挖掘矿机第一股嘉楠耘智的价值

嘉楠耘智是全球第二大比特币矿机制造商，有望成为香港首家专注于区块链技术的上市公司。 我们对公司的产品和业务进行了分析，并对比特币价格波动对公司营收的影响做了敏感性测算。

抓住行业机遇，嘉楠耘智成为高性能“矿机”供应商。 在行业比特币价格上涨的背景下，嘉楠耘智自主研发ASIC芯片，组装成整体“矿机”解决方案交付给客户，赚取利润。 其芯片主要针对SHA256算法，实现了从算法层面到最终后端设计的多层次综合优化。 产品的性价比和可靠性比市场同类产品更具竞争力。 公司最终交付的AvalonMiner系列产品凭借低能耗、高算力等优势占据矿机市场20%的份额。

为了消除比特币风险，该公司进军人工智能芯片领域。 公司于2016年开始研发用于人工智能应用的ASIC芯片，并计划于2018年第四季度量产名为KPU的边缘计算芯片。KPU是一款高性能低功耗的小型芯片。 其目标应用包括智能家居、智慧城市、智能监控和智能玩具中的语音和图像识别功能，以及各种物联网应用。 未来，如果公司的人工智能芯片产品获得更好的客户反馈，将在收入方面平滑比特币价格波动对传统“矿机”业务的影响。

比特币价格波动对公司营收影响较大。 我们仅从更理性的市场假设出发，对未来比特币价格相对于盈亏平衡点价格 8000 美元的变化对公司营收的影响进行相关敏感性测试，假设 2018 年比特币价格为 涨幅分别为 10%、50% 和 100%（分别对应 8,800 美元、12,000 美元和 16,000 美元）。 公司矿机销售收入预计分别为5亿元、25亿元、50亿元，同比增长-61.5%和-92.3%、284.6%。 假设2018年比特币价格相对于8000美元下跌10%、30%、50%（对应7200美元、5600美元、4000美元），公司矿机销售收入预估为2.25亿、1.75亿、和 1.25 亿，分别。 2017 年人民币均同比大幅贬值。

以下为正文内容：

起源于比特币，“挖矿”行业诞生

比特币：一种基于密码学原理的电子货币

比特币（Bitcoin）是通过特定算法进行大量计算（基于密码学原理）产生的网络虚拟货币。 它由计算机生成的一系列复杂代码组成。 它是通过大量的计算产生的。 每个比特币的产生和交易消耗都将被记录下来，并通过P2P分布式网络通知全网，成为全球共识。 主动加密货币。

2009 年 1 月 3 日，中本聪创造了比特币世界的第一个区块——创世区块，并成功产出了第一批 50 个比特币。 2010 年 5 月 21 日，佛罗里达州的一位程序员用 10,000 个比特币购买了一张价值 25 美元的披萨券，这意味着比特币第一个公平汇率的诞生。 2010年7月，比特币交易所Mt.Gox成立，比特币的价值被世界认可。

算力就是财富——比特币升值带动“挖矿”需求

根据比特币的设计原理，全网每10分钟左右产生一个区块，每个新区块包含50个比特币。 为了限制发行总量，规定每个新区块包含的比特币数量每4年减半一次。 同时，为保持安全稳定，系统会根据全网求解速度自动调整难度。 该算法的结果是“挖出一个新区块所需的预期计算量”与“难度”成正比，并与整个网络的计算能力有关。 呈高度线性正相关，即新增算力越大，用原有算力成功解决问题的概率越低。 因此，算力成为获得比特币的最重要因素，从而催生了“矿机”和“矿机”。

在比特币生产过程中，通过使用高度专业化的硬件设施运行计算程序而获得比特币作为奖励的个体用户群体被称为“矿工”，他们使用的硬件设备被称为“矿机”。 中本聪将比特币总量定为2100万枚，随着挖矿数量的增加，挖矿难度不断增加。 根据 Statista 数据，2017 年第三季度比特币已开采 1678 万枚，新开采的比特币数量逐渐减少。 在现有的计算难度下，传统家用电脑的算力已经不能满足“挖矿”的需求。

高性能“矿机”的核心是计算芯片，催生了专业的“矿机”公司

决定一台“矿机”性能的核心是它的计算芯片（即集成电路）。 目前，区块链计算设备的芯片主要经历了CPU、GPU、FPGA和ASIC四个阶段。 CPU设计需要大量的逻辑判断和很强的通用性来处理不同类型的数据，对于高度密集的计算场景效率不高； GPU大量采用并行处理核心架构，对于简单的SHA256算法处理速度相对较慢。 快，2010年9月区块链计算进入GPU时代。 但同时GPU也存在功耗高、施工部署困难、不适合大规模部署等缺陷； 2011年12月，出现了基于FPGA芯片的计算设备，其功耗是同类型GPU的1/40。 但FPGA芯片价格昂贵，部署复杂，主要为少数具有专业背景的参与者使用； 2013年，第一款基于ASIC芯片的区块链计算设备问世，区块链计算进入ASIC时代。

ASIC（Application Specific Integrated Circuit）是指为特定需求而专门定制的芯片。 由于可以根据需求定制架构和算法，ASIC芯片与通用芯片相比具有体积小、功耗低、计算性能高、成本低等优点。 但是，固定的算法也极大地限制了ASIC芯片的发展空间。 稳定性不够、需求量大是ASIC芯片此前面临的首要问题。 比特币挖矿潮的到来，给ASIC芯片带来了前所未有的发展机遇。 挖矿算法具有单一性、可重复性强、计算量巨大的特点，高度适合ASIC芯片的特性，需求稳定且巨大，可以支持批量生产。 比特币挖矿算法单一、计算量巨大的特点，为ASIC提供了量身定制的应用机会。

在这个过程中，专业“挖矿”专用的ASIC芯片被研发出来，然后组装成“矿机”卖给下游矿工获取利润。 这种商业模式催生了一些“矿机”生产企业。 嘉楠耘智就是这种模式的代表企业之一。

抓住行业机遇，嘉楠耘智成为高性能“矿机”供应商

成立五年，初具规模

杭州嘉南云智信息科技有限公司成立于2013年4月，是超级计算机芯片和数字区块链计算设备制造提供商，区块链计算整体解决方案提供商。 具有完整的芯片设计流程和系统级硬件及相关软件系统设计能力。

目前，公司三位主要创始人合计持股52.4%，其他投资者持股47.6%。

自研芯片，AvalonMiner系列产品不断创新

嘉楠耘智主营业务为区块链计算专用集成电路（ASIC）芯片及其衍生产品的研发、设计和销售，并提供相应的系统解决方案和技术服务。 其芯片产品具备快速高效处理海量重复计算需求的能力。 它们主要作为数字区块链系统的基础计算设备，为区块链网络提供算力支持。 它们广泛应用于“挖矿”领域，是“矿机”厂商的代表。

嘉楠耘智采用自主研发的ASIC芯片，组装成整体计算设备解决方案交付给客户。 比如目前在售的A741产品，采用了自主研发的基于16nm工艺的A3212芯片，可以提供7.3THash/S的算力，每THash的芯片功耗低至157.5W。 产品的性价比和可靠性与市场上的同类产品相比，更具竞争力。 A3212芯片是嘉楠耘智自主研发的一款ASIC芯片，主要针对SHA256算法。 研发团队从算法的数学层面到最终的后端设计实现了多层次的综合优化，大大降低了芯片实现难度，提升了计算能力。 公司前端团队设计了MX1计算引擎（MX1计算引擎是芯片的核心单元），重构计算流水线，实现多线流水线数据共享，使产品达到更好的性能对-功率比。 在最终的后端实现中，除了应用EDA工具外，根据算法实现的特点，大量采用手工布局布线，提高了计算速度。 在自有芯片的基础上，AvalonMiner产品涉及的其他软硬件设计均由嘉楠耘智自主研发。

作为最终交付给客户的“矿机”设备，公司一直以AvalonMiner品牌提供单一的系统产品线。 AvalonMiner使用自己专有的ASIC芯片，结合其他外购部件，包括电路板、电源管理板、散热风扇、热传感器等，采用铝壳密封。 另外，安装AvalonMiner控制器开源软件后，一个开源的Raspberry Pi硬件可以作为多台AvalonMiner矿机的外部基础控制器系统。 公司通常每年推出一代结合ASIC芯片设计和技术最新发展的新系统产品。 其最新系统产品AvalonMiner 841于2018年推出，AvalonMiner主要产品部分规格如下表所示：

占据产业链高技术门槛环节，以轻资产撬动利润

比特币作为一种虚拟货币，交易需要多个平台组织的协同配合。 在平台链中，比特币交易所处于产业链顶端，为比特币挖矿提供算力服务的云算力和矿池处于产业链中游。 这些平台大多通过收取服务费来赚钱。 公司处于比特币产业链上层，即设备制造商层，通过销售高性能“矿机”设备赚取利润。 相比之下，公司在产业链中的位置对技术门槛要求更高。 如果能更早的将资源投入到芯片研发上，就有机会在性能上形成先发优势。

公司在芯片设计上采用Fabless模式。 Fabless模式是指无晶圆生产线的集成电路设计模式，即企业只进行集成电路的设计和销售，晶圆制造、芯片封装和测试等生产环节全部由专业晶圆处理制造企业、封装测试企业。 结束。 在这种模式下，公司的核心竞争力来自于ASIC芯片和区块链计算设备的设计和研发，主要包括两个方面：一是芯片设计和研发，二是结构和硬件设计和研发。 凭借轻资产模式，该公司以不到 300 名员工迅速占领了市场。 目前，公司下游晶圆制造供应商为台积电，封测环节供应商为台湾日月光公司。

以比特币价格为锚，行业盛宴背后隐忧浮现

比特币持续上涨推动挖矿行为和对矿机的硬件需求

根据 Frost & Sullivan 报告，随着比特币价格的上涨，全球比特币挖矿累计交易量从 2012 年 1 月 2 日的约 210 万增加到 2018 年 5 月 8 日的 3.15 亿。根据同一份报告，总收入比特币挖矿产生的比特币（包括用于创建区块和确认交易的新比特币）从 2012 年的 2110 万美元迅速增长到 2017 年的 33.33 亿美元，复合年增长率为 175.3%。 一万美元。

由于比特币矿机占区块链硬件的绝大部分，2016 年和 2017 年受比特币价格上涨和新矿机推出的推动，区块链硬件销售收入呈现强劲增长。根据弗若斯特沙利文报告，全球区块链硬件销售收入从2012年的7000万元人民币增长到2017年的193亿元人民币，年复合增长率达207.8%。 年增长率达到985亿元。

中国企业垄断“矿机”领域，嘉楠耘智市场份额排名第二

目前，由于水电丰富、电价低廉，大部分“矿场”位于中国怎样投资比特币设备，间接导致“矿机”领域的市场份额几乎被中国企业垄断。 公司目前出货量位居全球第二，仅次于行业第一大龙头比特大陆。

面对行业竞争对手，该公司的 AvalonMiner 以具有竞争力的价格提供市场领先的性能，包括：

算力强，能耗低：公司AvalonMiner841标称算力13 Thash/s，功耗1290瓦，算力和能效领先市场；

高热密度和低维护：通过独特的硅结构组合、定制封装和系统集成，该公司专有的 16nm ASIC 芯片的热密度（可靠性的重要衡量标准）超过每平方毫米 1 瓦，这比用作比特币挖矿替代解决方案的顶级 GPU 和 CPU 的典型限制高出一倍以上。

可用性强：公司产品故障率低，具有维护成本低，为终端用户节省时间和成本的特点。 公司提供的系统产品通常被客户用于比特币挖矿两到三年，这对公司的下一代产品产生了持续的更新换代需求。 例如，2016 年购买公司产品的客户中约有三分之一在 2017 年仍购买公司产品。

比特币价格大幅波动，或成公司未来最大忧虑

公司下游需求主要来自比特币“矿机”，其需求和价格主要由比特币挖矿活动的预期经济收益决定，受比特币价格、矿机价格、电价、矿机计算等影响power，网络的总算力，挖矿难度系数等因素都会受到影响。 在成本方面，主要有：

网络哈希算力和挖矿难度：从某种意义上说怎样投资比特币设备，如果网络挖矿变得越来越困难，将需要更大的哈希算力，从而导致对网络中挖矿硬件的额外需求。 根据 Frost & Sullivan 数据，全球哈希算力从 2012 年 1 月的 10.8 Thash 以 1335.7% 的复合年增长率快速增长到 2017 年底的超过 1500 万 Thash。

设备成本：计算比特币挖矿是否值得的另一个问题是比特币挖矿设备的固定成本。 一般来说，一台全新定制的比特币矿机价格在 500 美元到 2000 美元之间，具体取决于性能。

电力：比特币挖矿最重要的可变成本是电力。 它通常用于衡量比特币矿机的投资回报率（ROI），即用比特币矿机的哈希执行性能除以消耗的电瓦数。 大型采矿设施已经通过利用更多不同类型的电力来源（例如水电）来降低电力成本。 在世界范围内，中国和印度的电费相对便宜。

时间和维护成本：比特币挖矿也需要时间来维持机器运行，就像满是电脑的工厂一样。 工厂零件可能会出现故障，比特币挖矿通常需要更换风扇，因为设备在运行时需要冷却。 同时，新矿工需要掌握一定的电脑知识，需要安装软件和保持正常的网络通信等。

在收益方面，比特币价格是最重要的决定因素，也是波动最大的因素。 比特币目前没有稳定的定价机制，主要依靠全球二级市场交易产生定价。 风险偏好等因素。

我们假设比特币的单价为 9000 美元。 根据当前全网算力和矿机算力计算，每日生产收益为10.43美金。 扣除成本端每千瓦时0.04美元的电费后，每天的营业利润为9.11美元。 . 以一台价值1050美元的矿机计算，需要115天才能收回固定投资。 目前市场预期普遍认为，如果比特币单价低于8000美元，“挖矿”将无利可图，“矿机”的购买量也将大幅减少。 比特币的单价越是超过 8000 美元，挖矿的经济效益就越高，对“矿机”的需求也会大幅增加。

为了消除比特币风险，公司进军人工智能芯片

ASIC芯片成为弥补人工智能计算能力的重要选择

随着深度学习对人工智能应用的推动，视频、语音识别等应用的准确率不断提升，人工智能的应用场景不断拓展。 深度学习的两个主要组成部分，训练和推理，是计算密集型的。 目前普遍采用CPU、GPU、FPGA、ASIC芯片等芯片作为深度学习的加速器，但预计未来CPU在人工智能训练和推理应用中将逐渐失去市场份额，而ASIC芯片则成为深度学习的加速器。有望获得这两个市场份额。 根据弗若斯特沙利文预测，2017-2020年人工智能领域ASIC芯片年复合增长率为66%，在各类人工智能芯片中最高。 预计ASIC芯片将逐渐成为一些人工智能算法芯片中更受欢迎的计算资源，因为ASIC芯片的定制化特性可以提升功耗效率，针对特定算法和数据结构实现更好的计算性能，满足人工智能的需求。终端客户。

迄今为止，人工智能应用中ASIC芯片的采用还很有限，但全球科技巨头已经开始斥巨资打造内部ASIC芯片开发团队，或投资无晶圆厂IC设计公司打造ASIC产能芯片开发。 另一方面，专注于 ASIC 芯片设计的玩家，包括公司等加密货币挖矿硬件供应商，可以利用其强大的研发能力和在中国开发 ASIC 芯片的基础，把握人工智能市场的增长潜力。其他应用程序。

公司借助现有技术优势，从“挖矿”芯片进入AI芯片领域

公司于2016年开始研发用于人工智能应用的ASIC芯片，并计划于2018年第四季度量产名为KPU的边缘计算芯片。KPU是一款高性能低功耗的小型芯片。 其目标应用包括智能家居、智慧城市、智能监控和智能玩具中的语音和图像识别功能，以及各种物联网应用。 KPU采用人工神经网络和高性能处理器设计，主要提供多样化、实时和离线的人工智能应用。 根据招股书披露，公司已收到多位客户的预售订单，临时金额合计约为人民币3820万元（实际采购金额可参考样品后产品的当前市场价格进行调整）测试成功）。

通过开发专用于比特币挖矿的多代ASIC芯片，公司在实现高算力的同时，在减小体积和功耗方面积累了丰富的经验。 这是专为区块链应用和人工智能应用设计的ASIC芯片的成功商业化。 根据。 根据弗若斯特沙利文报告，28纳米是人工智能产品所用ASIC芯片目前最先进的制程，而公司在此技术制程的早期积累将用于KPU产品。 此外，与市场上其他同类产品相比，公司的KPU产品具有高计算能力、高性能、低功耗等特点，具有足够的竞争优势来吸引客户。 最终，该公司的 KPU 提供了交钥匙芯片解决方案，可降低客户的安装成本并避免因任何芯片故障而导致的潜在功能损失。

未来，公司的人工智能芯片产品将获得更好的客户反馈，从而在营收方面，平滑比特币价格波动对传统“矿机”业务的影响。

财务及收入预测

比特币价格推动公司收入爆炸式增长

由于近三年比特币交易价格大幅上涨，其丰厚的利润空间吸引了矿工的涌入，从而拉动了嘉楠耘智等“矿机”公司的订单出货量。 从下表可以看出，其A7系列产品在提高均价后依然热销。 2017年销售收入同比增长15倍。

由于营收爆发式增长，且公司采用轻资产IC设计模式，前期研发成本相对固定，直接使公司财务进入利润收割期，2017年实现盈利3.6亿.

未来比特币价格波动将极大影响矿机未来出货量

比特币的价格决定了挖矿活动的收入。 比特币价格的波动理论上会影响矿机的出货量，从而达到动态平衡：

挖矿的本质可以简单理解为全球所有的挖矿设备通过计算随机数的哈希值进行抽签，中奖概率为设备算力/全网总算力；

比特币的价格会影响挖矿收益率，从而增减矿机购买量，影响全网总算力。 由于全网总算力的变化会反向调整中奖概率，挖矿收益最终会达到一个新的动态均衡状态。

新型和更高性能矿机的出现，将大大降低旧矿机的挖矿收益，从而带动矿机的更新换代；

以上推论是基于理性经济人的假设。 事实上，由于过去几年比特币价格的大幅上涨，投机需求将推动矿机购买量的超理性增长。 当比特币下跌时，一些投资者会因为对未来价格上涨的预期而承担短期损失而不会退出市场。

收入预测

综上所述，矿机出货量与比特币价格往往在各种投机力量的带动下波动，短期内并没有非常确定的对应关系。

我们总结了近三年公司营收与比特币均价和全网算力均价的对应关系如下：

上面我们计算过，以目前全网算力计算，比特币价格8000美元是挖矿的盈亏平衡点。 因此，我们只是从更加理性的市场假设出发，针对未来比特币价格相对于8000美元盈亏平衡点价格的变化对公司营收的影响进行了相关的敏感性测试：

当比特币价格上涨时：

如果比特币的价格相对于 8000 美元的盈亏平衡价格上涨 X%，则需要额外增加 3000 万 TH/s*X% 的算力。 按照嘉楠耘智下一代A8系列机型11~13TH/s算力，售价1万元，嘉楠耘智市场份额保持20%不变。 2018年实现销售收入3000万*X%*20%/12*10000，即5.X亿元。 因此，假设2018年比特币价格涨幅分别为10%、50%、100%（分别对应8800美元、12000美元、16000美元），公司矿机销售收入预估为5亿、25亿、5亿元，分别。 2017年增速分别为-61.5%、-92.3%、284.6%。

当比特币价格下跌时：

如果比特币的价格相对于 8000 美元的盈亏平衡价格下跌，理论上应该不会有新的算力加入，但一些低效率的矿工会退出挖矿。 对于矿机制造商来说，新的订单只能由少数矿场带来，用于购买和升级更高性能的矿机。 如果2018年比特币价格下跌X%，则全网均衡算力为3000万TH/s*(100-X)%。 11~13TH/s算力的A8系列机型，售价1万元，嘉楠耘智20%的市场份额不变，年销售收入3000万*(100-X)%* 20%/12* 10000*5%，即0.025（100-X）亿元。 因此，假设2018年比特币价格分别下跌10%、30%、50%（分别对应7200美元、5600美元、4000美元），公司矿机销售收入预估为2.25亿、1.75亿、125万元，分别。 明显低于 2017 年。

风险因素

1、比特币价格大幅下跌，矿机需求萎缩；

2、传统芯片巨头入局，矿机毛利下滑明显；

3、芯片供应链上游企业，如台积电，产能有限，无法为企业按时、按量交货；