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台积电的神秘大客户:比特大陆转战AI

2017下半年,全球加密货币挖矿热替台积电带来一笔意外之财,光是第三季就贡献近4亿美元的营收,台积电更预估,包含加密货币挖矿专用ASIC(特殊应用集成电路)在内的高速运算芯片,将是今年主要成长动能。而这背后的神秘大户,便是以比特币矿机起家、成立仅四年的中国芯片商「比特大陆」(Bitmain)。

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谈到比特大陆的两名创办人,多数聚焦在吴忌寒中国比特币首富的身分,较少人注意作为比特大陆技术大脑的詹克团。如今,比特大陆靠着自己设计挖矿专用ASIC芯片,打造出「算力」领先市场的蚂蚁矿机,也是全球最大矿池经营者。


从中国科学院微电子研究所后,詹克团在2010年创办机上盒公司DivaIP(天津迪未数视科技),2013年就被投资分析师出身的吴忌寒找上,神奇的是,詹克团只花了两个小时看完维基百科上有关比特币的介绍,便决定答应吴忌寒的邀请,共同创立比特大陆。


「我一直在思考,人为什么要不断的被驱赶往前走、不管赚多少钱也不敢退休?」


詹克团认为,原因之一是货币不断在变质,以中国来说,人民币在过去30年变质近千倍,而或许比特币就是解方。


只花半年,詹克团就设计出比特大陆第一代蚂蚁矿机(Antminer S1),由于效率远胜竞争产品,投入的资金很快就回收。去年,比特大陆更随着比特币价格大涨、订单暴增,跻身中国前五大IC设计公司,「和今年比,过去赚的都是小钱。」詹克团说。


不过,詹克团的野心并未止步。早在2014年,他们就注意到挖矿整体来说是相对收缩的业务,拓展新市场成为当务之急。「好的时候,客户天天追着你,不好的时候你送他们也不一定要。」回想2015年,比特币价格来到低点,比特大陆矿机严重滞销,「低于成本价都卖不出去。」詹克团说。这段低迷期长达一年,卖不出去的矿机只能自己加减挖,直到开发出效能更好、替比特大陆奠定市场龙头地位的蚂蚁矿机第五代,现金流才转正。这时,詹克团也才有精力认真思考下一步。


他观察,深度学习和挖矿同样属于「高性能计算」(HPC),耗计算量、又无法用GPU和CPU等芯片解决,是ASIC再适合不过的应用场景。「需求明确、市场上又没有现成的产品,就是很好的商业机会。」他说。


比特大陆在2015年投入人工智能(AI)开发、2016年写完第一代程序码,去年11月正式发表首款AI专用ASIC芯片「算丰」(SOPHON),目前已开始出货。在产品策略上,比特大陆也不同于NVIDIA这类技术领先的大厂,不只比芯片算力、更从「应用」角度突围,推出专做影像辨识的伺服器,初期将锁定技术要求相对简单、应用也成熟的安防产业。詹克团透露,尽管现在AI营收还很小,但已经有几十名客户进行测试评估阶段,未来三到五年的目标,就是把AI业务做起来,甚至超越比特币。


瞄准AI市场,一方面也和詹克团的「私心」有关。「我年纪还不到40岁,想做一些更加有挑战性的事。」詹克团认为,AI将替人类带来巨大改变,而现在有很好的机遇去参与这样的变革和市场领域,「这已经超越企业的范畴了,是更有意义的一件事。」

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当然,比特币这颗现成的果子还是得摘了。詹克团说,他们会让比特币业务继续保持在第一的位置,加快产品迭代。「以前做每一代产品,都必须是成功的,一旦出问题公司就扛不住了,」詹克团说,「现在我们可以尝试更有挑战性的东西。」


至于去年12月比特大陆收购的机器人公司萝卜科技,这个看似理所当然的市场布局,也意外让詹克团露出柔软的一面。他笑说,现在市面上的机器人还不够聪明,连他八岁的孩子也觉得不好玩,「这就是有需求、现有产品又满足不了的市场。」而有一位技术宅老爸的好处就是, 「买不到、爸爸就做给你」,预计再迭代两年就能达到接近期望的程度。


很难想像,大半时间都在钻研技术的詹克团也喜欢看哲学书。他认为,哲学追求宇宙和人生的真理,和科学家探讨技术问题是异曲同工,「技术也要追求本能是什么、做到更好。」访谈尾声,詹克团分享:「就像凯萨说『人只愿意听自己想听的话、只看见自己想看见的』,释迦摩尼说『其实我什么都没有说,都是你自己悟出来的』。」用这两句话,他提醒自己要不断思考,无论是商场或人生,「只有思考到那里了,看书才能看得明白。」


Q1:比起辉达、AMD、英特尔等芯片大厂,比特大陆发展AI的优势?


我们更灵活,能对商业节奏快速的市场做不同方向的尝试,不合适我们就赶快调整,也能更快掌握下游客户需求。我们比较好掉头,也不会故步自封,只要客户有需求、自己又做不了,那就帮他们做了。


Q2:怎么看未来的AI市场?


AI市场才刚开始,未来肯定是万亿美元级的市场,就像当年的网络一样,各种领域都会夹杂AI功能。其中,有些应用(如影像辨识)的市场能量是足够的,就必然会是ASIC芯片的市场,至于其他能量不是太大的,就会使用通用芯片。


Q3:做挖矿和AI专用ASIC芯片,有什么不同?


挖矿芯片的特点是,函数(function)比较简单、可优化的点很少,但要做好不容易;AI是函数很复杂、选择很多,关键在于提升效能的同时,又能覆盖到更多应用。这是倒过来的两个逻辑。

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