VPU 是什麼？挖礦晶片下一個世代 — Fabric 募資 $33M 的新架構與 AI 算力佈局
GPU 會被取代嗎？Fabric Cryptography 的 VPU（Verifiable Processing Unit）募資 $33M，由 1K(x)、Blockchain Capital、Polygon 領投。這篇拆解 CPU / GPU / ASIC / VPU 四種挖礦晶片的差異、為什麼 VPU 是「介於 GPU 跟 ASIC 之間」的混合體、跟它對未來 AI / 加密產業的影響。
GPU 會被取代嗎？
下一個世代的挖礦晶片可能不是 ASIC、也不是 GPU —— 是 VPU。
Fabric Cryptography 的 VPU（Verifiable Processing Unit），A 輪募資 $33M USD，由 1K(x)、Blockchain Capital、Polygon 領投。
這篇講三件事：
- CPU / GPU / ASIC / VPU 四種晶片的差異跟挖礦邏輯
- VPU 為什麼是「介於 GPU 跟 ASIC 之間」的混合體
- 這對未來 AI 算力 + 加密貨幣產業的影響
挖礦晶片的演進
挖礦的核心是「用算力換代幣」。哪種晶片最划算 —— 看演算法是哪一類。
CPU
電腦處理器（通用型）
- 什麼都能做（最通用）
- 功耗比極差
- 挖大部分幣連電費都打不平
- 幾乎沒人用 CPU 挖礦了
GPU
顯示卡（靈活型）
- 能切換不同演算法
- 不挖礦時可賣或給電腦用
- 中等功耗比
- 隨難度上升越來越吃力
ASIC
專用晶片（極致型）
- 功耗比最佳
- 算力堆得最高
- 鎖死單一演算法
- 幣不能挖了 = 礦機變廢鐵
真實案例對比
以太坊 PoW 時代：
- 大家用 GPU 挖 Ethash 算法
- 以太轉 PoS 後 → GPU 礦工可轉去挖 KawPow 或其他 GPU-friendly 算法
- 靈活性救了一批人
Kaspa 早期 → 現在：
- 早期難度低 → GPU 也能挖到
- 算力堆疊 → 難度爆增 → GPU 漸漸挖不到
- 現在主流是 ASIC（更省電 + 算力更高）
- 但 ASIC 一旦打不過電費 = 廢鐵
兩難
要靈活 → 功耗比就差
要功耗比 → 完全失去靈活性這就是 VPU 想解決的問題。
VPU 是什麼？
VPU = Verifiable Processing Unit（可驗證處理單元）。
直接翻譯有點抽象 —— 簡單說：
它對「密碼學相關運算」做了高度優化 —— 像 ASIC 那麼省電，但還保有 GPU 般的可重新配置能力。
這個案子的背景
- 公司：Fabric Cryptography（fabriccryptography.com）
- A 輪：$33M USD
- 領投：1K(x)、Blockchain Capital、Polygon
- 跟投：多家 AI 相關項目
能拉到 Polygon 領投 → 區塊鏈大廠認為這方向有戲。
架構長這樣
- 01🔹
FC1000 晶片
單一 RISC-V 開源指令集晶片（基本單元）
- 02🔷
3 個 FC1000 → 1 個 VPU
小單元組合，擁有 30GB 記憶體
- 03💠
8 個 VPU → 1 個 Byte 系統
完整的可運算系統
- 04📦
可堆疊
需要更多算力 → 加更多 Byte 系統
跟其他晶片的對比
VPU 對未來的衝擊
用公司比喻最直觀：
| 晶片 | 員工型態 | 薪資（電費） |
|---|---|---|
| CPU | 全能員工，什麼都會但什麼都不專精 | 高 |
| GPU | 有專長的員工（製作文宣強，做帳不行） | 中高 |
| ASIC | 流水線，極致優化單一產品 | 極低 |
| VPU | 跨領域人才，能勝任新工作但薪水合理 | 中 |
為什麼這個位子重要
未來算力需求是個光譜：
完全標準化（單一算法跑很久）→ 用 ASIC 最划算
標準化但會變（演算法會升級）→ 用 VPU 划算
完全多元（一台機器跑很多事）→ 用 GPU 划算
什麼都要做 → 用 CPU密碼學運算屬於哪一類？
- ZK Proof（零知識證明）
- 大量 hash 計算
- 簽章驗證
- AI 模型的同態加密
這些都會「標準化但持續升級」 —— VPU 的甜蜜點。
對投資佈局的啟示
晶片產業高風險，看 2024 年中國「象帝先」案例：
市值曾達 676 億台幣、中國政府全力扶植、有「中國輝達」之稱 ——
一夕之間倒閉。
連 Nvidia 早期也有資金鏈斷裂過，從黃仁勳借錢度過難關。
礦場轉型案例
2018-2022：礦場買大量 GPU 挖以太坊 2022 (以太轉 PoS)：GPU 不能挖以太了 → 礦場有破產風險 2023+：AI 需求爆炸 → 礦場手上 GPU 變成搶手算力 → 出租給 AI 公司 結果：礦場從「挖礦公司」變身「AI 算力提供商」
這就是「先到先贏」的本質。
哪些晶片趨勢值得關注
不只 VPU —— 整個「專用晶片」賽道都在爆發：
| 縮寫 | 全名 | 用途 |
|---|---|---|
| NPU | Neural Processing Unit | AI 神經網路（台灣強項） |
| TPU | Tensor Processing Unit | Google 內部 AI 訓練 |
| DPU | Data Processing Unit | 資料中心處理 |
| QPU | Quantum Processing Unit | 量子運算（見 Willow 文） |
| VPU | Verifiable Processing Unit | 密碼學 / 區塊鏈 |
重點：
Nvidia 的 GPU 不會永遠是王者。一旦運算需求專一化，ASIC 系列會搶下大部分市場。
Nvidia 衛冕風險
階段 1：GPU 主導所有 AI 訓練 ← 目前
階段 2：訓練需求降溫，推論 / 應用需求暴增
階段 3：推論大部分用 ASIC / NPU 處理（更省電 + 更便宜）
階段 4：Nvidia 失去通用算力霸權這不是「會不會」，是「什麼時候」。
從加密貨幣去中心化角度看
PoW 挖礦的原始意義 ——
公平的方式建立去中心化。
但現實：
- 比特幣早期 → 每個人都可以 CPU 挖
- 中期 → GPU 出現 → 一批人退場
- 現在 → ASIC 主導 → 大部分人完全參與不了
算力中心化 = 去中心化的反義詞。
VPU 能不能改善這個？
- 可以：可重新配置 → 新項目出來時，老硬體還能用
- 不一定：如果大廠掌握 VPU 生產，還是中心化
這個答案還沒被市場驗證。
普通人現在該做什麼？
不該做的事
❌ 不要急著買 Fabric 股權（還在 A 輪、非上市公司、散戶買不到） ❌ 不要相信「VPU 概念幣」（多半是炒作，沒有真實對標） ❌ 不要清算現有 GPU（AI 推論需求還在）
該做的事
✅ 持續追蹤晶片產業動態（NPU / TPU / VPU 哪個率先商用化） ✅ 如果你是工程師 / 投資人 → 關注 Fabric 後續 B 輪 / C 輪 ✅ 理解趨勢方向：通用算力 → 專用算力的轉移
等技術成熟時，你就是第一個能跳上船的人。
三點總結
1. 挖礦晶片演進有清晰路徑
CPU（人人能挖）
↓
GPU（中等門檻 + 靈活）
↓
ASIC（高門檻 + 鎖死）
↓
VPU（中等門檻 + 部分靈活）← 我們在這2. AI 算力的下一階段是「專用化」
GPU 不會永遠主導 —— NPU / TPU / VPU 各自瓜分不同戰場。
3. VPU 還很早期，但值得追蹤
Fabric $33M A 輪只是起點。要看到實際落地至少還要 2-3 年。
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