Dünyanın en büyük madencilik makinesi şirketi olan Bitmain, gelecekte yapay zeka çipleri alanında yeni bir ölçüt olan listeleme yolunu açtı.
Leifeng.com'a göre, son iki ayda Bitmain'in Hong Kong'daki listesinin ilerleyişi hakkında sürekli haberler var.Geçen hafta, Bitmain'in halka arzını sonlandıracağı ve yeniden yapılanmaya hazırlanacağı haberleri geldi. Son olarak, 26 Eylül'de Bitmain, Hong Kong Menkul Kıymetler Borsası'nın resmi web sitesine A1 prospektüsünü yükledi; bu, Bitmain'in Hong Kong Menkul Kıymetler Borsası ana kurulunda listeleme planını resmen başlattığını belirtti. Bitmain'in Hong Kong'a girmesinin büyük ilgi görmesinin nedeni, dünyanın en büyük kripto para madenciliği makinesi şirketi olması.Bir diğer önemli neden ise, bu yıl ve önümüzdeki yıl Hong Kong hisse senetlerinde en büyük çip stoğu halka arzı olması bekleniyor.
Bitmain tarafından yüklenen izahnameye göre, 2015'ten 2017'ye, Bitmain'in geliri 137 milyon ABD dolarından 2.518 milyar ABD dolarına yükseldi ve yıllık bileşik büyüme oranı% 328,2 oldu. Ek olarak, 2017 yılının tamamı ve 2018'in ilk yarısı için Bitmain'in düzeltilmiş net karı 950 milyon ABD doları kadar yüksekti.
Bitmainin yüksek geliri aynı zamanda daha yüksek bir pazar konumu elde etmesini de sağladı. İş danışmanlığı firması Frost and Sullivan'ın verilerine göre, 2017 geliri açısından Bitmain, dünyanın en büyük ASIC tabanlı ( Uygulamaya Özel Entegre Devreler (uygulamaya özel entegre devreler) kripto para madenciliği makine şirketi, küresel pazar payının% 74,5'ini oluşturuyor, bu pazarda ikinci ve üçüncü sırada yer alan Canaan Zhizhi ve Yibang Technology'nin yalnızca% 6,2 ve 4,5 oranında yer aldığını bilmelisiniz. % Paylaş. Aynı zamanda, 2017 yılında Bitmain, dünyanın en büyük on fabrikasız yonga tasarım şirketi arasında yer aldı, dünyanın en büyük dördüncü ASIC yonga şirketi ve HiSilicon'dan sonra Çin'deki en büyük ikinci yonga tasarım şirketi oldu.
Açıktır ki, parlak gelir verileri ve piyasa konumu karşısında, Bitmain'i daha önce duymamış olsanız bile, Bitmain'in insanlara biraz "gizemli" verdiği izleniminden bahsetmeye gerek kalmadan, bu şirketin listelenmesiyle ilgileneceksiniz. İzahname büyük ölçüde Bitmain'i daha iyi anlamamıza izin verebilir, ancak aynı zamanda şunu da belirtmek gerekir: İzahname, kripto para madenciliği makinesi ASIC çipleri ve blok zinciri uygulamalarının Ar-Ge yeteneklerini ve üretim genişlemesini artırmanın yanı sıra, ikinci sıranın Ar-Ge yeteneklerini ve AI ASIC çiplerinin ve AI uygulamalarının üretim genişlemesini geliştirmek olduğuna dikkat çekti. Bu, en büyük ASIC tabanlı kripto para madenciliği makinesi şirketinin ardından Bitmain'in dünyanın en önemli AI çip şirketi olacağı anlamına mı geliyor?
Dijital para birimi ASIC çiplerinin kralı nasıl olunur?
Bitmain'in başarısı da kuruluşundan önce başlıyor. 2011'de video oyunu meraklısı Wu Jihan, bir yatırım analisti olarak çalışmak için Pekin'e gitti ve yanlışlıkla kripto para dünyasına girdikten sonra hızla ona bağımlı hale geldi. Wu Jihan, iki yıl sonra Pekin'de bir restoranda, birkaç yıl önce kendisini TV set üstü kutu işine adamış olan Zhan Ketuan ile akşam yemeği yedi, Bitcoin'in tüm ayrıntılarını tartıştılar ve ardından Wu Jihan bir çip şirketi kurmayı önerdi. O sırada bir iş kurmakta zorlanan Zhan Ketuan, Wu Jihan'ın düşüncelerini dikkatle dinledi, ertesi sabah Zhan Ketuan kripto para hakkında daha çok şey öğrendikten sonra Wu Jihan'ı aradı ve bir karar verdiğini söyledi.
Sonuç olarak, Temmuz 2009'da Pekin Üniversitesi'nden finans ve psikoloji alanında lisans derecesi alan ve ardından analist ve yatırım yöneticisi olarak çalışan Wu Jihan, 2004 yılında Çin Bilimler Akademisi Mikroelektronik Enstitüsü'nden mikroelektronik ve katı hal elektroniği alanında yüksek lisans derecesi aldı. Entegre devrelerle ilgilenen Zhan Ketuan, 2013 yılında Pekin'de Bitmain'i kurdu.
Bitmain'in kurulduğu 2013'ün sonunda, Bitcoin'in fiyatı ilk kez 1.000 doları aştı.Bitcoin ve diğer kripto para birimleri, Bitcoin madenciliği yapmak için bilgisayar destekli yazılım kullanan matematik meraklılarının ilk günlerinden beri, geleneksel CPU'lardan üst düzey GPU'lara kadar çılgın bir teknolojik silahlanma yarışına dönüştü. , Sadece zengin getiri elde etmek için.
Şu anda Bitmain de ilk yongayı sattı.ASIC'leri, GPU'dan daha hızlı ancak daha az güç tüketen gerekli algoritmaları doğrudan çipe kodluyor. Bu aynı zamanda Bitmain'in başarısının temelini de attı. O zamandan beri, fiyatı yüzlerce ila binlerce dolar arasında değişen karınca madenciliği makineleri piyasaya sürülecek. Bu madencilik makineleri, Bitmain tarafından bağımsız olarak tasarlanmış düzinelerce yüksek performanslı ASIC yongasıyla dolu. Bitcoin'in hızla yükselen fiyatının ortasında, elektrik fiyatlarının düşük olduğu bölgelerdeki büyük madencilik operatörleri büyük alımlar yaptı.
Bitmainin başarısını göstermek için verileri kullanın. İzahnameye göre, 2015'ten 2018'e kadar, Bitmainin ana geliri madencilik makinesi satışlarından, madencilik havuz operasyonlarından, maden hizmetlerinden ve kendi kendine çalışan madencilikten geldi ve gelirinin önemli bir kısmı karınca madenciliği makineleri ve uyumlu güç kaynakları gibi yardımcı aksesuarların satışından geldi. 2015'ten 2017'ye kadar, madencilik makine satış geliri 108 milyon, 215 milyon ve 2.263 milyon ABD doları oldu ve toplam gelirinin sırasıyla% 78.6,% 77.3 ve% 89.9'unu oluşturdu. Bunlar arasında satış gelirlerindeki artışın önemli nedeni maden makinelerinin satışlarının artması ve maden makinelerinin ortalama satış fiyatlarının artmasıdır.
Bununla birlikte, blockchain teknolojisinin ve kripto para biriminin erken aşamaları nedeniyle, dijital para birimleri genellikle bir roller coaster piyasası yaşar. Blockchain.info'ya göre, Bitcoin fiyatı 2015 sonunda 428 ABD doları, 2016'da 960 ABD doları iken 2017 sonunda 14166 ABD dolarına fırladı ve 30 Haziran 2018'de yalnızca 6381 ABD doları oldu.
Bitcoin'in fiyatı yükselirken, Bitmain sadece tatmin edici bir gelir elde etmekle kalmaz, aynı zamanda şirketin brüt kar marjını da yükseltir. Aksine, Bitmain'in Bitcoin fiyatı düştüğünde kayıplardan kaçınması zor.Referans, 30 Haziran 2018'de sona eren altı ay içinde kripto para birimlerinin oynaklığının 103 milyon dolar değerinde bir değer kaybına neden olduğuna işaret etti.
Bitcoin fiyatlarının hız treni pazarına ek olarak, dijital para biriminin kendisinin gelişimi, politikalar ve düzenlemeler ve rekabet, Bitmain'in gelirini ve brüt kar marjını doğrudan etkileyecektir. Bu nedenle, sanal para madenciliği makinelerindeki başarısından sonra Bitmain, derin öğrenme hesaplama yongalarının 2015 gibi erken bir zamanda yeni bir fırsat olduğunu keşfetti.
Derin öğrenme çipleri için yeni fırsatları keşfedin
Leifeng.com'a göre, Bitcoin'in küresel ağ hesaplama gücü saniyede 10 Exa DHash işlemine ulaştı.Bir DHash işlemi basitçe bir kayan nokta işlemine (FLOP) eşitse, genel Bitcoin ağ hesaplama gücü 300 Tianhe II'ye yakındır. Süper bilgisayarın hesaplama gücü. Bununla birlikte, günümüzün çok sıcak video gözetim uygulamalarının bilgi işlem gücü için daha yüksek bir talebi var. 2017'de yaklaşık 400 milyon gözetim kamerası var. Her kameranın 0,5TFLOPS bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyduğu varsayıldığında, 2017'de, küresel gözetim kameralarını işlemek için 210Exa FLOPS bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyulmaktadır ki bu, Bitcoin'in tüm ağının hesaplama gücünün 20 katına eşittir. "Anlamak", izleme için zor bir gerekliliktir, bu nedenle kameraların 24 saat kesintisiz çalışması gerekir.Tüm kamera verilerinin gerçek zamanlı olarak akıllıca analiz edilmesi gerektiği varsayıldığında, bunun bilgi işlem gücü için daha yüksek bir talebi vardır. Buna ek olarak, küresel kamera sayısı 2017'de 14 milyara ulaştı ve önümüzdeki beş yıl içinde yıllık bileşik büyüme oranını iki kattan fazla sürdürecek.
Ek olarak, derin öğrenmenin akıllı sürüş gibi başka uygulama senaryoları da vardır. HIS, 2035 yılında yolda 10 milyon otonom araç olacağını öngörüyor. Her aracın saniyede yaklaşık 100 MBayt veri ürettiği varsayıldığında, her aracın saniyede 100T FLOPS'tan fazla bilgi işlem gücüne ihtiyacı var ve bu da 1.000'den fazla Exa FLOPS gerektiriyor.
Bilgi işlem gücüne yönelik büyük talep, mükemmel performansa sahip derin öğrenme çiplerini gerektirir, ancak artan bilgi işlem gücü, güç tüketimi sorununu atlayamaz. Derin öğrenme uygulamaları, yalnızca performans ve güç tüketimi arasında bir denge bularak desteklenmeye devam edebilir. Buna ek olarak, son 30 yılda süper hesaplamanın performansı, temelde her on yılda 1.000 kat arttı.Performans gelişirken, aynı zamanda bellek teknolojisinin zorluklarıyla da karşı karşıyadır.İşlem hızındaki artış, ancak bellek teknolojisinin eksikliği, yongayı "büyük kafalı bebek" haline getirecektir. Bu nedenle, hem geleneksel çip devleri hem de teknoloji devleri, toplu olarak AI çipleri olarak adlandırdığımız kendi derin öğrenme çiplerini geliştirmek için kaynaklara yatırım yaptılar.
Zhan Ketuan, derin öğrenmenin hesaplama ve veri miktarının çok büyük olduğuna, ancak hesaplama fonksiyonunun karmaşık olmadığına ve verilerin nispeten düzenli olduğuna inanıyor.Moore Yasasının yavaşlamasıyla sınırlı, derin öğrenme, adanmış çiplerin yolunu tutmalıdır. Derin öğrenme hesaplamaları çok tipik boru hattı özelliklerine sahiptir Tek bir bulut derin öğrenme tensörü hesaplama çipi yüzlerce watt tüketir. Bu nedenle, büyük ölçekli evrişim ve diğer hesaplamaları gerçekleştirmek için birden fazla hesaplama birimi bir çip içine entegre edilebilir. Bu özelliklere göre, Bulut derin öğrenme tensör çipi, Systolic mimarisi ile uygulama için çok uygundur. Ek olarak, Sistolik mimarinin uygulanması çok basittir ve ASIC ile özel tasarım için çok uygun olan devre düzeyinde daha derinlemesine özelleştirme gerçekleştirmek kolaydır.
Tabii ki, derin öğrenmenin hesaplama özü, çok boyutlu matrislerin hesaplanması, yani tensör (Tensör) hesaplamasıdır. Şu anda, birçok şirket derin öğrenme tensör hesaplaması için çipler tasarlamaktadır. Tipik bir temsilci, Google'ın tensör işlemcisidir (TPU). Google'ın Systolic mimarisine dayanan TPU'nun bilgi işlem verimliliğinin, Nvidia'nın GPU'sundan daha büyük bir sıra olduğu görülebilir. Nvidia'nın Volta mimarisi ayrıca tensör hesaplamalarının verimliliğini artırmak için özel bir Tensor Core ekler ve özü de bir Sistolik dizidir.
Bu nedenle Bitmain, 2017'nin ikinci çeyreğinde ilk AI çipi BM1680'i ve 2018'in ilk çeyreğinde ikinci nesil AI çipi BM1680'i piyasaya sürdü. Leifeng.com'a göre, Bitmain'in AI ASIC çipleri, kendi kendine tasarlanmış gelişmiş Systolic mimarisine dayanıyor. Hepsi TSMC'nin 28nm sürecini temel alıyor ve ana akım CNN, RNN ve DNN derin öğrenme çerçevelerini destekliyor. Aradaki fark, BM1680'in genel amaçlı bir AI çipi olması ve uygulaması olmamasıdır. Oryantasyon önyargısı görüntü tanıma, doğal dil işleme, metin işleme, finans, tıp ve diğer alanlarda uygulanabilir, bu nedenle bulut eğitimi ve çıkarım için bir AI çipi olarak kullanılabilir. BM1682, video işlemeye adanmış entegre bir sistemle donatılmış, BM1680'in yükseltilmiş bir sürümüdür BM1682 yongasının tamamı, video işleme için gerekli tüm çekirdek modüllerin yanı sıra belirli uygulama senaryolarına uyarlanabilen yardımcı modüller ile donatılmıştır. Güvenlik uygulamaları gibi video işleme için uygulama pazarı çok kullanışlıdır ve bulutta çalışır. Şu anda, Bitmain AI ASIC ile donatılmış güvenlik ve kampüs uygulamaları için Fortune sunucuları ve akıllı terminaller de piyasaya sürüldü. Yeni nesil 12nm tabanlı bulut çıkarım çipi BM1684'ün 2018'in dördüncü çeyreğinde piyasaya sürülmesi bekleniyor.
Bitmain ayrıca AI çip ürün grubu "SOPHON" için yeni bir marka başlattı.SOPHON'un, bir İngilizce çevirmen tarafından yaratılan İngilizce bir kelime adı olan bilim kurgu romanı "Three Body" in İngilizce çevirisinde ikinci sınıf olduğu bildirildi.
Gelecekteki AI çip pazarı için yeni bir kriter
Daha önce de belirtildiği gibi, prospektüs, Ar-Ge yeteneklerini artırmanın ve kripto para birimi madenciliği makinesi ASIC çiplerinin ve blok zinciri uygulamalarının üretimini genişletmenin yanı sıra, prospektüs, Bitmain'in bağış toplama gelirlerinin AI ASIC çiplerinin ve AI uygulamalarının Ar-Ge yeteneklerini iyileştirme açısından ikinci sırada olduğuna işaret etti. Ve üretimi genişletin. Bunlar arasında, ister madencilik makinesi ASIC çipi, ister AI ASIC çipi olsun, güç tüketimini azaltırken daha yüksek bilgi işlem gücü elde etmek için daha ileri teknoloji önemli bir garantidir.
Bu yılın Haziran ayında, dünyanın en büyük dökümhanesi TSMC'nin CEO'su Wei Zhejia, 7nm işlem yongalarının seri üretime başladığını ve bunların üretim kapasitesinin çoğunu AI yongaları, GPU'lar ve madencilik makine yongaları oluşturduğunu söyledi. fakat, 7nm'nin yüksek giriş maliyeti birçok yonga şirketini caydırdı. 5nm'ye gelince, Wei Zhejia şaka yollu bir şekilde TSMC'nin 5nm'ye 25 milyar ABD doları yatırım yapmasının beklendiğini söyledi (gelecekte fiyatın ne kadar olacağını biliyorsunuz!) Sektör, 5nm teknolojisinin ve davanın olduğuna inanıyor Maliyet daha da yüksek olacak.
Daha da önemlisi, çip tasarım şirketi ilgili çip dökümhane maliyetlerini ödeyebilse bile, TSMC talebi karşılayacak kapasiteye sahip olmayabilir. Bu yılın Haziran ayında, Taiwan Economic Daily, Zhan Ketuan'ın bir kasırga içinde Tayvan'ı ziyaret ettiğini ve gizlice TSMC, Powerchip ve diğer tedarik zinciri ortaklarını ziyaret ettiğini, yeni nesil yüksek performanslı madencilik çipleri için işbirliği arayışında olduğunu ve Bitmain'in yapay zeka (AI) uygulamalarının dönüşümü ve geliştirilmesini tartıştığını bildirdi. İşbirliğinin gelecekteki yönü. Raporda ayrıca, Zhan Ketuanın Tayvan ziyaretinin, Powerchipin kurucusu ve CEO'su Huang Chongren ve Wei Zhejia tarafından şahsen karşılandığına dikkat çekildi ve bunlar TSMCnin başkanlığına terfi edecek ve iki şirketin Bitmain için önemini vurguladı. Zhan Kenin Tayvan ziyareti haberi resmi olarak doğrulanmamış olsa da, Leifeng.com ayrıca çeşitli kaynaklardan Bitmain'in TSMC ve diğer tedarik zinciri ortaklarıyla iyi bir ilişki sürdürdüğünü doğruladı.
Üretim çok önemlidir ve Ar-Ge, çip tasarım şirketlerinin anahtarıdır. İzahnameye göre, 2015'ten 2017'nin sonuna kadar Bitmain'in Ar-Ge harcamaları sırasıyla 5,7 milyon, 16,6 milyon ve 72,6 milyon ABD doları oldu ve 2018'in ilk yarısında 87 milyon ABD dolarına yükseldi. Ar-Ge ekibine gelince, Bitmain'in 2018'in ilk yarısında, 366'sı ürün tasarımına, 298'i AI ASIC çiplerinin geliştirilmesine ve 176'sı da madencilik makinelerinin ve aksesuarlarının geliştirilmesine adanmış 840 tam zamanlı mühendisi bulunuyor. Buradan, yalnızca Bitmain'in yeteneklere yaptığı harcamaların arttığını değil, aynı zamanda çip odağının AI çiplerine kaydığını da görebiliyoruz. Ayrıca 2018 yılının ilk yarısı itibarıyla çalışan oranı açısından Bitmain'de 2.594 tam zamanlı çalışan,% 32,38 Ar-Ge personeli ile şirketin en yüksek oranı, teknoloji şirketlerinin de önemli bir özelliği.
Leifeng.com Özeti
Bitmain'in yeterli nakit akışına sahip olmasına rağmen, gelişmiş yarı iletken süreçleri için bir kasa açmanın yükselen maliyeti ve artan Ar-Ge ve yetenek harcamaları bağlamında, bunun yapay zeka çipleri için daha şiddetli rekabete ve yarı iletken yetenekleri ve blok zinciri kapmasına yanıt olduğunu görmek zor değil. Dijital para biriminin gelişiminin belirsizliğine ek olarak, Bitmain için şu anda resmi olarak listeleme yoluna başlamak iyi bir seçimdir Finansman şirketin gelişimi için daha yeterli fon sağlayabilir. Ek olarak, Çin'deki entegre devre endüstrisini güçlü bir şekilde geliştirme ortamında Bitmain, daha fazla destek alırken Çin'in entegre devre endüstrisinin gelişimini teşvik edebilir.
Blockchain ve dijital para ile başarıya imza atan Bitmain, sermaye, teknoloji ve yetenek açısından yoğun olan entegre devre endüstrisinin AI çağında da başarıya ulaşabileceğine inanıyor. Wu Jihan, daha önce Bitmain'in önümüzdeki beş yıldaki gelirinin% 40'ının AI yongalarından geleceğini ifade ederken, Bitmain'in de tanınmış yerli teknoloji şirketleriyle temas halinde olduğu anlaşılıyor. Öyleyse, AI çipleri alanında, Bitmain, AI çipleri alanında mevcut eşsiz Nvidia'yı aşabilir ve AI çipleri alanında yeni bir kriter haline gelebilir mi?
