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礦業深處調整期:比特幣全網算力短期下跌 礦機格局已有新變化_比特幣

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近期,比特幣幣價持續下跌,從左側上一個高點的12000美元附近跌到近日的8100美元左右,54天跌幅約為32.5%。另一方面,全網算力也出現短期下降。BitInfoCharts顯示,比特幣全網算力在9月27日跌至低點,大約為79.9EH/S,較9月16日近期算力高點99.1EH/S下降了19.3%。另據媒體報道,全網瞬時算力在9月23日下跌至67EH/S,最大跌幅約為34%。

幣價和算力齊跌,市場上恐慌情緒彌漫。比特幣還會繼續跌嗎?算力下降意味著礦業繁榮不再了嗎?從幣價和算力的相關關系來看,礦業現在處于什么位置?未來將如何發展?

PADataInghts:

1、目前的幣價下,已有2個型號的礦機虧損,但剩余59個型號的礦機都在盈利,挖礦依然獲利可觀。2、由比特大陸、嘉楠耘智和億邦國際組成的“礦機三巨頭”格局已經有所松動,神馬礦機和芯動礦機盈利表現優異。3、從比特幣過去十年的發展歷史看,比特幣挖礦已經大約形成一個為期3年的周期,由1年盈利期和2年調整期構成,目前比特幣挖礦已經處于調整期尾聲。4、從周期內部看,今年4月初至7月初幣價漲幅明顯高于算力漲幅,形成一段小的盈利期。5、從歷史范圍看,算力始終呈現上漲狀態,所以難度上調幾乎是必然的,市場不必過度解讀近期的難度上漲。6、未來礦業的盈利會越來越困難,因為在新礦機算力大幅提高的情況,除非幣價出現2017年一般的巨大漲幅,否則盈利將歸屬于存量算力搏殺中的勝者。

全球供應鏈危機正擾亂對美國比特幣礦業公司的出貨量:金色財經報道,在全球供應鏈危機中,美國比特幣礦業公司從中國訂購的設備出現延誤。在北美上市的幾家大型比特幣挖礦企業,包括Riot Blockchain、Bitfarms和Marathon Digital,都透露由于過去兩個月持續的全球物流問題,他們最近的生產更新出現了運輸中斷。總部位于德克薩斯州的Riot Blockchain于10月初表示,截至9月底,其運營的礦機隊約有25,646臺礦機。2000臺比特大陸螞蟻礦機S19J Pro已于9月下旬發貨,另外4000臺計劃于10月初從比特大陸的馬來西亞工廠發貨。但根據Riot周三的更新,其部署的礦機隊在10月份僅增加了1624臺。該公司表示,根據之前的采購訂單,現在11,500臺螞蟻礦機S19J Pro預計將于11月運往其德克薩斯工廠。但到本月底可以交付多少仍有待觀察。Riot表示,盡管全球物流問題已經擾亂了一些礦機的發貨時間表,但迄今為止的影響“并不重大”,其正在與比特大陸和物流供應商合作,以盡可能緩解這個問題。[2021/11/4 21:22:49]

礦機“三巨頭”或有變化

北美礦業巨頭Core Scientific向比特幣大陸購買超11萬ASIC礦機:北美最大的加密礦業巨頭Core Scientific從比特幣大陸購買了112,800臺ASIC比特幣礦機。據悉,此次出貨量以及類似的未來出貨量將幫助Core Scientific將其比特幣算力的全球份額從5%擴大到12%。(CoinDesk)[2021/4/28 21:08:35]

比特大陸、嘉楠耘智和億邦國際是礦機生產商中的“三巨頭”。去年,三家公司紛紛尋求港交所上市,雖然都以失敗告終,但從披露的業績報告來看,“三巨頭”在上一輪牛市中都獲利頗豐。但根據最新的礦機盈利能力排行榜來看,除了比特大陸的螞蟻礦機依然穩居前列以外,嘉楠耘智和億邦國際的礦機都已經跌出前十。礦機盈利能力在一定程度上反映了礦機生廠商的研發創新能力,這對任何一家科技企業而言都是至關重要的。根據榜單的統計,當電費為0.04美元/度時,單臺礦機單日凈收益最高的是比特微旗下的神馬M205礦機,達到了約7.88美元。其次是比特大陸旗下的螞蟻S17e,單臺每日凈收益約為7.60美元,國外礦機生產商Bitfury的TardisB8也達到了單臺每日凈收益6.90美元。

58學院直播間:礦業未來發展將趨向機構化和金融化:12月24日下午4點,58學院第二十七期AMA《礦工金融化 對抗動蕩行情的秘密武器》邀請到了貝寶金融全球合作部董事總經理悟空做客直播間,悟空表示,礦業目前存在著機構化的趨勢,有越來越多的機構投資者進入了挖礦行業。而這些機構投資者資金實力較強,在金融方面也非常專業,推動了礦業金融服務的發展。挖礦本身就具備金融屬性,目前礦業的金融服務的基礎設施雛形已經形成,從最初的質押借貸,到期權工具,礦工在逐漸接受金融化產品具有的抗風險特性。目前礦業機構化和金融化的趨勢只是開始,未來發展潛力巨大。[2020/12/24 16:24:21]

單臺每日凈收益最高的前10種礦機中,比特大陸依然表現最強勢,螞蟻礦機系列占了4席,其次是比特微的神馬系列,占了3席。另外,芯動科技、Bitfury和StrongU各占1席。但嘉楠耘智的阿瓦隆礦機和億邦國際的翼比特礦機都沒有進入盈利榜前10。

飛魚礦業COO薛一飛:飛魚礦業IPFS超級算力與業內礦機品牌供應商達成深度合作:據悉,2020年8月1日,由LBank、金色財經聯合承辦的“LBank和他的朋友們-2020百城計劃”在鄭州舉行,會上飛魚礦業的COO 薛一飛就IPFS發表了主題演講,介紹了什么是IPFS,IPFS的分布式存儲,IPFS的應用以及獎勵計劃。同時,他表示:飛魚礦業IPFS超級算力多年深耕技術服務,與業內知名礦機品牌供應商、世界一流的礦場等深度合作,力爭達到Filecoin算力的最優解。[2020/8/1]

從榜單的排行來看,“三巨頭”的格局已經松動,新的礦機生產商正在搶占市場。

按照目前的幣價,已有2臺礦機開機就賠錢,分別是神馬M3和螞蟻V9,每日每臺凈收益分別為-0.06美元和-0.34美元,神馬M3v2也已經接近虧損,每日每臺凈收益接近0美元。另外,翼比特E9.3、螞蟻S9、翼比特E9i、阿瓦隆A821、翼比特E9.2、螞蟻T9、翼比特E9、阿瓦隆A741單臺每日凈收益也都低于1美元。這10種型號的礦機是市場上盈利能力最差的。

動態 | 華盛頓州奇蘭縣公用事業區提議對該地區的礦業企業加息:據BTCmanager消息,華盛頓州奇蘭縣(Chelan County )公用事業區(PUD)提議對該地區的礦業企業加息。在實施加息之前,該縣目前正在等待提交意見。[2018/11/19]

可以看到,目前市面上盈利能力最差的礦機主要來自比特大陸、嘉楠耘智和億邦國際早期的礦機產品,這些礦機的算力大多低于15T,也很有可能早已被礦工替換升級為新產品,實際市場占有率可能極低。因此,按照當前的幣價水平,礦業仍然有利可圖,而且可能仍然很可觀。

礦業處于調整期尾聲

PAData早前觀察比特幣礦業周期時發現,從比特幣幣價和算力過去十年來的關系看,礦業的發展具有3年一輪的周期性規律,由1年左右的主盈利期和2年左右的調整期構成。

主盈利期是指一段時間內算力的漲幅小于幣價的漲幅,挖礦獲得超額利潤的時期,反之,一段時間內算力的漲幅大于幣價的漲幅,則挖礦利潤下降屬于調整期。2010年1月至2011年6月、2013年5月至2013年12月和2017年1月至2017年12月則是過去十年間的三個主盈利期,2011年7月至2013年4月、2014年1月至2016年12月是調整期,2018年1月開始則進入最新一輪的調整期。

從今年幣價與算力的增長關系來看,算力的漲幅明顯大于幣價的漲幅,仍處于2018年1月開始的調整期內,并沒有出現逆轉周期的特殊形勢。但按照歷史上2年左右的調整期來看,目前已經處于這輪調整期的尾聲階段。

如果縮小觀察的時間范圍,從本輪調整期內部來看,可以看到,在大的調整期內出現了小的盈利期。今年4月初至7月初,幣價快速上漲,漲幅超過同期的算力漲幅,形成了一段小的盈利期。但此后幣價負增長,算力從低點重回96EH/S,幣價的漲幅明顯小于算力的漲幅,礦業仍回到調整期。

頭部礦池BTC.com的CEO莊重早前接受PANews專訪時表示礦業表面上確實存在這樣的周期規律,但其背后的形成機制是十分復雜的,會受到礦機生產周期、芯片研發周期等其他外部環境的影響。

難度上漲是必然趨勢

PAData統計了本輪調整期內的難度調整次數,可以看到,只有2018年12月這1個月出現單月內難度下調2次的情況,12個月單月難度只有上調,大多數時間,單月內難度上調的次數也都多于下調的次數。

難度上漲并不意味著幣價上漲,或者幣價上漲也不意味著難度上漲,根據PAData早前的統計,挖礦難度的變化與幣價之間并不存在統計相關。比如2018年1月至4月,每個月難度都連續上調2-3次,但同期幣價已經從最高點開始下跌,此時難度仍然上調是因為2017年底幣價上漲時,大量算力進入的結果。與之類似的還有今年8月至9月挖礦難度連續上調5次的情況。

橡樹資本聯席董事長及創始人霍華德·馬克斯在《周期》這本著作中認為周期中一系列事件的發生具有因果關系。礦業周期中,幣價上漲——算力上升——難度上調構成了這樣一個因果連鎖反應。但觸發因果反應機制的過程有一定的滯后性。莊重此前在專訪中也表示從市場看到幣價上漲開始去挖礦,中間也是會有大概兩到三個月的時間偏差。

所以,市場無需過度解讀近期挖礦難度的連續上調,從歷史周期來看,這可能是本輪調整期中的短暫的小盈利期帶來的滯后效應。而且,新礦機的算力只會越來越高,比如BitfuryTardisB8達到了80T、神馬M20S達到了68T、螞蟻S17e達到了64T,新礦機投入使用的必然結果是全網算力上漲,從這個角度看,長期而言,難度持續上調幾乎是必然的趨勢。

文字、數據與可視化|Carol

編輯|畢彤彤Tong??來源|PANews.io

Tags:比特幣BITIOTDATA比特幣行情預測怎么注冊upbit中文版BiotronBerry Data

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