算力大陸科技有限公司

㈠ 多久能挖到一個比特幣

按照現在全網的算力，挖一個比特幣24小時需要54436.5T的算力，也就是一天能得到一個比特幣。它需要市場上746台帶有最新73t 算力的采礦機器一起工作24小時。

采礦的成本主要包括(采礦機成本/動力成本)。現在最新的礦機22650元，一台礦機每天耗電77 kWh。目前市面上的礦機電價在0.36左右，每天28元。挖掘比特幣的成本=采礦機價格(22650)。

挖掘比特幣需要一個放置采礦機器的專業場地「礦山」，在一個小型專業礦山放置大約3000台采礦機器的建設成本約為300瓦。

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在家不能挖礦

採掘機在工作過程中會產生60-80分貝左右的噪音。家裡開礦不可行，礦機需要24小時無休止的運轉，所以礦機的溫度會很高，最高溫度可以達到80度。因此，采礦需要良好的環境來降低溫度。家用電和電費高，成本高於收益。此外，采礦具有一定的專業性，專業人員需要進行一定的操作和維護，以保證采礦機的正常運行。

批量采購礦機和低廉的電費是降低采礦成本的關鍵。專業礦是為了保證採掘機械的運行而建造的。目前主流的礦用機械廠商是北京的比特大陸科技有限公司和杭州的嘉楠耘智科技有限公司，礦用機械在期貨都是以預約的形式生產的，個人在官網很難小批量購買礦用機械，經過多年的發展，礦用機械市場已經形成了完整的產業鏈。礦機價格隨貨幣價格波動，電力資源基本分布在便宜的西部地區。獲取便宜的電價需要個人資源優勢。

㈡ 提供超過 4TOPS 算力 地平線征程 2 入選世界互聯網科技成果

在第七屆世界互聯網大會上，中國首款車規級人工智慧晶元地平線征程2入選「世界互聯網領先科技成果」。征程2代表了地平線在邊緣人工智慧晶元領域所取得的技術突破，實現了國產車規級AI晶元的前裝量產。

地平線征程2滿足AEC-Q100標准，可提供超過4TOPS（1TOPS=1萬億次計算每秒）的等效算力，典型功耗僅2瓦，配合高效的演算法，每TOPS的算力可以處理的幀數可達同等算力GPU的10倍以上。

2020年，征程2實現了在智能座艙領域和輔助駕駛領域國產AI晶元量產上車的突破。繼征程2在長安UNI-T上實現前裝量產，成為首個上車量產的國產AI晶元，同年9月，搭載自動駕駛中國芯的純電SUV奇瑞螞蟻正式上市，搭載地平線征程2，實現了L2級自動駕駛輔助。

地平線目前已同長安、上汽、廣汽、一汽、理想汽車、奇瑞汽車、長城汽車等國內主機廠以及奧迪、大陸集團，佛吉亞等主機廠及Tier1合作，快速搭建智能汽車「芯」生態。2020年，地平線已推出新一代高效能車載AI晶元征程3，明年還將發布更強算力、面向高等級自動駕駛的征程5，打造車載中央計算平台，助力產業智變。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

㈢ 中國IPFS/Filecoin挖礦技術排名

在國內，IPFS已經發酵了3年時間，但是實際佈道的周期遠遠不止三年，這三年時間里挖礦技術的最終展示是在測試網和太空競賽，更關鍵的是主網上線後的正式開挖。星際無限在算力排名和單T挖礦效率上一直做到行業領先，尤其是單T挖礦效率，保持在IPFS分布式存儲領域的頭部水平。

㈣ 徐明星說區塊鏈的應用前景廣闊，是這樣嗎

我國區塊鏈行業經過十年發展。基本上已經形成較為成熟的產業鏈。在國家政策推動和下游應用領域需求不斷增加的條件下，我國區塊鏈行業市場規模不斷發展，地域集中度較高，產業集群效應明顯。隨著區塊鏈技術成熟程度的不斷增加，區塊鏈行業正整體邁入3.0階段，在金融、物流、版權保護等領域有著良好的表現，為推動我國數字化建設，加快數字中國進程貢獻了巨大的力量。

區塊鏈產業全景圖：應用領域眾多，發展前景良好

從產業鏈來看，我國區塊鏈行業包括上游硬體、技術及基礎設施；中游區塊鏈應用及技術服務；下游區塊鏈應用領域等環節。上游硬體、技術及基礎設施主要是提供區塊鏈應用所必備的硬體、技術以及基礎設施支持，其中，硬體設備包括礦機、礦池、晶元廠商等；通用技術包括分布式存儲、去中心化交易、數據服務、分布式計算等等相關技術。中游區塊鏈應用及服務包括基礎平台建設和提供技術服務支持，其中基礎平台建設分為通用基礎鏈和垂直領域基礎鏈；技術服務支持包括技術支持和服務支持，技術支持與上游相關技術類似，負責為購買者提供區塊鏈安全防護等一系列基於區塊鏈產品的技術支持；服務支持包括數字資產交易場所、數字資產存儲、媒體社區等系列服務。下游應用領域包括應用區塊鏈技術與現有行業的結合，主要包括金融行業、物流行業、版權保護、醫療健康、工業能源等眾多領域，區塊鏈作為新興技術，下游應用領域眾多，發展潛力十分巨大。

到目前為止，基於各種應用的參與方式，區塊鏈主要分為公有鏈、聯盟鏈、私有鏈。公有鏈是最早的區塊鏈，也是目前共識最廣泛的區塊鏈，是指像比特幣區塊鏈這種完全去中心化不受任何機構控制的區塊鏈，區塊鏈進入2.0時代後，公有鏈、私有鏈、聯盟鏈都開始進入區塊鏈的應用范圍，3.0時代更多的是跨鏈通信、多鏈融合等技術的應用。

以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國區塊鏈行業商業模式創新與投資機會深度分析報告》。

㈤ 如何在短短48小時內用雲計算給地球做b超

今年杭州雲棲大會上，中國館地震局的地球物理科學家王偉濤博士在Tech Insight的數據存儲技術實戰專場做了一場主題分享：名為《雲計算在地震學研究中的應用-利用bcs和海量數據創建虛擬地震》。 他介紹，原本需要一年計算時間的整個中國數千個地震台兩兩之間的五年數據的計算任務，在雲計算中狂飆，48小時之內就計算完成了。
這到底是如何實現的呢?
我們的祖先凝望星河閃耀，卻花費萬年時間才摸索出天體運行規律。
我們的前輩坐看潮湧潮平，卻歷經千秋萬代才能航行到大洋彼岸。
而我們自己，在這片土地上繁衍至今，卻仍舊對腳下的大地懵然無知。
從觀察記錄到規律預測，幾乎是人類科學史的全部邏輯。
但每次我們拼盡全力記下的數據，都只是抬高知識瀚海的涓涓細流。
當我們提筆開始繁復演算的時候，期待的是阿基米德跳出浴缸、牛頓舉起蘋果的那一刻。
王偉濤博士正是這樣計算的執筆人，他來自中國地震局。他想知道的，是我們腳下大地的每個細節。
浩如煙海的計算
我們經歷的每一次地震，都在提醒自己預測和預警這種災害的迫切性。但是，我們距離這個目標還很遠。
為更好的認識地震這一物理現象，需要極其的詳細的地殼結構影像，而為了繪制這張地下地圖，又需要詳盡的數據計算。 目前為止人類打到地下最深的井是前蘇聯鑽探的科拉超深井，約12.2公里，但是地震的震源深度往往在地下十幾到幾十公里，當前的科技根本無法在震源深度開展直接觀測。
所以我們需要依靠分布在全國的數千個地震台來對地震波進行探測，震波在地下的傳播特性，受到地質結構的影響，這也是地震波可以用來繪制地底圖像的原理。這些地震台可以感知地震的「大震波」，也同樣可以捕捉日常的「大地雜訊」，例如海潮拍擊大陸的震動。
根據地震波進行地底成像的原理
王偉濤告訴記者，像他這樣的地球物理科學家幾乎都是半個程序員。 因為從地震波到地底成像，中間要經過超越一般人想像的大規模程序計算。他的計算模型是這樣的： 每一次震動都會由近至遠依次傳遞到各個地震台，所以理論上來說，每個地震台都會對同一次震動做出自己的記錄，這些數據既有差異有又聯系。
利用這些數據，可以計算出一些「虛擬地震」。 用每兩個地震台之間進行數據互相關對比計算，就可以獲取研究中國地下的總體結構所需要的寶貴數據。
虛擬地震可以模擬出和真實地震一樣的數據，所以可以用於本來沒有發生地震的地區的地底成像 每個地震波數據都有 E，N，Z(東西，南北，垂直)三個向度的分量，全國2000多個永久和臨時地震台就是 6000 個分量，每年的數據量大概是 30TB，而我們的總數據量已經到了 PB 級別。
由於我們要相互對比每一個地震台每個時間點的每個分量數據，這些計算量是呈指數級增長的。 王偉濤的智慧和經驗，恰恰表現在他所設計的程序和演算法之上。 但耗費很大心力完成這個演算法的王偉濤博士發現，他才踏上了萬里長征的第一步，還有一個巨大的困難橫亘在面前。
圖中每兩個地震台之間的連線(灰色)都是需要計算的數據，總計算量極其龐大。如果使用單機對這些數據進行計算，大概需要七年時間。按照一個人的職業生涯二十年計算的話，我在退休前只能完成三次計算。在這種情況下，大規模分布式的雲計算似乎成為了唯一的選擇。
然而，雲計算的機理絕不像聽起來這么輕盈。記者也采訪到了中國地震局的合作夥伴阿里雲的童鞋們，在他們眼裡，雲計算和科學研究一樣，集合了人類最頂尖的智慧。
所需存儲空間、計算量和預計單機計算所需的時間
分布式存儲：有關農場的游戲
雲存儲就像一個大的農場，每個伺服器就像一個工人，而你的數據就是羊。阿里雲存儲高級專家承宗說。看來他是個牧場達人。「分布式存儲」，可以看作分布式計算的基礎條件。也就是說，你的羊要先放進阿里雲的「農場」，它的工人才會幫你照料、喂養、剪毛、紡線。
對於王偉濤博士的數據來說，僅僅是存儲在雲端，就需要無數「黑科技」。
在將要進行的計算中，計算系統會對存儲系統進行大規模的訪問。而這些訪問必須要平均地打到伺服器上，絕不能存在熱點。而這還不夠，由於伺服器的硬體故障在大規模集群中會變成一個常態事件，所以必須做好資源的實時調度和提供故障容忍能力。
例如保證在摘掉一塊硬碟的時候，其餘的硬碟要迅速用備份數據把存儲追齊。
承宗舉了以上兩個例子。這兩個例子換成農場的比喻，大概是如下表述： 農場對於工人的工作量要平均分配，絕不能出現「對著一個羊薅羊毛」的情況發生。另外，農場每天都有工人病倒、請假，要在最短的時間把他的工作合理分配給很多人，這樣別的工人也不至於負荷過大。
整個阿里雲的分布式文件系統，被命名為盤古。在承宗心裡，盤古還有很多智能化的「黑科技」。
他舉例了一個例子： 我們人類看到的磁碟都一樣，但是盤古看到的磁碟各不相同。它會根據歷史訪問數據的積累，例如寫入的速度和效率，對每一塊磁碟的健康度進行打分。
對於健康狀況不好的磁碟，就相應減輕一些工作分配。這些底層的技術，都可以為王偉濤博士下一步真正的計算做准備。
承宗說，在分布式計算中，數據帶寬成為了一個重要的參數。從王偉濤博士的角度來看，如果把數據存儲在自己的伺服器上，僅僅利用阿里雲的計算能力進行結果輸出，是不能實現的。原理很簡單，分布式計算的所有伺服器都向一個存儲單位發送數據讀取請求，帶寬會被瞬間堵死，再強大的算力都無法發揮。
至於具體數據，百兆光纖的帶寬一般是 100Mb/s，而硬碟的帶寬最高可達幾Gb/s，而阿里雲存儲內網訪問帶寬(雲計算系統內部)可以高達Tb/s級別。
批量計算：建造一座金字塔
接下來，王偉濤博士的數據就會進入最終計算的環節。我熟悉了自己習慣的 Linux 系統，所有的計算代碼都是在這個環境中完成的，如何讓我的代碼在雲計算的環境中發揮作用，是一個很重要的問題。
地底成像數據的計算流程
在地震科學研究方面，阿里雲顯然沒辦法提出演算法建議，所以他們需要做的是，提供一個通用的介面，讓王偉濤可以使用自己機房中的電腦、界面和Linux 系統，來對雲上的計算進行控制。
阿里雲提供的兼容和適配能力，是阿里計算專家林河山頗為驕傲的地方。 王博士在此之前沒有使用過分布式集群，也沒有使用過「超算」，所以直接跨越到雲上，從操作和控制層面來說，對他來說會是個挑戰。
我們提供的計算介面可以讓單機程序不做修改就高效執行在雲環境下。用戶通過幾句簡單的命令就能在雲上調動大規模的計算資源進行分析，而不需要學習復雜的分布式計算知識。其實很多從其他地方過渡到雲計算的人都會有這樣的問題，所以不僅是王博士，很多其他用戶也會用到我們的通用計算介面。他說。 這個時候，大規模計算的障礙基本被掃清了。
不過，林河山告訴記者，雲計算真正的核心技術，還在於批量計算的算力調度之上。
大規模計算的加速流程和模式 計算規模擴大之後，就會造成對存儲資源的訪問非常頻繁，這時，對於訪問的並發量的控制就要非常「小心」了。
王博士的應用有非常多的小I/O請求，如果每一次I/O請求都直接訪問雲存儲，由此帶來的延時會對計算效率造成影響。為了進一步優化計算性能，批量計算採取了「分布式緩存」的策略，把有可能會用到的數據，提前緩存到計算節點周圍。這樣，就可以讓計算能力不受集群規模的限制。林河山說。
而即使是這樣，還遠遠不夠，對於數據訪問究竟採取多大「粒度」，是考驗系統智能的重要時刻。如果一次讀取過多，可能造成帶寬擁堵，如果一次讀取過少，又會造成頻繁訪問。而針對不同類型的數據，都要做出合理的預判，自動地讀取，是一項艱巨的任務。
打個比方： 這如同建造一座金字塔，數萬名「奴隸」要分工合作。工程師要決定：是犧牲速度一次性運輸多個石塊到現場，還是犧牲數量，一次快速運輸一塊石頭到現場。
同樣，面對浩瀚的金字塔工程，每時每刻要分配多少奴隸來攪拌砂漿，分配多少奴隸來搬運石塊，分別分配多少奴隸來負責建造各個區塊，這個即使是工程師都需要仔細考量才能完成的任務，都要交給系統自動完成，難度可想而知。
當然，如此繁復的計算過程，出錯是經常會發生的。
林河山舉了一個例子： 在渲染追光動畫的動畫片《小門神》時，阿里雲的容錯機制就發揮了作用。(當時在峰值有 2000台伺服器參與了大規模批量計算。)一般情況下， 對於視頻的渲染工作是一個連續的長流程。如果某一幀渲染中哪怕只有一個節點出問題，都會造成訪問的大規模延時，造成邏輯上的擁堵，產生「熱點」。
林河山說：「阿里雲的做法是，在計算出錯之後，在最短的時間內重跑，如果在跑的過程中確認節點存在問題，還會自動調度到另一個地方，這些對於用戶來說都是沒有感知的，但是在背後，我們必須做出大量的努力。
繪制地下的世界
原本需要一年計算時間的整個中國數千個地震台兩兩之間的五年數據的計算任務，在雲計算中狂飆，48小時之內就計算完成了。
地球內部成像，恰似人體的B超
這在雲計算時代來臨以前是無法想像的。 從科學研究的角度來看，這些數據是原始的地震觀測數據的數據產品，同時也是後續科學研究所依賴的重要數據，可以很好地支撐王偉濤進行接下來的研究。 從外界看來計算過程非常順利，而剛才我們所感受的一切艱辛，都只發生在背後的代碼世界。
借用阿里雲產品總監李津的話： 當計算結果輸出的時候，我們所有的技術人員都沉默了。
我們多麼渴望這樣的數據早幾十年被計算出來，這樣我們就能為人類認識地震這一自然災害爭取寶貴的時間。
拋開商業的雲霧，可以看到雲計算真正的的鋒利所在。
王偉濤的研究並沒有停止，他說： 目前為止，我只做了2011年到2015年的一個向度上的數據分析，未來還會繼續把更多向度和頻率上的數據進行計算。科學研究的精確度是可以一直提高的。越來越精確的地底數據，會為礦產勘探、防震減災和地震科學研究提供非常強的支持。
科學的有趣之處，正是在於不斷地嘗試。有可能一覺醒來想到新的方法，就要重新改寫公式和代碼，通過計算進行驗證。
也許有一天，屬於王偉濤的那隻蘋果會悄然落下。那一刻，是王偉濤的勝利，也同樣是人類計算力的勝利。 我們傾盡全力提高算力，把數據的涓涓細流匯聚成洪荒之力，只是因為我們不願對腳下的大地懵然無知。

㈥ 解決兩大難題 英偉達自動駕駛技術發展分析

這樣的性能特點對於自動駕駛技術來說匹配度更高，因此英偉達獲得了很多涉足自動駕駛技術公司的青睞，商用車領域的Volvo、MAN，共享平台滴滴出行和UBER還有德國大陸等汽車零部件企業都是英偉達的合作夥伴。

寫在最後：

Orin晶元的誕生解決了自動駕駛發展過程中的兩大問題：兼容性和安全性，所體現的不僅僅是這家公司在技術方面的不斷追求，更是一種為客戶、合作夥伴以及社會負責的態度。或許在「海王」之後我們還會迎來「鋼鐵俠」、「綠巨人」等等不同的超級英雄，但相同的是它們都將為人類社會進步和技術發展起到重要作用。

作者：李開宇/圖片來自網路

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

㈦ 數字貨幣挖礦風雲如何

「一幣一別墅」的財富神話依然在幣圈裡廣為流傳，不斷有新的投資者躍躍欲試。但其實，從礦機廠商到大礦場主，再到礦池，這個小圈子已經形成了一個穩定的權力結構。

制售礦機、挖礦、建礦場、搭礦池，「礦圈」成為區塊鏈世界裡另外一條發財之路，礦機也成為一門鮮為人知的「大生意」。

按照比特幣發明者中本聰的設想，理想的狀態應該是「去中心化」的，算力分散在全球各地。但是，與去中心化背道而馳，礦池是絕對的中心化，越來越多的礦機接入到礦池裡。

本文首發於南方周末

「如果說炒幣是一條不歸路，那麼投資礦機就是一筆穩賺不賠的生意，回收成本只是時間問題。」深圳愛播時代科技有限公司總經理鍾熙算了一筆賬，一台礦機每天200元收益，120天可以回本，之後就是利潤了。

2017年10月，鍾熙在主業之餘，加入了挖礦大軍，並迅速成為礦圈大佬，他在江西、四川、貴州等地運營著多個大礦場。

其實這個「穩賺不賠」的生意仍然依賴於幣價的持續高漲。過去兩個月時間，比特幣幣價從15000美元跌到了10000美元左右，甚至一度跌破6000美元，使得礦機回本周期延長，如果一直跌下去，盈利也就遙遙無期了。

在比特幣問世4年之後，也就是2012年，可以量產的礦機才出現。在此之前，挖礦主要是私人行為，家用電腦就可完成。「那時，家用電腦就是印鈔機，每天都能挖出不少比特幣。」資深數字貨幣玩家、早年賣過礦機的黃世亮向南方周末記者回憶。

礦機出現後，挖礦開始「社會化」，出現了礦場和礦池，挖礦成為一件集體工作。單獨的礦機被礦場託管，就像生產線上的工人，只要擺在那裡，就可以每天領薪水。

制售礦機、挖礦、建礦場、搭礦池，「礦圈」成為區塊鏈世界裡另外一條發財之路，礦機也成為一門鮮為人知的「大生意」。

中國則成為全球最大的礦機生產地。從2012年開始，在中國誕生了一批礦機生產商，如生產烤貓礦機的深圳比特泉有限公司，還有現在赫赫有名的比特大陸、嘉楠耘智和億邦通信。在深圳華強北，到處也都可以看到外國人帶著翻譯詢問礦機價格。

近期，比特大陸CEO詹克團在接受媒體采訪時稱，這個成立僅4年的創業公司，2017年的營收規模約25億美元。比特大陸號稱全球最大的礦機生產商，他們的螞蟻礦機一直都是幣圈和礦工世界的硬通貨。

與幣圈一樣，礦圈也需要信仰——要堅信礦機每天機械地數學運算能夠創造巨大財富。

不過，與比特幣所宣揚的「去中心化」背道而馳，礦工的世界正在走向「中心化」。礦機銷售商自己建礦場，投資者買完礦機之後，又被銷售商託管；而生產商則自己建礦池，又將礦場給管起來。

這種「中心化」的過程，使得礦圈的財富被少數人攫取，鍾熙要想進入到核心圈子，也並不容易。

算力「中心化」

礦場的主要作用，是給分散的礦機提供一個運轉的地方。但真正起到整合作用的則是「礦池」。

所謂「礦池」，可以簡單理解為「合作挖礦」。礦工和礦場們，把算力交給礦池，由礦池作為唯一的地址，來接入數字貨幣網路進行挖礦，再按照礦機的算力，給礦工分發紅利。

礦池的歷史要比礦機更悠久。2010年11月，名為Slush的礦池出現，它的官網在今天還寫著是「世界上首個礦池「，這個稱號也被幣圈所公認。與礦場相比，礦池的搭建需要一定的技術，門檻相對更高。

國內一家知名礦池的負責人向南方周末記者解釋礦池的原理。他把挖礦比作買彩票，一個人挖，中獎的概率很不穩定，可能今天中了10萬，以後半年都不中。

「把買彩票的人聚到一起，統一買，無論誰中，根據出錢比例來分成。在幣圈，礦池就發揮這個作用。」該負責人說。

礦機連接礦池並不復雜，根據各大礦池的操作指南，一般只要幾步就可完成，然後就根據自己提供的算力，從礦池獲得收益。礦機就像一個站在生產線上的工人，每天領取固定的薪水。

掌握巨大算力和眾多礦機的礦池，在幣圈和礦圈都有著絕對的發言權。比如，如果要發行新的數字貨幣，或者要主導比特幣分叉，一般要獲得礦池的支持，沒有礦池的支持，新幣種沒人挖，也就沒有了意義。

此外，當一個搶手的新幣面世時，礦池也可以利用自己所掌握的礦工，快速打包，在這些新幣的搶購中佔得先機。

2017年6月份，SNT和EOS兩大代幣發行時，南方周末記者就見證了礦池搶購代幣的場景。由於投資者太多，很多個人投資者無法將資金打入到指定位置，但一家礦池的負責人，就可以輕而易舉地完成這一操作。

按照比特幣發明者中本聰的設想，理想的狀態應該是「去中心化」的，算力分散在全球各地。但是，與去中心化背道而馳，礦池是絕對的中心化，越來越多的礦機接入到礦池裡。

2018年1月18日，康奈爾大學計算機教授埃敏·允·西拉什等5人合著一篇論文，直指兩大數字貨幣比特幣和以太坊背後存在隱性的權力結構，挖礦過於集中，其中比特幣50%的算力被四大礦池所控制。

其實，這個問題一直存在。4年前，以太坊創始人Vtalik在寫以太坊白皮書時就注意到了這個問題，他寫道：「這個問題可以說很嚴重，在本文寫作時，最大的兩個礦池，間接地控制了大約全網50%的算力。」

直到今天，這個問題也沒能解決。一位以太坊白皮書的早期翻譯者向南方周末記者無奈地表示：「這不是技術問題，而是人的問題。」

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隱性的權力結構

在礦圈，食物鏈頂層就是礦機生產商。目前，公認的三大礦機生產商均位於中國。他們通過生產銷售礦機，獲得大量的利潤，同時也涉足礦場和礦池的建設，布局在整個幣圈的話語權。

螞蟻礦池是全球排名前二的大礦池，它的算力占據全網算力的17%，但根據工商資料，該礦池是由比特大陸一手創辦；嘉楠耘智的幾位投資人，同時也是杭州礦池科技有限公司的投資人，後者有自己的礦池Hash和挖礦平台，不過礦池已於2017年底停止運營。

億邦通信則在內蒙古呼和浩特市、烏海市，新疆准東經濟開發區成立了三家區塊鏈公司。億邦通信的一位銷售人員向南方周末記者介紹，他們在這三地都有礦場和挖礦業務，但這些礦場也已全負荷運轉，沒有機位可以託管新的礦機了。

「我們正在俄羅斯的伊爾庫茨克搭建新礦場，那裡電費低很多，新礦機可以在那裡託管。」該人士說。

在礦機廠商之上，則是晶元巨頭的收割。「礦機的核心技術在晶元上，誰有礦機晶元，誰就可以生產更多礦機。」丁楊對南方周末記者說，晶元主要掌握在幾家巨頭廠商手中，如台積電、英偉達、AMD等。

從2015年開始，台積電一直都是嘉楠耘智的最大晶元供應商。2015年，嘉楠耘智從台積電采購的晶元，占據嘉楠耘智所有采購量的69.62%，此後這個數據一直維持在60%左右。嘉楠耘智的大部分利潤，均被台積電賺走。

2018年1月18日，在台積電第四季度財報的說明會上，董事長張忠謀就稱，雖然今年的移動業務前景較弱，但公司的營收依然會增長10%—15%，關鍵因素之一就是持續穩健的加密貨幣開采對晶元的需求。

在礦機廠商之下，則隱藏著另外一種權力結構。嘉楠耘智2017年的招股書上，透露了這個秘密。2017年前4個月，嘉楠耘智的前五大客戶中，有四大客戶屬於「個人」。而根據公開資料，其中有三人均是幣圈鼎鼎大名的「腕兒」。

第一大客戶吳鋼是最早的一批礦工，後來創辦了Haobtc，該公司擁有一個全球前十的礦池；第二大客戶林志鵬是小強礦機的創始人，很早便從事礦機的生產銷售，其與第六大客戶謝維欽，一直是合作關系；第三大客戶王晉創辦了幣圈資訊網站比特幫。

這些大客戶均不是單純的礦工，他們都在幣圈擁有著自己的影響力。機械運轉的礦機給他們帶來收益的同時，也帶來了話語權。

據比特大陸一位內部人士介紹，比特大陸的大客戶中，也多為幣圈的大佬。不過，比特大陸官方婉拒了南方周末記者的采訪，該公司公關部回應稱，由於與客戶簽署了保密協議，該方面內容不方便透露。

「一幣一別墅」的財富神話依然在幣圈裡廣為流傳，不斷有新的投資者躍躍欲試。但其實，從礦機廠商到大礦場主，再到礦池，這個小圈子已經形成了一個穩定的權力結構。

新入局者，大多隻能做被收割的「韭菜」

㈧ 借點錢貸款靠譜不

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