沒破產還有賺頭?比特大陸終遞交招股書,李開復也是投資人
沒破產還有賺頭?比特大陸終遞交招股書,李開復也是投資人
2018.09.27 | 區塊鏈

在外界千呼萬喚之下,比特大陸終於在港交所遞交招股書了

解析一:外界黑白講,根本沒破產!但毛利下降是警訊

比特大陸的招股書,一舉踢破外界對於比特大陸氣不夠長,玩不下去的破產傳言。

招股書上白紙黑字寫著2016年的淨利為1.136億美元,而2017年淨利暴增至7.014億美元,而2018年上半年營收達28.5億美元,淨利更達7.43億美元,還超過營2017年全年年收與淨利成績,可見比特大陸就算第二季有虧損,但整個上半年還是有賺到錢,破除外界這一個月來「比特大陸投資失利虧損近3.28億美元即將破產」的謠言。

不過,受到比特幣價格自去年兩萬美元高點跌到6千至7千點。礦機價格也直直落,我們可以看到比特大陸的產品毛利率下滑,從2017上半年的48.7%掉到2018年上半年36.2%(不過營業利益率並沒有下滑2017年上半年為36%,2018上半年為37.5%,小幅增加)。

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圖/ 比特大陸招股書

分析二:經營活動現金流為負值且為「黑盒子」

除了毛利下降與存貨增加,比特大陸截自第二季的經營活動現金流呈現負值-6.2億元,是否是一種現金流緊張的警訊?

比特大陸指稱,存貨增加與預付款減少為主因。而源鉑資本(Kyber Capital) 創辦人暨執行長胡一天在其Facebook粉絲團PO文特別指出,「比特大陸銷售礦機以加密貨幣結算的款項,由於被出售為法幣後入帳,不計入經營現金流,而是計入投資現金流。」

胡一天解析,「從傳統估值模型來看,自由現金流是經營現金流減去維持營運必須的資本支出。因此若不考慮密碼貨幣的部分,會讓公司看起來一直在燒錢。」

不過比特大陸這樣的做法讓投資人無法得知經營活動現金流的概況,尤其下單在台積電的比特大陸必須預付50%款項,還不能以密碼貨幣支付,把密碼貨幣列入投資現金流的做法就讓經營活動現金流變成不透明的「黑盒子」。

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圖/ 比特大陸招股書

解析三:是猛然竄出的黑馬沒錯,但躋身全球前十大無晶圓廠一說缺乏意義

而比特大陸還強調,若單以2017年的營收估計,已經躋身全球前十大和中國第二大無晶圓廠晶片設計公司。不過,比特大陸目前所屬的市場特性屬於「雲霄飛車」型,也就是比特幣價格暴起暴落,讓礦機銷售暴起暴落,比特大陸目前營收來源又有九成以上來自於礦機,無法分散風險,單用目前成績最佳的一年來說嘴自己擠進世界前十大無法服眾。但撇開這點不談,單以一個2013年才成立,剛開始也沒有中國政府政策補貼支持的的新創團隊來說,成績已經相當驚人,被半導體圈視為猛然竄出的黑馬。

而比特大陸也清楚寫明如何賺錢,就是靠賣礦機!比特大陸已經統治比特幣礦機江山,市佔率高達74.5%,第二名的嘉楠耘智僅能遙望。

而2017年礦機銷售總額佔全年營收的89.9%,而今年上半年更是攀升到94.3%,顯示比特大陸還有經營礦池(已在中國開設11個礦場,位於四川、新疆及內蒙古等地),也自營挖礦但沒有帶來太多營收。

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圖/ 比特大陸招股書

解析四:李開復也有投資,但看好AI晶片,而非礦機業務

不過,比特大陸的投資人名單更有看頭,除了原先已知的紅衫資本,還有台灣人熟悉的創新工廠董事長兼CEO李開復與北京積體電路產業國際基金(Beijing Integrated Circuit Industry International Fund, L.P.)。B輪的投資人則為淡馬錫體系蘭亭資本、新蛋科技與黃埔江資本。

雖然外界認為比特大陸的AI晶片還是嬰兒時期,與成長茁壯的Google TPU與NVIDIA的GPU等業者無法並論。

但根據中國媒體報導,李開復指出,創新工場作為一家Tech VC,擅長把握技術趨勢,在風口形成之前就在中早期提前進場。創新工場是在幾年前布局人工智慧加速晶片賽道時,發現了比特大陸,2017年8月,創新工場完成對比特大陸的A輪投資,成為比特大陸的第一輪機構投資人。

而在九月的台灣半導體論壇上,也有外資分析師指出,「中國業者從礦機晶片業務切入AI晶片是一種有機會的發展途徑。」

解析五:有點賊,沒透露有多少比特現金(BCH),但手握8.8億元密碼貨幣,佔總資產28%

不過外界最想知道比特大陸手上有多少自家的密碼貨幣比特現金(BCH),招股書上卻沒有寫(讓幣圈的人失望了XD),只寫明比特大陸手上的密碼貨幣主要來自比特幣、比特幣現金、以太幣、萊特幣及達世幣。來源是自礦機銷售。截至2018年6月30日,密碼貨幣結餘8.8億美元,佔資產總值28.0%。

盲點:缺第三季財報

不過招股書資訊僅截自今年上半年,而比特大陸欲在年底或明年年初IPO,今年下半年的成績單才是最為關鍵的,而比特大陸IPO正面臨不少隱憂,這是沒有第三季財報的招股書中看不見的。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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