深脑链：AI+区块链领域的头号玩家？(深脑链挖矿软件)

当前大家对于深脑链：AI+区块链领域的头号玩家？都是颇为感兴趣的，那么小编也是在网络上收集了一些相关信息以便大家阅读。

美西时间5月4日上午，国内最早的区块链+AI项目——深脑链在美国拉斯维加斯发布全球首款AI矿机计划，即5月中旬官网预售，6月上线AI训练网络的测试网。

消息一出，吸引不少眼球，但人们心中不免疑惑。

DBC（深脑链）的AI+区块链究竟是概念炒作的强凑CP还是改变世界的双驱引擎？1.AI与区块链的“新石器时代”我们知道，区块链、AI无疑是当前热钱追逐的两大风口,两者均属于熊彼特所说的“破坏式创新”。

区块链在人类历史上第一次实现了去中介的、去信任的、自由匿名的价值传输，将重构1500年以来形成的由银行、股份制公司、复式簿记法组成的现代社会架构的基础。

而由卷积神经网络、大数据、NPU芯片组成的AI技术，有可能在未来将人类从繁重的重复性工作中解放出来，使得儒家追求的“君子不器”、马克思设想的上午渔夫下午哲学家等社会理想真正具有化作现实的可能。

快播王欣出狱之后在微博贴了一张技术架构图寻觅同道，他认为区块链+AGI是人类通往自由世界的终极解决方案。

但无论AI与区块链都处在技术发展的“新石器时期”，充满无限可能但又非常原始而弱小，大规模商用面临着外界难以想象的困难。

2.AI之殇与区块链之费随着机器人索菲亚参加联合国会议对答如流，谷歌AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石等事件的发生，越来越多的人开始肯定人工智能的发展前景，BAT互联网巨头纷纷布局AI蓝图，国家更是将“人工智能”写入政府工作报告和未来战略规划中。

有研究机构表明，2018年，全球人工智能市场规模将达到2697.3亿元，2035年，人工智能有望将企业平均盈利能力提高38％，目前人工智能的投资总额已超过1000亿美元。

如此美好的前景自是让不少极客、资本兴奋不已，但AI背后的高成本却成了制约其快速发展和大规模商业应用的重要因素。

“单个AlphaGo系统的价格就有2500万美元，要用到1920个CPU和280个GPU，仅仅一个AlphaGo游戏的花费就有3000美元，全部人工智能应用成本的10％-30％是计算硬件成本”，业内资深专家曾在分享会上提到。

“目前广泛用在人工智能领域的NVIDA芯片，4核的2万美金，8核的4万美金，128GPU集群基本在100万-200万美金左右”，深脑链CAO(首席人工智能官)王冬岩在接受烯财经采访时指出，“另外一个很重要的问题就是这类GPU人工智能芯片，更新迭代的速度非常快，每年可能会提高5-10倍的性能，这样的算力成本对很多企业来说都太高”。

而除了算力以外，数据本身的成本也极高。

王冬岩回忆说，“2008年在思科供职时，思科一年仅靠数据挖掘业务的收益就达10亿美金”。

没有原生数据的公司或者初创团队想要开展AI业务，其成本之高可想而知。

而且即使你有足够的资金去买BAT也未必见得会卖（当然不排除如思科这种第三方数据挖掘公司），因为这涉及商业机密也即数据隐私问题。

与此同时，基于POW算法的比特币、以太坊等主流区块链项目因造成大量的能源和算力浪费饱受诟病。

以比特币为例,当前全网算力29.94 EH/s，只重复运算特定的哈希函数竞争记账权而无其它用处。

同样的，大多数区块链项目公开透明的结构化数据只是静静地躺在链上，最多的应用场景也就是数字资产机构投资者查询相关代币的场外筹码分布。

算力和数据是AI项目心中的痛，而算力浪费和数据闲置却是区块链项目骨子里的病。

3.DBC:AI算力的Uber“一方是数据、算力需求方，一方是分散算力和存储空间提供方，我们提供一条链打通彼此，我们做AI领域的Uber”，王冬岩介绍说，“DBC将打造AI分布式网络，未来AI网络节点不像现在高度集中化，比如集中在美的，苏宁或其他BAT级公司的中心化服务器上，而是分散在个人设备，中心企业设备或类似现有矿场的大设备群里。

这样就可以很大程度上解决各级企业算力成本问题，同时提供算力的分散节点均可获得DBC代币奖励”。

“深脑链AI矿机是深脑链生态的重要组成部分。

对于参与者来说，接入深脑链主网，通过AI矿机“挖矿”，不仅可以获DBC奖励，同时也可用较低的成本进行AI深度学习和机器学习模型训练:对于深脑链整个AI生态来说，可以聚集更多分散的AI算力，这不仅帮助AI企业节约算力成本，同时随着参与节点的增加，深脑链的生态价值会越来越强，这样生态里的所有参与者又可以共享这个生态…”王冬岩补充道。

尽管DBC这种“贡献算力得代币奖励”的经济系统设计在众多区块链项目里比较老套和常规，但在王冬岩看来这足以颠覆现有的AI网络，“要知道我们自己建AI网络至少需要2-3月时间，而除了刚才提到的GPU高额成本外，还有空调散热，电费等维护费长期下来不得了，但试想如果你不买设备自己搭建，而在DBC上租，那肯定节省不少，至少70%成本节省下来了…”。

而对于数据隐私保护，DBC的做法是通过智能合约能将数据拥有方和使用方通过数据的物理隔离来实现隐私保护。

4.谁才是头号玩家？事实上,区块链+AI领域，远不止DBC一个玩家, 从去年到今年已有多路玩家陆续入场。

比如：前不久上线的Cortex也是国内一个区块链+AI项目，并成为首批两个进入Cryptic Labs的孵化项目之一,由Cryptic Labs负责人、图灵奖获得者Professor Whitfield Diffie担任项目学术顾问。

Cortex的核心是打造一个升级版的以太坊,以提供运行AI(ArtificialIntelligence,人工智能)所需的算力。

同时,他们希望通过区块链的底层技术,对AI算法或模型进行准确度评估,推进AI技术的进一步发展。

年初美国一家人工智能初创公司ObEN获软银、腾讯等多方巨头投入，据介绍ObEN将区块链技术底层运用在开发个人虚拟形象，并具有唯一性, 使成为网络空间的个人助手,协助管理个人社交,管理任务等。

另一个OpenCog的创始团队开发的SingularityNET(奇点网络)被认为是真正的区块链+AI项目, 也创下了60秒ICO募资2.35亿的速度。

据介绍，OpenCog是一家在人工智能领域研发了近10年的公司,美国国防部、美国国防高级研究计划局、英特尔、洛克希德·马丁空间系统公司、华为等都是它的客户。

SingularityNET计划利用区块链技术,将AI转化为一种服务,通过代币激励让更多的人在他们的网络和平台上发布自己的人工智能服务,实现AI服务间的数据交流,构建分布式的AI交易市场,使AI项目团队从中获利。

相较而言，毫无疑问的是DBC确实抓住了AI算力成本高的软肋，也在一定程度上解决了数据隐私的顾虑，同时有着植根AI行业较深的经验，团队也多AI领域专家，这是优势。

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