無論嘉楠還是比特大陸,都無法遏制自己對“挖礦”的強烈渴望。
歷經過去數年洗禮而后“功成名就”,嘉楠科技可謂是一路嘗遍“甜頭”,成功擠進AI芯片頭部行列,并一舉上市成就“區塊鏈第一股”的名頭。即便近兩年疫情不斷,但這家相對比特大陸更為低調的AI芯片公司依然能夠斬獲豐厚的業績。11月16日,嘉楠科技公布了截至2021年9月30日的第三季度財報。本季度實現總營收13.2億元,創公司歷史單季最佳營收紀錄。公司銷售總算力670萬TH/s,同比2020年三季度增長128.4%,環比2021年第二季度增長了12.9%。
挖礦“發跡”,挖礦“續命”
地址0xC333向Binance存入了31500枚COMP:金色財經報道,據Lookonchain監測,地址0xC333剛才向Binance存入了31,500枚COMP(價值124萬美元)。而地址0xC333在12小時前COMP價格暴漲后立即將9201枚COMP(價值35.8萬美元)存入交易所。這些COMP是從Robinhood的錢包收到的,由Jump Trading托管。[2023/6/26 21:59:59]
從嘉楠科技的業務營收結構來看,雖然這家公司從2013年成立起就設計了55nm、28nm、16nm甚至7nm制程AI芯片,并陸續推進了產品在各個智能化領域的應用落地。但即便至今,依然難以擺脫對礦機這門主營業務的依賴。
紐約梅隆銀行CEO:我們仍然對加密貨幣感興趣:金色財經報道,紐約梅隆銀行CEO表示,銀行業這一動蕩時期已經結束,我們仍然對加密貨幣感興趣。[2023/5/2 14:37:40]
據財報數據,公司本季營收的增長主要是由于礦機銷售的增長,實現毛利7.4億元人民幣,較2021年第二季度的1.655億元增長179.9%,預計2021年第四季度營收將較第三季度增長35%-50%。
針對外界更為關注的自營挖礦業務的進展,嘉楠科技的財報顯示,目前嘉楠科技自營挖礦共產生23.86個比特幣,實現營收562.4萬人民幣。
圖片來源:嘉楠科技官網
數字銀行Chime宣布裁員12%:金色財經報道,數字銀行Chime今天證實,它正在裁員12%的員工,即約160人。Chime聯合創始人Chris Britt表示,此舉是“無論市場狀況如何”都能幫助公司蓬勃發展的眾多舉措之一。并表示和聯合創始人Ryan King正在重新調整營銷支出、減少承包商數量、調整工作空間需求并重新談判供應商承包商。
金色財經此前報道,數字銀行Chime已聘請高盛幫助其安排在美國進行首次公開發行(IPO)的相關工作。Chime在去年8月由紅杉資本領投的融資中估值達250億美元,預計IPO估值可能達到400億美元。[2022/11/3 12:12:57]
由此可見,嘉楠科技的“挖礦”相關業務的營收依舊占據大頭。而其第三季度研發費用支出高達9276萬人民幣,其中不單單是供給下一代礦機芯片的研發,還有下一代5nm制程AI邊緣側芯片項目要持續燒錢,少說都需要好幾個億的資金供給。這種情況下,嘉楠科技也僅僅只能夠通過“挖礦”來攤薄研發成本,達到為AI芯片續命的目的。
加密期權平臺SignalPlus宣布完成A輪融資,HashKey領投:8月10日消息,SignalPlus Ltd.宣布完成A輪融資,HashKey領投。此外,SignalPlus表示,其早期投資者和其他投資者包括GBV Capital、Incuba Alpha、Chiron Partners、Paradigm Co.、SNZ Holding、Baboon.vc和Stratified Capital(并擔任顧問),總共籌集了超過1200萬美元。
據悉,SignalPlus Ltd.專注于構建全套加密期權平臺。[2022/8/10 12:16:10]
但目前,很多還處于融資階段的AI芯片后來者們可不那么幸運了,大部分都在芯片量產到商用的泥潭中掙扎。比如燧原科技、異構智能、深思創芯、探境科技、肇觀電子、知存科技這類初創公司,產品基本上都還未預熱,甚至很多企業的芯片都尚未量產出貨,且AI芯片的產品線也比較單薄,比如肇觀電子的業務也就專注圖像AI芯片,異構智能專注AI推理類芯片等等。
一方面,這些AI芯片創業公司的業務結構比較單一,絕大部分都沒有充足的資金流來續命,唯一的渠道也只能是通過拉融資來為其下一步研發計劃鋪墊,但如今VC對于AI芯片的項目的投資審核已越來越嚴格,沒有足夠的“破圈兒”能力,基本不可能拿到融資;另一方面,事實上,無論是當今的AI視覺、AI語音亦或是其他流行的AI賽道,市場基本都被燒錢多年的先行者們占據,基本不可能再出現“后發制人”的情況,除非有大廠合作資源,否則只能落得團隊解散,項目“死亡”的終局。
“差異化+精準賽道”:成就邊緣AI的“生意經”?
與已經成功的嘉楠科技不同的是,對于上述初創公司,現實情況只能是,大量的這類新晉AI芯片玩家如今只能是“死”在路上,盡管部分企業能夠挺過AI芯片從研發、流片到量產的階段脫穎而出,但前方依舊需要面臨最現實的商用化難題。畢竟,任何一款芯片,如果經受不了市場的考驗,前面所做的一切都只能是白搭。更何況一款芯片一般需要1-2年的市場培育期才能快速上量,AI芯片的培育期更長,對于這些脫穎而出的玩家來說,前路依然面臨著重重考驗。
如今,從市場的反饋來看,AI產品的實際體驗與消費者期待的產品之間仍有鴻溝。雖然如今的AI智能硬件公司在AI芯片和AI算法的支持下,不斷的推出比以往更加智能的產品,但從消費者的角度,AI產品依舊不夠智能,甚至有些“傻”,很難持續使用或購買新的AI產品,為企業貢獻可持續性的營收。
圖片來源:百度
不過,在一些細分型的應用場景,今年的增速相當之快。據嘉楠科技對外透露:“今年很多應用市場需求快速增加,僅上半年我們就實現了1300多萬的AI芯片營收,如果下半年產能問題不能解決,我預計營收和上半年相當。”
但目前整體來看,AI邊緣芯片市場仍舊處于絕對值增長很快,但總體規模依舊不大的狀態。對于新入者來說,必須要找到一些細分型的精準賽道進行深耕,比如AI教育以及AI功能網絡攝像機、人群聚集檢測、超聲波定位、機器狗、跟拍云臺等創新產品領域。
另一方面,面對當今AI芯片賽道上如此眾多的“大同小異”競爭對手,未來隨著各種市場被逐漸分割殆盡,整個生態也將步入同質化的惡性競爭階段。因此,芯片企業如果沒有差異化的優勢,新入者幾乎很難在AI芯片界走出一條穩定可持續的道路,最終充其量也只能被當做是頭部廠商們的“炮灰”。所以,總體來說,想要畫好AI芯片這塊“大餅”,“差異化”和“精準穩固的賽道”,二者缺一不可。
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