比原链是一种多元比特资产的交互协议，其共识机制选择了对人工智能ASIC芯片友好的PoW算法。传统的PoW共识机制，以比特币为例，矿工要周而复始的完成哈希运算以得到满足难度值条件的区块。而人工智能则需要大量的ASIC芯片的运算，比原链的共识机制就巧妙地利用了对人工智能有益的PoW机制。随着人工智能的大爆发，相应的ASIC芯片的需求将是巨大的，而能充分利用挖矿淘汰的矿机做对人类有益的运算，这对整个人类社会的意义是显而易见的。
2009，随着生成块的诞生，比特币用于解决拜占庭问题的POW共识机制带来了高度的安全性和低效性。
PoW的概念最初是由Cynthia Dwork和Moni Naor于1993提出的。几年后，关于是否能够有效地抵御拒绝服务攻击的争论一直被人们所熟知。POW机制的核心是迫使攻击者执行一定数量的工作来执行下一个交互，这可以不影响攻击者的攻击成本。当然，攻击者需要完成的工作可以根据所消耗的计算机资源类型分为三类。CPU资源的消耗。例如，反垃圾邮件的HasSoIP方案和比特币所产生的灵感。内存资源的消耗。例如，为了防止可能与比特币相同的共同理解机制引起的51%次攻击，以太广场使用了POW算法，该算法在其创建开始时占用大量的内存资源。网络资源的消耗。攻击者必须在执行拒绝服务攻击之前获取多个远程服务器发送的令牌。由于网络的延迟，对手必须等待访问。
为了理解拜占庭的共识，钟本聪引入了比特币系统中的竞争挖掘机制。同时，为了保证最大公平性，采用基于哈希的PoW共识机制。如果矿工想要得到合法的块，则必须将不同的随机值填充到块中，然后计算块头部的散列值，使得散列值小于目标值。这样，矿工在寻找正确的随机值方面做了一定的工作。研究发现，矿工的工作量对现实社会没有意义。唯一的意义是保护比特币的安全性。
然后，随着图形卡和FPGA的出现，比特币的开采量迅速增加，而利用专用于散列运算的ASIC芯片的挖掘设备，比特币的计算力呈指数增长。计算能力的提高进一步提高了比特币系统的安全性，这意味着越来越多的能源被用于采矿。为了满足矿用电力需求的不断增长，大多数中国的比特币矿必须依靠在西南或内蒙古小型发电站。
目前Bitcoin网络的总网络计算能力为5000 0p/s，而Alalon即将推出的AVAON71Miner的单一计算力为第八／s，功率为1150瓦。即使所有的矿山机械都被最新的采矿机所取代，整个网络也将消耗大约1700万度的电力。毫无疑问，这是巨大的能源浪费。
专用集成电路（ASIC），即专用IC。与CPU不同，GPU的强大通用性和兼容性不同于FPGA在硬件结构上的高可重构性。ASIC芯片通常只针对特定操作进行优化，其属于单功能集成电路。然而，由于ASIC仅优化特定操作，所以ASIC在计算效率和相对低功耗方面具有很大的优势。
如下图所示，从创建块到第二十六块，挖掘难度似乎增加不大。与块26万后的难度值相比，以前的挖掘困难只能简单描述。然而，在大约26万个区块数之后，比特币块的难度急剧增加。这也反映了比特币网络计算能力的实质性提高。事实上，比特币的总净功率从创建块的大约7MH/s增加到现在的大约5000个pH/s，比特币的计算能力增加了7000亿倍。第二十六亿块出现在2013年底，这正好与比特币ASIC矿业设备的时间点一致。
如今比特币矿业设备早已进入ASIC时代，而ASIC芯片的使用也为AI相关的基础计算刚刚兴起。
深度学习在人工智能领域受到广泛关注。2016年3月，谷歌的阿帕戈和韩国象棋选手李世石在4:1的胜利中获胜。此后，从2016年12月到2017年1月，假名大师的AlgAgor升级版被授予了世界前44名选手，并最终获得60连胜。绝大多数的深度学习算法可以映射到底层的线性代数运算。线性代数运算有两个主要特点：第一，张量的流动非常规则和可预测；二、计算密度很高。这两个特点使得深度学习特别适合于硬件加速。
值得注意的是，AlgPaGo使用170 GPU和1200的CPU与李世石下棋，而ApvaGrand则只使用了一个TPU版本。TPU（张量处理单元），张量处理单元，是为机器学习定制的ASIC芯片。由此可见，比特币挖掘机与人工智能的深度学习具有可比性，它们都依赖于芯片底部进行大规模并行计算，而ASIC芯片的使用可以大大提高操作效率。
除了人机游戏，苹果的Siri智能语音助手还使用机器学习技术来增强其理解和执行用户自然语言的能力。同样，采用人工智能技术的特斯拉智能驾驶系统极大地提高了用户的驾驶体验。亚马逊通过AI技术开发的购物预测系统可以更准确地向客户推荐合适的产品。
因此，ASIC设备在采矿过程中的使用对矿工的散列值没有价值，而在ASIC芯片上运行的人工智能给人类带来了许多好处。
矿工平均日收入为7.22元/吨。如果矿山的成本高于一天的价值，矿工实际上处于亏损状态。被淘汰的ASIC采矿机是没有用的。
采用矩阵运算和卷积运算重新设计了不同于原始链的POW一致性机制，使得人工智能能够充分利用采矿设备而不是原来的链。在这个过程中，人工智能增加了新的硬件，其算法运行速度更快。同时，这也可以减少资源的浪费。在这种情况下，矿山市场的巨大经济效益，极大地促进了AI ASIC芯片的发展，加速了人工智能的研究。反过来，人工智能的快速发展也创造了更多的ASIC矿山需求。因此，这是正反馈的良性发展过程。
国家发展和改革委员会在“人工智能”互联网+”三年行动计划”，提出了人工智能的应用市场规模将达到2018在中国1000亿级。类似于云计算，由于云计算的快速发展，作为云计算的基础设施，英特尔的服务器业务有30%到云计算公司。仅在亚太地区，服务器供应商的销售额就增长了9.7%。与云计算向服务器市场的快速发展类似，预计当人工智能的市场规模达到数千亿级时，ASIC芯片的市场规模将达到1000亿。与原有的链相比，AI ASIC芯片的友好POW算法将充分利用闲置或淘汰的矿山。
在倡导环境保护和资源再利用的今天，闲置矿山对人工智能的发展有很大的促进作用。