挖礦轉場冰島,比特幣礦業耗電量將超居民用電量!

冰島由於天氣寒冷和相對便宜的電力成本等優勢,已經吸收了全球市場上很高份額的比特幣採礦業務。預計今年冰島比特幣礦業能耗將翻倍並達到100兆瓦左右,而根據冰島國家能源局的數據,該數字超過了這個 34 萬人口國家的家庭用電量。
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本篇來自合作媒體 騰訊科技 ,INSIDE 經授權轉載。

監管層對於虛擬貨幣挖礦產業的監管逐漸收緊,各大礦主紛紛另尋出路,將業務轉移至馬來西亞、白俄羅斯、加拿大甚至冰島等電力資源豐沛且成本較低的地區。

據境外媒體報導,冰島由於天氣寒冷和相對便宜的電力成本等優勢,已經吸收了全球市場上很高份額的比特幣採礦業務。預計今年冰島比特幣礦業能耗將翻倍並達到 100 兆瓦左右,而根據冰島國家能源局的數據,該數字超過了這個 34 萬人口國家的家庭用電量。

冰島能源公司 Hitaveita Sudurnesja 的一位業務開發經理在接受采訪時表示,4 個月前還並沒有預測到這一趨勢,但隨著去年 12 月比特幣價格的不斷飆升,該公司收到越來越多的訂單。

據悉,Hitaveita Sudurnesja 是位於冰島西南部一家地熱能源工廠,該地區聚集了很多加密貨幣挖礦企業。在過去幾個月時間裡,冰島南部沿海小鎮凱夫拉維克已經成為巨大的挖礦中心。

越來越多的礦主發現,在冰島建立比特幣礦場相比在其他地區擁有更多的優勢,例如,氣溫寒冷可以使電腦服務器自然冷卻,冰島地熱和水力發電廠的可再生能源充足使得電價相對較低。

據報導,目前凱夫拉維克的比特幣「農場」堆滿了設備,且這些倉庫的牆壁都是不完整的,目的是為了更好的利用荒島上的海風,使冷空氣迅速給設備降溫。

除了良好的氣候資源和能源條件,冰島的監管環境也是該地區吸引大量挖礦企業前往的原因。去年底,冰島總統決定授權海盜黨領導人組建新一屆政府。冰島海盜黨一直都是比特幣的狂熱支持者,該黨接受比特幣和虛擬貨幣捐贈。

不過也有海盜黨人士對比特幣等虛擬貨幣表示質疑,海盜黨議員 Smari McCarthy 認為:「在冰島創造價值的公司需要向政府支付一定數額的稅金,而這些公司沒有這樣做,居民們應當考慮監管新型產業並對其徵稅。同時,我們正在花費數十或數百兆瓦的電量來生產一些沒有實體並且在金融投機領域之外沒有真正用途的東西,這很不好。」

此前,中國監管層要求各地方政府引導轄內企業有序退出挖礦業務,以進一步遏制虛擬貨幣生產、交易所涉及的洗錢、欺詐和相關金融風險。根據紐約研究公司 Chainalysis Inc. 提供的數據,在 2017 年 12 月至 2018 年 1 月期間,全球近 80% 的比特幣挖礦處理能力存在於中國境內,與同期中國所造新比特幣數量在全球佔比基本相同。

之後,境內各大型挖礦企業紛紛將各自的挖礦業務轉向海外市場。據媒體此前報導,比特大陸(Bitmain)在新加坡建立地區總部,並在美國和加拿大開展挖礦業務;萊比特(BTC.Top)前往加拿大開設分部,微比特(ViaBTC)則是前往冰島和美國開設了業務。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

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