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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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