中心化疑慮持續延燒!比特大陸掌握的比特幣算力已接近51%

礦工集中化的擔憂一直以來都是社群十分擔憂的議題!
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本篇來自合作媒體 動區動趨 ,INSIDE 經授權轉載。

中國挖礦硬體製造商巨頭 Bitmain(比特大陸)控制的比特幣礦池現在佔比特幣總量的 40%以上,引發了對礦工集中化的擔憂一直以來都是社群十分擔憂的議題。

哈希率接近 51%

根據 CoinDance 的數據, BTC.com 和 Antpool 在過去七天內分別對所有比特幣區塊開採了 25.9%和 16.2%。

這兩個採礦池都由全球最大的專用積體電路( ASIC)礦工硬體製造商比特大陸所有 ,這意味著該公司現在對比特幣 hash rate(哈希率 /雜湊率)達到至少 42%具有影響力。這兩個池也同時控制比特幣現金 hashrate 的 21.3%,該加密貨幣使用與比特幣相同的算法(SHA-256)。

目前還不清楚由 Bitmain 實體掌握的設備能佔比多少哈希率,但是由於礦池運行者控制整個池的區塊模板,討論這一點其實沒有意義。這意味著,只要這些設備是為了 Antpool 或 BTC.com 產出,比特大陸就握有礦池將處理哪些交易的掌控權。

Bitmain 危險地接近控制比特幣 hashrate 的 51%,這個情形理論上象徵著單一機構擁有對整個網路進行 51%的攻擊。最近這種攻擊已經成功部署在一些小型的 altcoins 上,包括 Litecoin Cash、Bitcoin Gold、Verge 和 Monacoin。

CCN報導 ,攻擊比特幣的能帶來的報酬對於攻擊者的吸引力非常的小,但是社群中的一些人仍擔心 – 有鑑於 CEO 吳忌寒傾向支持比特幣現金和對於比特幣擴容方案 SegWit2x 抱持保守態度  – 社群保留 Bitmain 對網路發起惡意攻擊的可能性。雖然這是一個不太可能發生的情況,但批評者認為,這將帶起關於比特幣挖礦過於集中的疑慮。

在以前我們也同樣遇過這個情況。 2014年,現已不存在的礦池 Ghash 短暫地跨越了 51% 的門檻,但為了回應社群關注,用戶被鼓勵將其部分算力轉移到其他池中。但是,比特大陸似乎並不打算採取類似的方法。

事實上, Antpool 最近開始了一項 零費用促銷活動 ,該活動將持續到 9月中旬, 旨在吸引更多的礦工進入其平台 。雖然該池支持各種加密貨幣挖掘算法,但促銷活動明確將比特幣列為免收費用的貨幣之一。

比特大陸目前沒有回應媒體的評論請求。

「BetterHash」旨在分散比特幣挖礦

儘管如此,礦工集中化威脅的解決方案可能即將出現。

正如 CCN 報導的,對哈希律集中情形的擔憂促使了比特幣核心開發人員 Matt Corallo 開發旨在分散比特幣挖礦的提案「BetterHash」。

簡單來說,他主張用兩個新的協議來取代目前的比特幣挖礦協議 Stratum。這將允許個體礦工構建他們自己的塊模板(或從第三方中選擇一個),而不是被迫使用並指定他們的哈希率歸屬於何者礦池運營商所選擇的模板。

除了為礦工提供更多自主權之外,這些新協議的實施應該能夠降低惡意礦池營運商利用其哈希率攻擊網絡的能力。

比特大陸壟斷製造市場

 

資料來源:Bernstein Research – A Primer on Bitcoin and Cryptocurrency Semiconductors, Feb 2018

根據 Sanford C. Bernstein&Co.的 2月份報告, Bitmain 控制高達 80%的加密挖掘設備市場,該公司的營運利潤最保守的估值與 Nvidia 相似。

比特大陸最大的競爭對手之一迦南公司( Canaan Inc.)已經申請了香港的首次公開招股,知情人士稱這可能集資約 10億美元以上。  而 Bitmain 2017 年的收入約為迦南的 12 倍 。

兩家公司都設計被稱為專用積體電路或 ASIC 的定制晶片。這對於加密貨幣礦工所要求的暴力數字計算特別有用,他們透過解決複雜的數學問題來驗證虛擬貨幣交易並獲得加密計價的獎勵。 ASIC 也適用於與某些形式的 AI相關的繁重工作負載,例如機器學習。

而據動區 日前報導 ,吳忌寒也在這個月初已經證實,他可能會進行海外首次公開募股(IPO)。


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。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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