【分析】比特币行情已破挖矿盈亏位，将跌至3000-4

1、比特币价格已经突破挖矿盈亏平衡点；

2、谷歌母公司首笔AI芯片投资：初创公司获得5600万美元融资；

3、从设备厂商到芯片厂商，谁是中美欧5G产业的主力军；

4、设备厂ASML股价创历史新高；

5、2018年全球晶圆厂设备支出分析预测；

6. 人工智能和计算机视觉推动汽车、机器人和智能家居向前发展

1、比特币价格已经突破挖矿盈亏平衡点；

据集微网消息，谷歌将从6月开始全面禁止虚拟货币广告，3月14日冲击比特币，冲击近1300美元。 一度跌破8000美元整数关口，创5周新低。 矿工们需要小心，因为专家估计，以目前的价格，挖矿已经无利可图了。

据CNBC报道，Fundstrat Global联合创始人Thomas Lee 15日发表研究报告指出，如果综合评估挖矿设备成本、电力、空调设施等成本，其盈亏矿工点目前在8038美元左右，与目前比特币的币种报价差不多。

挖掘比特币现在需要一台价值数千美元的定制计算机来执行。 据 Fundstrat 量化数据科学部主任 Sam Doctor 估计，定期更换计算设备占挖矿成本的一半以上。 加上 6 美分的电费和其他费用，矿工的盈亏平衡点为 8,038 美元。

话虽如此，能够获得廉价电力的中国矿工仍然有利可图。 中国矿工的电费低至每千瓦时 4 美分，向海外汇款的动机也可能促使他们不计成本地挖矿。 如果是这样，Doctor 说，在大多数矿工退出之前，比特币将不得不跌至 3,000 至 4,000 美元。

谷歌将效仿Facebook禁止虚拟货币广告，成为周三比特币下跌的催化剂。 《华尔街日报》、MarketWatch等国外消息称，谷歌将禁止投放与虚拟货币等“投机性金融产品”相关的广告，包括“初始代币发行”（Initial Coin Offerings，ICO）、虚拟货币交易所和电子货币钱包，等内容将被屏蔽。 新政策定于 6 月生效，其搜索引擎、展示网络和 YouTube 网站将受到影响。 Facebook早在1月30日就更新了政策，禁止投放类似金融产品的广告。

安联全球经济与战略部主任Stefan Hofrichter日前发表研究报告，令虚拟货币市场疑云重重。 Hofrichter在报告中指出，比特币自2009年成立以来，价格的剧烈波动非常像泡沫，根据该机构的判断，其内在价值必定为“零”。

不过，Hofrichter 仍然表示，如果比特币真的下跌，对现实世界的影响应该不会很大，因为这种虚拟货币的市场规模还相当小，对金融稳定的威胁几乎可以忽略不计。

2、谷歌母公司首笔AI芯片投资：初创公司获得5600万美元融资；

据美媒CNBC报道，由谷歌母公司Alphabet旗下风险投资部门Google Venture（GV）领投的初创公司SambaNova System获得5600万美元A轮融资。 SambaNova 是一家为人工智能和数据分析制造计算机处理器和软件的公司。 这是GV首次投资人工智能芯片公司。

SambaNova Systems成立于去年11月，目前拥有50多名来自各地的员工。 该公司是一家为人工智能和数据分析制造计算机处理器和软件的初创公司。

谷歌首席执行官桑达尔皮查伊和其他高管经常坚称谷歌是一家“人工智能优先”的公司。 该公司向开发者出售人工智能服务，并依靠它在消费产品中加入特殊功能，而 Waymo 则依靠人工智能开发自动驾驶汽车。

3、从设备厂商到芯片厂商，谁是中美欧5G产业的主力军；

网易科技讯3月16日消息，路透社快速科普5G产业现状及主要参与者。

什么是5G？

目前处于最后测试阶段的 5G 网络将依靠更密集的小型天线阵列和云端提供比 4G 快 50 到 100 倍的数据传输速度，并将成为许多行业的关键基础设施。

一年后，相关行业将开始大规模铺设5G网络。 电信机构 GSMA 表示，预计到 2025 年将有 12 亿用户接入 5G 网络，其中三分之一在中国。

向 5G 网络的迁移将启用新型移动服务甚至新的商业模式，但也会给无力投资 5G 技术的国家和行业带来挑战。

与2G（1990年代初推出）、3G（新千年之初）和4G（2010年）不同，5G标准不仅能使手机和电脑速度更快，还能帮助连接汽车、机器、货运和农作物设备。

美国的顾虑是什么？

美国总统唐纳德特朗普拒绝了博通以 1170 亿美元收购高通的报价。

美国外国投资委员会表示，博通的收购有削弱高通实力的风险，将有助于中国在5G领域拥有比美国更多的优势。 如果收购高通成功，博通的芯片产品组合中将镶嵌一颗“皇冠上的明珠”，即支持智能手机wifi、电源管理、视频等功能的手机芯片。 博通还拥有高通在基带芯片方面的核心业务，基带芯片是将手机无线连接到互联网的调制解调器。

美国官员和分析人士担心，收购后，博通将削减高通的研发支出，并将具有战略意义的重要部门出售给包括中国公司在内的其他公司。

5G有望开辟一个新的通信设备市场，为更多的硬件、软件和半导体厂商进入创造机会。 其中许多公司将来自亚洲，这将增加硅谷对外国公司的依赖。

5G的重量级企业有哪些？

在大规模推出 5G 网络并提供给消费者之前，需要进行两个重大转变。

移动运营商首先需要将其网络基础设施升级到 5G 设备。 目前，主要的5G设备厂商包括中国的华为和中兴，瑞典的爱立信和芬兰的诺基亚。

此外，手机厂商需要在手机中内置5G无线信号接收装置，为连接5G网络做准备。

高通是手机通信芯片的龙头，占据了手机基带芯片的半壁江山，在移动通信硬件行业也占有重要地位。

基带芯片市场的其余部分由亚洲公司主导：台湾的联发科占据了大约四分之一的市场份额。 两大手机制造商三星和华为都在开发自己的芯片。 华为子公司海思半导体负责芯片设计业务。

华为之所以能主导 5G，是因为它擅长两件事：为无线标准申请专利和销售符合无线标准的芯片设计。

国际组织制定无线标准，确保所有手机都能在不同的移动网络上工作，拥有5G标准专利的公司可以通过专利许可费赚钱。

高通已经拥有大量基础专利，这意味着手机制造商和通信设备制造商要向其支付授权费。 在3G和4G时代，它已成为专利数量领先的公司。 现在5G来了，高通依然有望赢得专利战。

华为、诺基亚、爱立信等公司也参与了这场专利战，导致了一些复杂的相互许可协议。 去年底诺基亚与华为达成的手机专利协议就是一例。 （陈曦）

4、设备厂ASML股价创历史新高；

据微博消息，日经新闻报道称，日本宫城县东京电子（8035.JP）工厂的产能预计到2020年3月底将翻一番。此外，日本半导体设备厂Screen Holdings（7735 .JP) 计划明年（截至 2019 年 3 月底）将资本支出增加 40%。

费城半导体指数成份股ASML Holding NV ADS（ASML.US）3月15日上涨1.38%，收于214.44美元，创历史收盘新高。 ASML ADS 去年上涨 54.92%，九年来第八次收高，今年迄今上涨 23.37%。

ASML CEO Peter Wennink 1月17日表示，得益于第4季度业绩（注：部分客户要求芯片光刻设备提前出货，提前确认两款极紫外光刻设备（EUV）的营收）得益于强劲增长，ASML 2017年营收和净利润均创历史新高。

半导体刻蚀机制造商Lam Research Corp. 15日上涨0.20%，收于223.08美元； 3 月 12 日收盘价（228.65 美元）创历史新高。 Lam Research 3 月 6 日宣布，未来五年将以股票回购和派息的形式将 50%（或更多）的自由现金流返还给股东。

5、2018年全球晶圆厂设备支出分析预测；

日前，国际半导体行业协会发布了《全球晶圆厂预测报告》。 报告显示，2019年全球晶圆厂设备支出将增长5%，连续第四年出现大幅增长。 除非原计划大变，否则中国大陆将是2018年和2019年全球晶圆厂设备支出增长的主要驱动力。

据国际半导体产业协会预测，2018年和2019年全球晶圆厂设备支出将由三星主导，但投资金额不及2017年的高点。为支持跨国和本土晶圆厂计划，2018年中国大陆晶圆厂设备支出将较上年增长57%，2019年将达到60%。预计2019年中国大陆设备支出金额将超过韩国，成为全球晶圆厂设备支出规模最大的地区。世界上最高的支出。

据统计，2017年中国大陆有26家晶圆厂刷新纪录，今明两年将陆续安装设备。 中国大陆晶圆厂设备投资仍以外资为主。 然而，本地公司预计将在 2019 年增加晶圆厂投资，占中国大陆所有相关支出的 45%，而 2017 年为 33%。

从产品类别来看，3D NAND 将是支出最高的产品类别，2018 年和 2019 年将增长 3%，分别达到 160 亿美元和 170 亿美元。 DRAM 2018 年将强劲增长 26% 至 140 亿美元，但 2019 年将下降 14% 至 120 亿美元。为了支持与 7nm 工艺相关的投资和增加新产能，晶圆代工行业设备支出将在 2018 年增长 2% ，达到170亿美元，2019年增长26%，达到220亿美元。中商情报网

6. 人工智能和计算机视觉推动汽车、机器人和智能家居向前发展

CEVA 影像与视觉 DSP 核心产品线总监 Liran Bar

每年我们都会在 CES 上看到一些令人惊叹的技术，包括汽车、智能机器人、无人机、AR/VR、智能家电的创新等等。 从昂贵的未来玩具演变为实际有用的设备是令人兴奋的，今年在这个方向上取得了重大进展，尽管仍然有一些夸张的、引人注目的小玩意儿。 以下是哪些具有人工智能和计算机视觉功能的消费设备将成为主流。

机器人和虚拟助手可以用相机眼睛和内置人工智能智能做更多事情

自 Amazon Echo 于 2014 年首次推出以来，语音接口在过去几年中得到了广泛采用。今年变得清晰的是，为了达到更高的水平，必须在终端设备上采用视觉和人工智能技术。 展会上有无数带摄像头的机器人，其中有一些很突出。

欧姆龙的 Forpheus 使用 AI 打乒乓球

机器人公司欧姆龙以生动有趣的方式展示了其技术，并展示了一位名叫 Forpheus 的机器人乒乓球高手。 该机器人使用两个摄像头来跟踪球的位置和速度，并使用获得专利的预测模型来计算球的轨迹，以便在与人类对手的比赛中不断来回移动。 还有一个额外的摄像头可以跟踪人类玩家的面部表情，看看他们是否喜欢游戏，以确保这是一款有趣的游戏。 虽然这并不意味着它是一种商业产品，但它确实表明人工智能、传感和先进的机器人技术可以应用于各种工业和消费功能。

并非所有演示都像 Forpheus 的乒乓技术一样流畅。 LG 的智能家居机器人 CLOi 有过一些尴尬的时刻，比如机器人没有响应语音命令。 长相相似的 Jibo 展示了它的社交技能，包括面部识别。 这些设备自 10 月起开始销售，比领先的智能音箱更具社交性，可以与用户进行个性化互动。

SLAMtec 还展示了具有 Slam 定位和导航解决方案的机器人，其中 Zeus 是一个通用机器人平台。 UbTech Robotics 去年发布了一款由 Alexa 驱动的人形机器人 Lynx，今年发布了一款可以爬楼梯和踢足球的双足机器人。

从左到右：SLAMtec、Jibo 和视觉机器人 Lynx

索尼 90 年代后期的机器宠物狗 Aibo 以更先进的新版本回归。 它包含两个摄像头和多个传感器，可以识别主人并对触摸和声音做出反应。

另一款与宠物相关的创新产品是Petcube，一款交互式Wi-Fi宠物摄像头，可以帮助用户远程查看宠物的状态。 一种型号的宠物相机甚至可以让您轻弹手指就可以为您的宠物准备一顿饭。

虚拟现实应用程序何时会起飞？

至于 VR 市场的创新，我们看到了稳步增长，但仍未达到预期的爆发式增长。 这主要是由于一些困难的挑战，例如有限的计算资源、功耗、由内而外的跟踪和内容质量限制。

在 2018 CES 上，HTC 发布了 HTC Vive Pro，它支持高分辨率和低延迟，更重要的是，它可以直接通过空气将内容流传输到头盔，而不需要像其他设备一样使用电缆。 它看起来比 HTC Vive 更大，并且由于其高昂的价格而针对高端专业用户。

无线头戴式显示设备（HMD）HTC Vive Pro（图片来源：HTC）

虚拟现实技术的一个新应用是Google VR180，它可能成为主流消费产品。 它采用创新的方式使用双目立体相机技术获取 3D 图像。 它使用 180 度拍摄角度，而不是 360 度视角，通过正常视角观看不方便。 专用于拍摄这种新格式的两款产品是联想的 Mirage 相机和 YI Horizo​​n VR180 相机。 用户可以通过谷歌的 Daydream VR 耳机以 3D 方式查看照片中国比特币玩家，或在任何屏幕上以 2D 方式查看照片。

无人驾驶汽车成为焦点

在过去的几年里，自动驾驶汽车一直是 CES 上最大的亮点之一。 今年，汽车专家认定自动驾驶汽车已成为现实，转而开始寻找必要的服务和应用程序来满足人类无需驾驶的新需求。 例如，福特首席执行官吉姆哈克特在他的主题演讲中将自动驾驶汽车的整个生态系统描述为“生活街道”。 丰田的 e-Palette 概念车也传达了类似的信息，描述了车辆的多功能和模块化配置，从移动赌场和餐厅到共享服务和无人驾驶的货物交付。

在自主航空领域，贝尔直升机展示了他们如何在类似出租车的电动直升机中实现无人飞行旅程。 在 Bell 展位前停下来中国比特币玩家，用 VR 耳机试用这个概念。

这些例子证明，每个人都清楚地认识到无人驾驶汽车革命正在发生。 唯一的问题是，一旦实现，我们的城市会是什么样子？

贝尔空中出租车提供了自动飞行直升机的缩影

智能正在走向终端

过去几年人工智能的爆发是互联网的直接结果。 过去，个人电脑和手持设备的功能不足以支持深度学习，因此谷歌和亚马逊等大公司使用庞大的服务器中心在云端处理数据。 这种方法的优点是它支持几乎无限的计算能力，而不管具体设备的处理器是什么。 但是也有很多缺点。 首先是数据传输的延迟，会随着网络覆盖情况而变化，更何况是没有网络的情况。 更重要的是云处理的缺点——隐私和安全，在处理敏感信息时，最好将其保存在设备上，而不是在安全性薄弱的情况下发送到外部。

这些原因清楚地表明，使用云来处理深度学习只是一个临时解决方案。 一旦嵌入式平台能够提供足够的性能来支持人工智能处理，它就会在终端设备上执行。 您可能想知道嵌入式平台什么时候会足够强大，答案是它们已经做到了。 iPhone X 等新旗舰手机上的嵌入式神经引擎可以在本地识别人脸来解锁手机，而无需将信息发送到云端。 许多其他 AI 功能也可以通过强大高效的 DSP 和基于矢量处理器的专用深度学习引擎在设备上实现。 先进的处理和节能技术使这些系统比 GPU 和其他处理器（用于远程服务器）消耗更少的功率，因此即使是小型电池供电设备也可以使用 NeuPro 等 AI 处理器，而无需依赖云。

NeuPro 是一个完整的、专门为嵌入式设备构建的人工智能处理器集微电网系列

结尾