首先，来看一下AI运算的需求，非常旺盛。
视频领域，全球每天图像识别需要10个Exa的浮点运算。语音有70个Exa的浮点运算。安防摄像头有210个Exa的浮点运算。加一起，深度学习的计算力需求大概有300个Exa的浮点运算。
可以说，AI领域领最大的矛盾，就是人民群众日益增长的计算需求与落后的计算力的之间的矛盾。
我们为什么认为AI也需要进入ASIC时代？参考
比特币硬件的发展历史，用五年时间，就走完了从CPU、GPU、FPGA到ASIC挖矿的整个历程。
这一方面是由于比特币巨大的经济刺激，导致硬件的迭代更新特别快，远远超过摩尔定律。
右边这张图是比特币的挖矿难度的增长曲线，在250K个
区块链高度之前，比特币的全网算力几乎可以忽略不计的，之后算力开始大幅的增长。在这个时间点上发生了什么事情？就是第一代比特币挖矿ASIC矿机的面世，也就是嘉楠耘智所生产的阿瓦隆矿机。
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