盛世隐忧

近期，比特大陆、嘉楠耘智和亿邦国际三大矿商巨头陆续递交了招股书，纷纷投身资本市场拥抱。随着矿机巨头的扎堆上市，一直秘而不宣的逆天业绩才得以公诸于世。

比特大陆2017年营收143亿元，净利润达到35亿元，而在2016年比特大陆的净利润仅仅为6．6亿。

嘉楠耘智营收从2015年的4770万元增长至2017年的13．08亿元，复合年增长率高达423．7％；净利润也由2015年的150万元上涨至2017年的3．6亿元，复合年增长率为1445．4％。

亿邦国际同样增长强劲。从2015年至2017年的营收分别为9214万元、12077．5万元、97869．9万元，2017年的营收较2016年增加了710．35％，净赚约3．8亿元。

业绩突飞猛进，为何三大矿机产商为何都选在2018年扎堆上市？

有圈内人士预测，三大矿机产商业绩已经达到瓶颈期，如不出意外，2018年第二季度开始，三大矿机产商报表将面临腰斩。

仔细分析，确有征兆。近期有消息称，矿机上游芯片供应商台积电和三星电子，都己接到三家矿机产商削减近50％订单的通知。

当前全球矿机芯片90％以上均来自台积电和三星电子，订单的大幅消减直接反映出下一周期矿机的出货量。按照芯片需求量减半来推算，三大矿机产商下半年的业绩报表必将快速变脸。

目前矿机制造商都面临着同一个问题：业务结构的单一，很难有第二条拉动业绩快速增长的产业线。再加上传统芯片厂商的介入，又加剧了竞争环境的恶化。三大矿机巨头矿机营收占总营收90％以上，营收不稳定，难免会引发担忧。

举个例子，2017年下半年，比特币暴涨，矿机生意爆棚，矿机供不应求，价格直线飙升。而随后的三个月，比特币大跌，矿机迅速失宠，价格一朝从10几万掉回1万多。其次，矿机受政策影响也比较大，如果遇上监管部门整治“挖矿产业”，甚至会导致一大批挖矿企业的退出。

如履破冰的矿机制造商，无时无刻不在寻找解脱之路，那么他们未来的路在哪？

谋篇布局

为了走出困局，从去年开始，三大矿机巨头纷纷为入场人工智能做准备。

2017年7月，张楠赓为他的嘉楠耘智，选择了一条截然不同的道路：做一家芯片设计公司，然后谋求融资上市。

据艾瑞咨询报告，AI全球市场及中国市场规模预计将于2020年分别达到约183亿美元及约人民币906亿元，AI获将成为矿机公司下一步争夺的战场。

2018年6月，亿邦国际在招股说明书中就自身在进军AI芯片可行性方面进行了说明：除加密货币外，区块链及ASIC芯片技术亦逐渐应用于AI领域。

与此同时，比特大陆也在为布局人工智能动作频频

2017年11月：比特大陆推出AI芯片品牌SOPHON及全球首款张量加速计算芯片BM1680。

2018年4月：比特大陆推出BTM人工智能矿机B3。

对于比特大陆从矿机生产商转型到做AI芯片，吴忌寒曾公开表示，这是自然的选择。

有人难免会有疑问，矿机和人工智能有何关联？

矿机所使用的ASIC芯片，往小里说，是为供币圈矿工“挖矿”使用，但往大里说，是推动了区块链计算设备的技术升级，未来，还在芯片技术要求相似的人工智能深度学习领域，有着更广阔的想象空间。据媒体报道，谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU，其实就是一款ASIC。

如今矿机制造商纷纷转战人工智能，面对的竞争对手将是华为、高通、AMD等头部企业。它们想在人工智能领域分得一杯羹，恐怕难度不小。

境外IPO

一路低迷的币价正让矿机产商陷入业绩剧降的泥沼，眼看挖矿盛宴已经走向下坡路，矿机产商巨头才会趁着卖相不错的时候上市，为日后转型寻求更多粮草。

这或许是他们最后的机会，那么钱袋子满满的矿机厂商能顺利通过申请吗？但从嘉楠耘智和亿邦国际曲折的上市之路来看，IPO并非一条康庄大道。

借壳上市、三度问询，嘉楠耘智国内上市之路走得尤为艰难。无独有偶，亿邦国际上市之路也同样荆棘遍地，矿机业务占主要营收95％，如果矿机市场表现不佳，意味着亿邦国际的业绩就会被直接影响，这在上市公司中极其罕见。

此外，比特大陆的上市节奏更为紧密。上个月初，刚完成了估值约120亿美元的B轮融资。20多天过去后，又马不停蹄开始了估值约350亿美元的Pre－IPO轮融资。

三大巨头集体抢跑IPO最后窗口期的举动，恰恰说明上市对他们来说，已经是刻不容缓的事情。

但在当下币价低迷的情况下，券商机构基于三大矿机产商的估值必定不会太高，除非他们找到新的并且市场认可的估值领域，于是AI就成为矿机产商挑逗投资者神经的兴奋剂。

从长远来看，挖矿并不是长远的代币生产模式，就从目前来说，大部分的代币都是靠POS产生，像比特币这种靠算力产生的数字货币不超过10种。因此，从某个角度来说，矿机产商的天花板是有的，想靠算力爆棚的矿机业绩高歌猛进的时代已经结束。

谁能抢先登陆资本市场，谁就有希望熬过行业的资本寒冬，同时掌握下一轮矿机大战中决胜的筹码。但是巨头们是否能够在人工智能领域站稳脚步还需时间来验证。