外开展矿池等业务。

蚂蚁矿池是比特大陆于2014年11月上线的加密货币挖矿平台,提供包括比特币、比特币现金、莱特币、以太坊、以太坊经典等多种加密货币的挖矿服务。一直以来,该矿池的算力都处在前列。

根据第三方算力统计数据,在比特币矿池算力排行榜中,截止7月29日12时,蚂蚁矿池以16 968.48 PH/s 的实时算力排在全球第一位。不过,该算力距离5月份的高点已经下跌了近一半。

履约完成“詹吴和解协议”?

截至目前,距离原比特大陆首席执行官与董事长吴忌寒2021年1月26日发布《关于比特大陆的两位联合创始人之间的和解》公开信已经过去整整6个月。公开信中表示,他与詹克团之间的分歧最终以“友好”和“建设性”方式得到解决。

在该公开信中显示,双方约定“比特大陆将剥离采矿池和云采矿业务,即比特小鹿与美国和挪威的矿场一起从比特大陆剥离,吴忌寒担任比特小鹿的董事长;Matt Kong 将担任比特小鹿的 CEO。蚂蚁矿池将被拆分成由詹克团领导的独立公司”。

其中,“矿池和云算力挖矿业务的比特小鹿与美国和挪威的矿场早已从比特大陆剥离,由吴忌寒担任比特小鹿的董事长,Matt Kong 将担任比特小鹿的 CEO”早在声明发布后就完成了,而此次公布的蚂蚁矿池剥离比特大陆,被拆分成由詹克团领导的独立公司,也似乎是按照“詹吴和解协议”的约定完成。

不过按照比特大陆内部人士说法:

比特大陆公司从来没有对外发布公布或确认过(“詹吴和解协议”)协议内容,并且具体当时达成了什么样的协议,我没接触到过。我认为这与协议并不相关,只是今年比特大陆做的一个决定,股东们沟通征得了股东们同意后,就开始实施了,到5月1日已经完成了所有的法律相关的事项。

针对此次剥离,该比特大陆内部人士发表了个人看法,对比特大陆来讲,剥离矿池业务,会让公司业务更加聚焦在芯片等领域;而对于蚂蚁矿池来讲,在全球化发展过程中,也少了一些约束。

国内矿企集中出海?

今年以来,监管对加密货币相关业务的打击力度一直在不断升级。

5月中旬,中国支付清算协会等三协会联合发布通知防范虚拟货币炒作,要求金融机构不得开展相关业务。5月21日,国务院金融委会议也明确提出将打击比特币挖矿和交易行为。

此后,内蒙古、新疆、云南和四川等地相继出台政策,清理整顿虚拟货币挖矿相关产业,全面严禁挖矿业务。

除了对挖矿严厉打击,央行也约谈多家银行及支付机构,要求全面排查识别虚拟货币交易所及场外交易商资金账户,及时切断交易资金支付链路。

在此之后,对于挖矿业务,国内不少矿场和矿机厂商便开始了“关停”和“出海”的战略性转移。

7月28日晚,比特矿业宣布,以支付现金的方式采购了2500台全新的比特币矿机计划运往哈萨克斯坦,公司在当地已经部署了3819台比特币矿机。

此前的6月,嘉楠科技就宣布已正式开启在哈萨克斯坦的自营挖矿业务,包括火币商城和莱比特矿池等在内的矿机运营商决定暂停中国的挖矿业务。

一位四川矿场主向财联社区块链记者表示,目前他所在的矿场已经全部关停,正在寻找出海的机会;为避免在伊朗、哈萨克斯坦等矿场集中地扎堆,他表示可能会将矿场迁移至东南亚。

AI 芯片业务能起来吗?

2021年上半年的加密行业风起云涌,经历了暴涨狂欢也经历了监管打击的覆灭。

比特大陆似乎都在较为平静的应对,在牛市下矿机陆续向客户发出,价格也没有出现暴涨;在监管打击下也担起了行业头部的角色,为二手矿机销往全球市场让路。

比特大陆对外表示,未来公司将依托自身在芯片设计、硬件研发和制造领域的技术优势,继续聚焦算力芯片和服务器的研发和销售。

在加密货币算力军备竞赛中,作为世界第一大矿机生产商,比特大陆见证了比特币矿机芯片从 CPU 到 GPU 再到 ASIC 专用芯片的历史进程,其矿机芯片技术路线也经历了从 55nm 到 28nm 到 16nm 再到 7nm、5nm 的演进。

中科创星半导体投资小组负责人卢小保在接受财联社区块链记者采访时分析,AI 芯片涵盖面比较广泛,对语音、图像、视频、自动驾驶等各方面信息的处理,不同的信息处理适配不同的算法,需要不同架构的芯片,以获得更高的计算效率,核心是算力功耗比。

从技术角度而言,比特币矿机芯片与 AI 芯片在底层技术上相通的,只是场景更固定,就是挖矿算法,比拼的也是算力功耗比。

卢小保表示,

从底层技术能力上看,矿机厂商转型做 AI 芯片有可行性的。但转型的难点,核心还是要看对于 AI 芯片应用场景的理解,不同的场景要适配不同的芯片架构和算法,技术本身只是实现手段。

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