在区块链硬件领域,中国的相关公司具有绝对优势,全球大部分区块链硬件均由中国厂商生产。
区块链硬件制造和基础设施起源于区块链的共识机制之一——POW(Proof of Work,工作量证明机制),即全网计算节点通过算力竞争记账权,来获取经济奖励。此外,分布式记账是区块链的核心特征之一,而区块链硬件设备充当了记账节点的功能。随着区块链的价值体现,参与竞争记账的人数越来越多,造成全网算力的难度呈现出指数级上升,这对区块链硬件设备的产量和性能都提出了更高的要求,推动这个行业持续创新发展,转型升级,在国际上取得了领先地位。
区块链硬件制造的核心在于芯片的计算能力,因此在算力难度提升的情况下,竞争记账也经历了最早从个人计算机上的CPU(中央处理器)记账,到GPU(独立显卡)记账,再到专业矿机的诞生,以及专业矿机又从FPGA(可编程门阵列)过渡到ASIC(专用集成电路)等。区块链硬件制造在算力难度不断增加的驱动下蓬勃发展,芯片计算能力不断提升,它是整个区块链产业发展的基石。同时,计算力的提高也推动了其他领域的发展,例如:人工智能领域就十分依赖计算力,人工智能芯片TPU也同样是ASIC芯片,依靠区块链硬件设备起家的比特大陆和嘉楠耘智就在去年发布了AI芯片。
在区块链硬件领域,中国的相关公司具有绝对优势,全球大部分区块链硬件均由中国厂商生产。世界排名前三的区块链硬件设备厂商比特大陆、嘉楠耘智和亿邦科技,均是中国公司的。在算力的军备竞赛下,谁的区块链硬件算力更强,就能抢占更多的市场份额。芯片的设计和研发能力,是这场军备竞赛的决定性因素,因此,非常有力地促进了我国专用芯片设计产业的创新发展。
例如:比特大陆是一家自主设计和研发的高性能计算芯片企业,生产销售区块链硬件设备,并有矿池、云端挖矿平台及AI芯片。比特大陆区块链硬件设备的产生源于区块链的共识机制之一“POW(工作量证明机制)”,公司研发的区块链POW计算芯片处于国际领先地位,市场占有率位列国际第一。比特大陆的核心竞争力在于能设计出单位耗电量内,运算效率最高的挖矿芯片,并坚持在研发方面高投入并逐渐形成垄断竞争优势。同时,公司开始发展AI芯片业务,经过两次迭代,目前已达到国际一流水平。
嘉楠耘智的主营业务是专用集成电路(ASIC)芯片以及衍生设备的研发、设计及销售,并提供相应的系统解决方案和技术服务。其量产芯片的热密度超过每平方毫米1瓦,是目前顶级GPU (Nvidia /AMD)和 CPU(Intel) 通常热密度限制的2倍,且无可靠性问题。此外,嘉楠耘智发布了全球第一款量产人工智能芯片KPU(Knowledge ProcessingUnit),该芯片卷积计算性能是目前主流CPU芯片(ARM)的1000倍。截至2017年12月底,嘉楠耘智累计售出基于28nm以及16nm技术芯片设备总算力约为 2000P,占同期公有区块链全网新增算力的25%以上,并且是台积电(全球最大晶圆代工厂)中国北方区最大客户。
由于全网算力难度的上升,个人充当记账节点的时代也早已在算力竞争愈演愈烈中宣告结束,区块链计算中心开始成为主流,它为整个区块链产业的发展提供算力资源。区块链计算中心主要由矿池组成,其最基本职能就是将个人的算力聚集起来参与竞争记账。在经历了激烈的竞争以后,矿池的垄断效应越来越明显,很多小的矿池已经在这场游戏中被淘汰。
另外,共享计算的新型云计算概念被迅雷公司提出,它是一种以区块链技术为基础,通过已授权的智能硬件设备记录、汇总社会普通家庭中闲置的带宽、存储、计算等资源,并通过跨平台、低功耗的虚拟化技术,以及节点就近点对点访问的智能调度技术,提供实现更快、更易扩展、更环保的计算资源。通过基于此类智能硬件作为桥梁,可以把个体用户的闲置带宽、存储、算力等资源汇聚成能够为企业使用的优质资源,将企业和个人连接在一起,让个体用户的资源可以为企业所用。例如:迅雷在2017年推出中国首个共享计算场景下区块链应用——玩客奖励计划。通过玩客云智能硬件和区块链技术的结合,迅雷使共享经济业务规模实现跨越式增长,目前服务于上百家企业,有效降低了企业的运营成本,同时也改善了用户的互联网应用使用体验。截至2017年12月,迅雷通过共享计算为全社会节约了价值15亿元的带宽资源,相当于节省6000万度电,减少50250吨二氧化碳排放,预计这些数字在 2018年还将显著提升,对于贯彻落实宽带网络提速降费、节能减排等有关国家战略作出积极贡献。截至2018年4月16日,迅雷通过玩客云与区块链技术构造可信任的共享计算生态,通过区块链技术促使共享经济模式形成规模化的商业应用,可以为全社会提供150多万个加速节点,超过1500PB的海量存储空间、30Tb/s 的储备带宽,可以满足企业对存储、网络加速、边缘计算、函数计算等各类需求,有效提升了社会资源的利用效率。
上海璧碚符木数据科技有限公司自主研发的RRChain基于区块链技术收集并利用个人电脑和智能终端的剩余算力。基于RRChain的算法特性,使得用户参与哈希计算的操作门槛可以降至最低。通过闲置的CPU进行包括哈希计算在内的各种运算,达到广泛吸引普通用户参与,广泛收集剩余算力的目的。收集起来的剩余算力可以用于科学研究、大数据分析、算法模型训练等等不同领域。