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㈡ 一枚比特幣30多萬，家用電腦24小時挖礦，多久才能挖到一枚

消耗40萬的電費，就挖出來了

只要功夫深，挖礦挖到瘋，為何不見幣，許是電腦殘

現在就別想用家用電腦挖礦了，在五六年前也許還可以，現在你挖出一枚來估計連你的電費都不夠支付。

很多朋友可能覺得比特幣這么貴，怎麼說挖出來了還覆蓋不了用電成本呢？那是因為你不知道你的競爭對手正在怎麼做。大家都知道挖礦的主要成本就是電費，很多挖礦企業都把自己的機房修在小水電站的旁邊。水電站發電其實變動成本幾乎為0，而固定投資可能以前已經收回了。現在只要有水，發出來那就是利潤，又不需要上網，運輸距離也短，因此價格特別便宜。

你在家裡挖礦，一度電的成本大概要6毛錢吧，這些水電站旁邊的大型挖礦公司的電費成本可能不到2毛甚至更低。根據去年比特幣減半前了解的行情，挖一個幣的成本大概在3500美元，減半後成本就更貴了，假設是7000美元，你的電費成本是別人的4倍，說明你挖出一個的成本是30000美元左右。

當然按現在的價格，你還是有賺的。但是，你想過沒有，你的電腦一天24小時運作，就算用5度電，一天才花3元錢，你要70000天才能挖出一個，也就是20年。這還搞啥啊？而別人都用的大型機器，一天耗電量巨大，運行速度超級快。

所以，回答題主的問題，你可能需要20年才能挖出一枚來。這個賺錢的想法就此打住吧[偷笑]

這樣告訴你，家用電腦，即使你用目前 的主流配置，100年也挖不到。

比特幣，最早的時候，就是用普通電腦挖的，但不是用CPU，而是用GPU，也是就顯卡的計算力來挖的。

後來大概到2011年的時候，就已經有成熟的專用礦機出現了。因為，那時候比特幣值錢了。後來一發不可收拾。礦機變得成期貨了，都需要預訂。

當時挖礦的不知道賺沒賺錢，賣礦機的做成上市公司了。礦機一天一個價，幾個月出一代新品，貴州的水電站和內蒙的火電站都被承包一來。

當時，買了一個二手礦機來玩，因為電費便宜，最後勉強回本。計息了一下，挖了快一年，也就挖了一個幣，用了大概1000度電。只是當時一個幣5000人民幣，現在50000美刀。不挖的原因是，挖不到了。當時，普通礦機相比專業礦機，算力相差幾萬倍。

普通電腦在專業礦機出現後就挖不到幣了，相比專業礦機，普通電腦的那種算力可以忽略不計。

所以，不要白費力氣了。現在看比特幣值錢了，想來挖？比特幣已經淪為暗網交易和洗錢的工具。挖幣，還不如炒幣，或許，還能賠的傾家盪產。

這台家用電腦可以傳代的話，你的家族應該枝繁葉茂[捂臉]，雖然挖不倒幣，但可以見證你的後代在什麼時候斷代了

基本上一輩子都挖不到，不過如果你運氣牛到天了，比如天天都有純金的隕石落到你家院子里那種運氣，也許也是能挖到的。

挖礦是無數次比賽，而且是混戰，每次比賽也就十分鍾左右，誰先進球誰就贏了，然後比分清零開始下一次比賽。你是一個肌肉萎縮的宅男，然後球場上你的對手有梅西，羅納爾多，貝克漢姆，齊達內，等等等等，你覺得你能不能踢進去一個球？

換個更接近真實情況的說法:

挖礦就是做題，比如當前十分鍾內要用下面的九個數字通過加減乘除次方開方來組成一個算式，讓算式的值等於377284，每個數字只能用一次且必須出現在算式里

23,54,66,10,5,5,87,54,13

來，你來告訴我這個算式是什麼樣的？曠工們怎麼辦啊？大家都沒法，只能硬著頭皮試了唄。先試試全部乘起來，再試試13乘以23然後加上66再接著各種試。如果結果不對，那就重新再試。這個不斷嘗試的過程就叫挖礦了。

然後別人有三萬台機器所有機器一起不停地嘗試，你就有一台電腦慢慢試，你覺得你有機會在這個十分鍾內比別人提前找到正確的算式不？在你還在嘗試的時候，只要別人任何一台機器找到了答案，這個比賽就結束了，然後他公布他找到的答案，大家一驗算，哎喲，還真是對的，那這場比賽結束，換一組數字開始下一場比賽。

因為題都變了，你到此為止做的所有工作就全部作廢了，只能開始新的一輪比賽。但是你還覺得你在新的一輪比賽里能用自己一台電腦比別人三萬台機器更早的算出答案？是不是覺得你一輩子也沒得機會挖到礦了？

順便公布一下上面那個題的答案

23*54 + 66 - 5 + 13的5次方 - 10 + 87*54=377284

但是不要慌，你自己挖礦挖不到幣，賺不到大錢，但是你可以給別人打工賺點渣渣錢啊。別個有三萬台機器了，但是人怎麼可能會滿足呢，他還想著更多，想要五萬台，八萬台，二十萬台機器呢。

你去給他說，我把我的機器提供給你，幫你算，怎麼樣？我就相當於給你提供計算力了嘛，你就相當於有三萬零一台機器了，這樣你下次挖到礦了怎麼也有我一份功勞，我就算沒算出正確答案但是幫你排除了錯誤答案啊，你把挖到的礦折成錢分給我三萬零一分之一就好了！

對方這時候肯定會罵你有病，你算力佔三萬零一分之一，我就把對應算力的錢給你，這樣算下來我是做慈善的？給你提供機會給你平台，但是我一分都拿不到？我在送溫暖的？這樣吧，挖到的礦折成錢，我要先佔30%，剩下的部分我再分給你三萬零一分之一，給你口湯喝，你同意就干，不同意就拉倒。

你想想也是，我不加進他的隊伍里一分都拿不到，加進去還能有口湯喝，哎，那就只能同意了吧。於是你加入了他的「礦池」，開始有湯喝了。

好了，現在你不光知道了自己一台機器能不能挖到礦，還知道了新的概念「礦池」，雖然加入礦池比直接挖出礦收入少了不知道少了多少倍，但是對本來就挖不到礦的你還是相當於賺了。只要幣持續高價，喝口湯也不錯嘛。

最後，再說一個，如果你是天才，找到了快速解出上面那個算式題的辦法，比如不管題咋查通過你的辦法都能一秒鍾就得出結果，那這個幣也就完蛋了，別人再也挖不到了，所有的礦都會被你挖走，這個幣也就廢了。當然，目前全世界都沒人能找到這個快速解法，都還是只能用笨辦法一個一個的試，所以各種幣依然安然無憂。而且我們整個互聯網安全也是建立在這個相同算式的基礎上的，如果這個演算法被破解了，出現了快速解法，我們的互聯網安全，啥子銀行轉賬啊，支付寶啊，微信啊都會全面崩潰。

前年有朋友在四川深山挖礦，設備在深圳華強北買，家用電腦配置不行，用電量較大，聽說一年只能挖幾個，現在好像轉移到伊朗去了。都不會給我們講實話，做的生意不一樣

現在比特幣已經不能用家用電腦挖了，得買專用礦機。

現在去做礦機挖礦已經是給別人接盤了。不能盲目入場。金融本質就是拉高出貨

樓主沒搞清楚比特幣是什麼東西，還挖比特幣。比特幣實際上是電腦運力的一個結果。家用電腦一輩子都挖不出來。因為一停電電腦運算就從新開始了。本來算力就不行，在加上各種各樣的原因導致停電，死機。用家用電腦不要想

㈢ 「東數西算」工程中，「數」與「算」是什麼關系

“東數西算”工程最近非常火熱，是國家提出的新基建龍頭項目。這里的數指的就是數據，廣義上指的是人類活動所產生的一切信息數據。比如說我們用打車軟體就會產生一堆行車記錄數據，我們使用微信支付也會產生很多的賬單數據，這些都算作數據。而這里的算指的就是計算，廣義上來說對原始數據進行處理都叫做計算。數和算是相輔相成相互依存的關系。

一、數據是計算的對象。

沒有數據就沒有計算這個概念。人類從遠古時期開始，發明計數方法之後才發明的計算方法。我們常見的計算，比如說加減乘除等。都是需要一個或者兩個數據才能夠進行。就像做飯一樣，數據是米，而計算是煮飯的過程。如果沒有了數據，那麼計算本身這個行為也就沒有了依存的對象。

總的來說數據和計算缺一不可，他們一個是原料，一個是加工方法，最終得到的結果就是自然規律和科學知識。

㈣ 什麼x20=780

應該就是780÷20=39…
利用除法計算。

㈤ 算盤和計算機

矽谷的計算機博物館認為中國的算盤是最早的計算機之一。算盤具備了計算機的基本特點，軟體就是口訣，輸入、輸出、計算、存儲就靠算珠和算盤的框架。仔細想想，這還真是一台極簡主義的發明。

算盤非常好用，在中國，直到90年代隨著計算機的普及，算盤才被徹底取代掉。80年代計算器發明以後，在很多專業的財會領域，並沒有取代算盤，很多老師傅還是覺得算盤更快。

在電視劇《暗算》里，我們甚至看到一堆人使用算盤計算來破解密碼。

算盤在中國的出現，最早可以追溯到東漢，最晚也基本是宋元時代了。可以想像在那個年代，有了算盤的中國人，在算力上絕對碾壓全球。

西方世界開始鑽研用機械來做計算大約要到17世紀了，也就是我們的晚明時期。帕斯卡發明了機械計算器，使用齒輪等復雜機械裝置來做加減法。雖然它的計算速度還是不如算盤，但它的好處是完全自動的，我們只管輸入，具體計算完全靠機械裝置來完成，不需要我們背誦乘法口訣了。

巴貝奇後來發明了差分機和分析機，可以進行加減乘除以外的更加復雜的計算，如對數、三角函數、平方、微積分計算等。

當然，機械計算機過於復雜，並沒有真正流行開，但是從機械計算機和算盤的區別，我們已經開出東西方思維的不同，甚至文明的不同走向。

1、在製造和使用工具上，中國在明末之前並不落後。

2、但是，中國的工具相對簡單，要進一步提高效率，需要的不是進一步升級工具，而是很多人一起使用工具，比如100個人一起用算盤。但是西方對工具賦予了幾乎無限的能力預期，使得他們發明了只需要極少數人操作，但可以完成巨大工作量的工具。機械計算器是一種，其它還有很多，比如紡織機、蒸汽機等。

3、中國文化自己對於工具的進一步發展幾乎停滯了，而西方是日新月異。

西方學者有個觀點，說中國在明朝和清朝時期，農業和人口政策都發展的太好了，人口規模達到了數億，這樣造成了一種內卷化效應，也就是說中國的廉價勞動力太多了，對任何提升勞動效率的發明創造都沒有需求。所以，中華文明自己把自己鎖死了，只能靠西方文明的強勢入侵才能走出死循環。

李約瑟也有著名一問，為什麼古代科技那麼發達的中國沒有誕生科學。

其實科學是一整套思維和認知體系，包括形而上學、邏輯、數學、懷疑精神、獨立思想等等。這些其實在中國古代的皇權社會都不具備。所以，也不僅僅是內卷化的問題。

我們再回頭看看題目里說的，算盤也使計算機的問題。

我們發明了算盤，但是直到90年代，我們還在使用算盤。但是西方社會已經從機械計算器發展到了今天的各種電子計算機。

我們的文明在工具的進化上停止了，但是西方文明卻在一直不斷的進步。這其實像極了，人和動物的區別，不管是使用工具還是群體協作，動物一直停留在一個水平不再發展了，但是人卻一直發展，其速度遠超生物基因的變異速度。所以很多學者認為，智人的思維升級以後，人類的發展速度已經擺脫了生物基因，我們超越了進化論。道金斯提出了文化基因的概念，meme，他認為文化基因自己也在變異和復制。

從這個意義上說，應該是某種文化基因，比如科技基因，在東西方文明中有著巨大區別，這種區別在晚明以後發生了質變。科技基因自己在全世界繁殖、變異、進化。而我們中國人，自己並沒有演化出科技基因。

凱文凱利在他的書《科技究竟想要什麼》里，也提出，科技也是一種生命，它有自己的生存和發展動力。

㈥ 打贏AI爭奪戰，要靠一張算力網

AI算力是未來國家、城市、企業的核心競爭力。

文丨華商韜略 陳必章

在人工智慧時代，AI算力就是電，AI計算中心就是電廠。

電力時代，我們構建了一張「電網」，如今隨著國內各地人工智慧計算中心的相繼落地，我們正在編織一張AI算力網路。

目前，人工智慧的發展已提升到國家戰略層面，加快人工智慧產業發展，保障和提供充沛的AI算力，對於贏在AI時代的國家、城市和企業來說，已經是迫在眉睫的問題。

【沒有算力 就像沒有電】

最近這段時間，全國很多地方政府和企業領導最鬧心的事情什麼？

答案可能是兩個字：缺電。

但這個鬧心的事情還沒解決，在全球各國，乃至一國之內的不同地區，又開始面臨一個像電力一樣，決定國計民生的關鍵要素。

這個關鍵要素就是AI算力。

AI算力，顧名思義，就是支撐AI的計算能力。 此處的計算不是加減乘除，而是對世界萬物的計算，是萬物互聯、人工智慧之下的高度復雜、無所不在的計算。

不同於傳統算力，AI算力為了支撐AI模型的開發、訓練和推理，對並行處理能力的要求特別高，也因此需要專門的AI晶元和框架。

比如， 具備強大浮點運算能力的AI晶元，才能夠通過訓練、持續迭代優化提供滿足行業企業智能化轉型的高質量AI模型。 復雜模型訓練中，需對上千億個浮點參數進行微調數十萬步，需要精細的浮點表達能力。如果沒有強大的訓練晶元，則難以保障演算法模型產出的效率。千億級中文NLP（自然語言處理）大模型「鵬程·盤古」，面向生物醫學領域的「鵬程·神農」平台的發布，都離不開AI晶元的支撐。

再比如，被視為「AI領域操作系統」的AI框架，90%的AI應用是基於AI框架層來開發。在該領域國內 科技 企業已取得重大成果： 業界領先的AI計算框架升思MindSpore，是一款支持端、邊、雲全場景的深度學習訓練推理框架。 除具備自主可控的優勢之外，一套框架即可支持AI+科學計算等多樣性應用。當前升思MindSpore社區累計下載量超過60萬，有超過100家高校選擇升思MindSpore進行教學。

正是有了這些AI晶元和AI框架釋放出的AI算力，我們才能加速進入萬物互聯和人工智慧時代。

今天，從每個人手裡的手機，到企業的雲上平台，再到城市大腦……我們的生產和生活越來越依賴於AI，越來越深入向AI獲取力量。

對中國來說，AI是從製造大國向製造強國轉型升級的關鍵。 最近多年，眾多城市都在努力爭奪各種資源提升城市的發展力和競爭力，而AI算力就是未來發展最重要的「資源」。

在人工智慧的世界，沒有AI算力，就像沒有電。

AI算力已滲入到我們生活和生產的方方面面，以大家較為熟悉的醫院葯房取葯為例：

拿到處方葯單，在葯房前排隊等候，由醫務人員拿著處方照單分葯，這種漫長的等待和焦慮，很多人都有切身體會。現在，已經有企業開發出利用人工智慧技術進行全自動補發葯品的機器人，用到了3D視覺定位、機器人智能抓取、智能視覺復核技術，能夠確保100%補葯准確率，而且效率也更高，發葯速度可以達到每小時2500盒，8秒鍾就可以處理一個訂單。在葯品發放過程中，系統可以自主調度搬運葯品，不需要人工的干預。

它帶來的最直觀的改變，就是可以把葯品分揀的時間從原來的50秒縮短到3秒，患者只需要一分鍾就能取到葯品。

這個過程中，怎麼識別處方單，怎麼准確分揀並發放葯品？要實現這些功能就得看這個機器人使用的AI系統能算得有多快、多好、多准，這就是AI算力。

【要有電 就得有電廠和電網】

AI算力如此重要，但很多企業缺乏足夠的資金來搭建自己的AI算力。那AI算力需求該如何被滿足，國家、城市又該如何提供足夠的AI算力支持，推動AI產業發展並贏得AI時代的競爭力呢？答案是， 要讓AI算力成為公共資源，配套建立新型基礎設施。

這種新型的算力基礎設施就是人工智慧計算中心，用回電氣時代的比喻，那就是要建電廠和電網。

首先是，加快人工智慧計算中心的建設。

人工智慧計算中心，是以基於人工智慧晶元構建的人工智慧計算機集群為基礎，涵蓋了基建基礎設施、硬體基礎設施和軟體基礎設施的完整系統，其核心功能就是，提供從底層晶元算力釋放到頂層應用使能的人工智慧全棧能力，也就是輸出AI算力。

人工智慧計算中心除了是提供公共算力服務的平台，還同時應該是應用創新的孵化平台、產業聚合發展平台和科研創新人才培養平台。只有同時扮演好這些角色，才能打通「政產學研用」，集中最多的力量，形成產業匯聚力並提升AI競爭力。

目前，全世界都在加快人工智慧計算中心建設。尤其是美國，它一方面千方百計地打壓其它國家的發展，一方面則大手筆投入加強本國人工智慧的發展，拜登政府更一度公布了3000億美元的投資計劃，捍衛美國在人工智慧領域的領先地位，而其中很重要的投入，就是加強數據中心和智算中心的新基建。

中國當然不會輕易錯過人工智慧產業發展帶來的機遇。早在2017年，國務院就發布了《新一代人工智慧發展規劃》，並強調要「建設高效能的計算基礎設施」。去年疫情期間，中央進一步明確提出新基建戰略，而加強數據中心和人工智慧計算中心建設，則是整個新基建的重中之重。

因為，沒有強大的算力，以數字化為著眼點的新基建七大領域幾乎都無法實現其建設目標。

國家戰略指引，市場前景召喚，甚至經濟轉型升級的壓力下，諸多地方政府都已積極行動，牽頭人工智慧計算中心建設，並以此為基礎提升本地算力水平，構築數字時代的核心競爭力。

今年5月31日， 科技 部批復的15個國家人工智慧創新發展試驗區中，武漢的人工智慧計算中心已率先竣工並投入運營；西安未來人工智慧計算中心也已經上線，其它省市的人工智慧計算中心建設也陸續規劃中。

武漢人工智慧計算中心投運以後，為武漢乃至湖北地區的經濟發展、科研創新、企業轉型等提供了算力支撐。

比如，武漢大學基於武漢人工智慧計算中心打造了全球首個遙感專用框架武漢.LuojiaNet，針對「大幅面、多通道」遙感影像，在整圖分析和數據集極簡讀取處理等方面實現了重大突破。

再比如，中科院自動化所利用該中心的算力支持，研發了全球首個視頻生成多模態大模型——紫東.太初。作為業內首個千億級三模態大模型，紫東.太初的視頻理解與描述性能已做到全球第一，不僅具有多任務聯合學習能力，還能通過學習實現AI化的圖文搜索，以及音頻、短視頻、MV製作，極大縮短音視頻的創造時間。

9月份，西北地區第一個人工智慧計算中心落子西北重鎮西安市，一期規劃具備300P AI算力的西安未來人工智慧計算中心，基於升騰AI基礎軟硬體平台建設，將提供精準可靠的模型訓練及推理。

西安未來人工智慧計算中心，已經簽約了西安電子 科技 大學遙感項目、西北工業大學語音大模型項目、陝西師范大學「MindSpore研究室」多個項目，在支撐西安「6+5+6+1」現代產業體系發展的同時，也會強化西安乃至整個西北地區的人工智慧產業集群，為西北地區人工智慧產業的發展提供算力支持。

剛剛上線的西安未來人工智慧計算中心，算力使用率已快接近滿負荷狀態。當地各行業企業、科研機構、高校對於算力的渴求可見一斑。

其次，高效利用人工智慧計算中心的算力資源。

當越來越多人工智慧計算中心建成、投運，如何讓它們的算力更高效並服務到更多的行業和企業？如何避免各地算力分布不均衡、使用效率不一致的情況？如何讓沒有規劃建設人工智慧計算中心的地方，也能享受到AI算力的使能？人工智慧計算中心之間的互聯、協同、共享，成為需要各界考慮的一個問題。

這就需要人工智慧算力網路了，就像電網之於電廠和用電對象。

有了算力網路，我們就能將分布在各地的人工智慧計算中心節點連接起來，動態實時根據算力資源狀態和需求，實現統籌分配和調度計算任務，構成全國范圍內的感知、分配、調度人工智慧中心的算力網路，然後在此基礎上匯聚和共享算力、數據、演算法資源。

最重要的是，有了這張網，更多的行業和企業，就能像現在用電一樣使用AI算力了。

那麼，算力網路這張網還會給整個人工智慧行業有哪些作用呢？

首先是算力的匯聚， 就是把不同地區、不同城市的算力資源高速互聯，實現跨節點之間的算力合理調度，資源彈性分配，這有利於提升各個人工智慧計算中心的利用率，實現對於整體能耗的節省，後續可支持跨節點分布學習，為大模型的研究提供超級算力。

其次是數據的匯聚， 政府牽頭與各行業企業合作，在達成人工智慧領域的公共數據開放之後，可依託人工智慧計算中心匯聚高質量的開源、開放的人工智慧數據集，能夠促進人工智慧領域的演算法開發和行業落地。

最後是生態的匯聚， 各個人工智慧計算中心之間，統一互聯標准、應用介面標准，實現網路內大模型能力開放與應用創新成果共享，強化跨區域科研和產業協作，為全國范圍用戶進行人工智慧應用創新提供更多的資源選擇和更便捷的合作方式，加速產業聚合，激活產業共融共生。

簡單總結算力網路，就是匯聚大數據+大算力，使能大模型和重大科研創新，孵化新應用。進而實現算力網路化，降低算力成本，提升計算能效。

科技 部在三年行動規劃中指出，要「布局若幹人工智慧計算中心，形成廣域協同的人工智慧平台」。在這一規劃的指引下，人工智慧計算中心陸續在許多城市落地。就在剛剛結束的HC2021上，20多個人工智慧計算中心建設城市聯合點亮了「人工智慧算力網路」。

這張人工智慧行業的算力網路，已經開始編織構建。

【AI算力建設 不是從長計議而是迫在眉睫】

2020年，麻省理工學院計算機科學家、並行計算先驅Charles Leiserson在《科學》雜志上撰文指出：

深度學習正逼近現有晶元的算力極限。

事實上，過去十年，人類最好的AI演算法對算力的需求幾乎增長了100萬倍，平均每3.4個月翻一倍。

相比之下，全球AI算力的增長卻十分有限。

需求與供給之間的巨大鴻溝，促使各國政府，尤其是中、美、歐、日等AI技術領先的地區大力建設AI算力。

沒有強大AI算力，一個國家或地區必然在未來的 科技 競爭中處於劣勢。

從當前算力基礎設施建設進度來看，深圳、武漢、西安等城市均已建成人工智慧計算中心並投入運營，成都、河南等城市正在建設中，北京、南京、上海等地的人工智慧計算中心加速建設，也是蓄勢待發。

未來，一旦人工智慧計算中心全部建成，並組成人工智慧算力網路，不但將為 社會 提供跨地域、源源不斷的超級算力。而且，還能夠實現跨區域的科研和產業協作，使能大模型和重大科研創新，為千行百業孵化新應用。

最終，使得人工智慧賦能更多的行業和場景，讓我們在未來國家之間的產業和 科技 競爭中立於不敗之地。

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