人工智能概念的浪潮中，從業者們熱衷的話題之一是用何種架構的芯片來運行這些算法模型。
就目前而言，研究自動駕駛的機構和公司一般會優先選擇英偉達GPU來加速數據處理和模型訓練。而比特大陸要涉足的安防領域，最常見的芯片架構是FPGA（現場可編程門陣列）。
FPGA的優勢在于極強的靈活性和可編程特性。當一個神經網絡模型訓練完成，只能寫入到ASIC芯片中一次，無法進行后續升級。而FPGA允許通過編程方法多次寫入和更新，這對于需要頻繁迭代算法的AI應用非常友好。
換句話說，ASIC人工智能芯片中的算法模型必須足夠優秀，一旦出廠無需更新和升級也能處理好同類新任務，才能讓這樁生意具有可行性。就現階段而言，深度學習應用在各個領域的算法迭代速度非常快，平均不到一年算法就會大變樣。這可能會讓ASIC芯片無法在短期內比GPU和FPGA取得優勢。
專注人臉識別的曠視（Face++）的一位內部人士告訴區塊律動BlockBeats，在安防、智慧城市等項目招標會上很少看到比特大陸這種用ASIC芯片提供算力的廠商，最常見的還是FPGA。曠視公司的人臉識別及比對等一系列算法也主要運行在FPGA架構上，而且還在持續優化。
按照比特大陸公布的產品路線圖，BM1682之后還將有兩代產品正在研發當中，均采用臺積電的12納米工藝制程，平均下來產品迭代周期大約是9個月。
而比特大陸最大的競爭對手，礦機市場份額排名第二的
杭州嘉楠耘智最近正式發布了7nm礦機阿瓦隆A9系列，而比特大陸今年新上的S9i礦機采用的是16nm工藝。
在不少人看來，嘉楠耘智似乎實現了一次技術突破，成為礦機業內第一批吃上7nm技術紅利的企業。
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