人工智能概念的浪潮中，从业者们热衷的话题之一是用何种架构的芯片来运行这些算法模型。
就目前而言，研究自动驾驶的机构和公司一般会优先选择英伟达GPU来加速数据处理和模型训练。而比特大陆要涉足的安防领域，最常见的芯片架构是FPGA（现场可编程门阵列）。
FPGA的优势在于极强的灵活性和可编程特性。当一个神经网络模型训练完成，只能写入到ASIC芯片中一次，无法进行后续升级。而FPGA允许通过编程方法多次写入和更新，这对于需要频繁迭代算法的AI应用非常友好。
换句话说，ASIC人工智能芯片中的算法模型必须足够优秀，一旦出厂无需更新和升级也能处理好同类新任务，才能让这桩生意具有可行性。就现阶段而言，深度学习应用在各个领域的算法迭代速度非常快，平均不到一年算法就会大变样。这可能会让ASIC芯片无法在短期内比GPU和FPGA取得优势。
专注人脸识别的旷视（Face++）的一位内部人士告诉区块律动BlockBeats，在安防、智慧城市等项目招标会上很少看到比特大陆这种用ASIC芯片提供算力的厂商，最常见的还是FPGA。旷视公司的人脸识别及比对等一系列算法也主要运行在FPGA架构上，而且还在持续优化。
按照比特大陆公布的产品路线图，BM1682之后还将有两代产品正在研发当中，均采用台积电的12纳米工艺制程，平均下来产品迭代周期大约是9个月。
而比特大陆最大的竞争对手，矿机市场份额排名第二的
杭州嘉楠耘智最近正式发布了7nm矿机阿瓦隆A9系列，而比特大陆今年新上的S9i矿机采用的是16nm工艺。
在不少人看来，嘉楠耘智似乎实现了一次技术突破，成为矿机业内第一批吃上7nm技术红利的企业。
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