Filecoin 的火爆引来了矿圈的集体瞩目，入局的矿商越来越多，甚至有不少矿机商们连夜堆机器，只为上算力排行榜。同时市场上也掀起了Filecoin云算力售卖热潮，那么Filecoin的云算力究竟是怎么一回事？购买云算力又怎样选购呢？

Filecoin云算力的优势

Filecoin云算力挖矿一般具有构建大规模矿机集群、统筹管理电力供应、专业带宽和矿机运营维护等优势。

很多投资者选择购买Filecoin云算力，主要基于三个原因：第一就是中小投资者面对动辄几万到几十万的矿机心有余而力不足，在风险无法估计的时候更愿意选择云算力这种曲线投资方案。

第二就是Filecoin本身对矿工的要求比较高，不仅要求机器不能断电不能掉线，而且对技术运维也有一定要求，这对于普通投资者来说都显得望而生畏。

第三个原因是相对来说集群挖矿的收益相对比单机挖矿更容易降低成本提高效率。

所以综合来说，选择购买Filecoin的云算力可以以相对比较低的成本参与Filecoin的挖矿，同时获取相对更为专业的技术运维服务。

Filecoin云算力的选择要点

对于选购Filecoin云算力来说，最重要的就是关注真实的投入收益比。主要体现在两个方面：

（1）有效算力和产币效率的差别。FIL 矿机投资的逻辑中追求的是单位投入下尽可能高的产币效率。在这个逻辑下，每 T 的 FIL 产出将是云算力厂商的一个重要参考指标，有效算力的最优解只是手段，并不是目标。如果只知道每 T 有效算力的价格，却不知道每 T 有效算力的 FIL 产出，价格就没有可比较性。

例如：在目前的测试网排名中，单看排名，第一名的有效算力是以 6.29PiB 高于第二名的，但是 24h 内的出块奖励，第二名是多于第一名的，这其中的原因就是矿工平均每 T 算力所挖出的 FIL 数量是有差异的 。

这也证明了，单一的有效算力不能反应到最后的投资得币量，如果要清晰的评判矿机的出块实力，必须要知道单 T 有效算力所挖出的 FIL 数量这一指标。

（2）目前市场上云算力产品大都需要用户自己来为有效存储的填充过程买单。如果你买了 1T 的云算力，这个1T算力的时间怎么算直接影响你投资的收益，其中的差别是巨大的。

如果卖方是按照矿机有效存储达到 1T，矿工才有可能享受到较高的挖矿收益率，那么前面填充的时间都相当于在做冷启动。

所以一个云算力厂商只告诉你价格，却没有告诉你填充时间或者有效封装速度（可以算出填充时间），那么它的价格是不够透明的，其中的风险也是比较大的。

有效算力排名

不少投资者都十分关心测试网上的矿工有效算力排名。实际上，测试网有效算力排名对于矿机厂商更有意义，可以帮助企业摸清自己和对手的实力，方便调整自己的技术方案和市场策略，但这个单一参数对普通用户来说并不足以作为衡量上榜者实力的依据。

因为用户是无法清楚知道矿机厂商用了多少机器花多大的代价去取得这个有效算力排名的。用一百台机器在测试网上排第一名和用十台机器在测试网上排第十名，这两者之间孰优孰劣不具可比性。

此外，榜单排名高的原因有很多，也许该节点拥有的矿机数量较多；又或者，有的出块率不高，但刷了不少有效存储，也可以导致排名在前；还有一些矿机厂商一起抱团跑节点来提高排名。这些都导致品牌排名与厂商的绝对实力无法划等号。

正如我们一直在强调的，评估一个 Filecoin 挖矿矿机挖矿效率的标准不应该是有效算力排名、不应该是有效算力增长速度、也不应该是价格高低，而是投入产出比。矿机厂商可以不计成本的配置性能卓越的硬件，可以以内存为代价完成高速封装，可以拓展矿机集群来提高算力排名，但这些单一因素都不能作为矿机厂商实力的评估标准。

有效封装速度

真正决定矿机收益的不是有效算力的大小，而是矿机有效算力占全网的有效算力的占比，而有效封装速度决定了机器有效算力在全网算力的占比。

不妨用一个水池模型来简要的模拟一下 Filecoin 存储挖矿的过程。如果我们把 Filecoin 挖矿比做往水池里注水：

1.蓄水池就对应每台 Filecoin 矿机后面的存储部分（硬盘）；

2.注水管道就对应着每台矿机的计算部分（CPU/GPU/AMD 主板）；

3.已经注入进去的水量就是矿机的有效存储；注水的速度就对应着有效封装速度（GB/H/W）；

仔细注意注水速度和注水量之间的关系，这两个参数很容易发生混淆，这也是为什么 Filecoin 云算力市场上经常有人混淆矿机的有效封装速度（有效算力的增长速度）和 矿机有效算力的原因。

1T 填满存储所需的时间可以计算出来：

1T 满存耗时 =1024GB/ 有效封装速度 （h）

每日收益也可以算出来：

日有效存储 = 封装速度 (GB/h)*24h

挖矿理论日收益 = 累计有效存储 / 全网有效存储 *（日产币量-抵押量）*币价

所以作为一个矿工想获得高收益，或者购买云算力，除了要结合矿机单 T 有效算力增长成本、出块率、服务时长和算法技术，还要重点关注机器的封装速度，才能避免踩坑。