TMT观察网_独特视角观察TMT行业

2016年3月15日，決定人類尊嚴之戰，經過將近5個小時的比拼，谷歌圍棋人工智能AlphaGo戰勝李世石，總比分定格在4:1，標志著此次人機圍棋大戰，以機器的完勝告終。這場世紀之戰，引起了全世界的廣泛關注，也真正讓神經科學和深度學習等AI人工智能的概念進入了公眾的視野。

人工智能行業的飛速發展可能從英偉達的股價中就可見一斑，有趣的是，正是在那場人機圍棋的世紀大戰之后，英偉達的股價展開了長達兩年的上漲之旅，漲幅高達十幾倍。人工智能的火速躥紅，再加上區塊鏈技術的發展對于GPU顯卡挖礦的需求暴增，賦予了"游戲顯卡“公司英偉達新的意義，使其在短短兩年間市值就超越了IBM和麥當勞，成為這個新時代最大的贏家：

一個小型AI創業團隊在英偉達的GPU上花費幾十萬元是很正常的事，而從英偉達近期依然堅挺的股價來看，英偉達的深度學習AI計算GPU，短期內是不會有競爭對手出現的，與此同時，也引出了人工智能行業的另一個關鍵性問題：人工智能的“魯棒性”。

突破人工智能“魯棒性” 需破解算力魔咒

人工智能行業發展的最大瓶頸就是魯棒性的問題。因為進行神經網絡和深度學習往往依賴大量高質量訓練數據和計算資源來填充學習模型的參數，如果訓練的數據量非常有限，那么會導致深度學習神經網絡的性能非常有局限性，規模龐大的深度神經網絡就會容易出現過擬合現象，導致新數據上的測試性能遠低于舊測試數據上的性能，從而使深度學習的效果大打折扣。

從2012年開始，AI訓練使用的計算量呈現指數級增長，平均每3個多月便會翻倍，遠遠超越了摩爾定律的每 18 個月翻倍。從統計數據上來看，自 2012 年以來，人們對于人工智能算力的需求增長了超過 30萬倍。按照現在的發展趨勢，未來人工智能產業的發展將遠遠超越我們今天的想象。

爆炸增長的算力需求已然成為制約人工智能發展的首要瓶頸。深腦鏈創新性的采用了人工智能＋區塊鏈的商業模式，解決了人工智能行業的最大痛點。深腦鏈創造性地利用區塊鏈的分布式賬本技術，匯集全球閑散的AI算力資源，打造一個全球共享的AI云計算服務平臺。因為深腦鏈引入了通證激勵機制，從而使礦工不但能夠得到AI企業支付的算力費用，同時還能通過挖礦獲得額外收益，礦工把算力提供給深腦鏈能夠獲得的收益將遠遠超過挖其它加密貨幣的收益，所以未來提供AI算力的礦工會越來越多，整個云計算平臺的生態價值也會越來越高，進而吸引更多的AI算力進駐深腦鏈，形成一個良性循環，最終成為全球最大的分布式AI計算平臺。

AI-POC共識算法  匯聚全球AI算力資源

深腦鏈使用的是業內首創的AI-POC（AI based proof of contribution）共識機制。共識節點完全由選舉產生，一部分由社區選舉產生，還有一部分根據神經網絡算法在計算節點中產生；哪些節點選中，完全由神經網絡控制，無法人為操控；且出塊節點會定期變化，安全性非常強。利用區塊鏈技術，集合全世界的算力資源并進行有效分配，將礦工激勵、代幣發放、AI計算資源的銷售和AI計算任務的分配結合到一起，構建“人工智能界的AWS”，即以Web服務的形式向企業提供IT基礎設施服務，通常稱為云計算。

我們知道，以PoW共識機制運行的主流貨幣，在挖礦時需要大量能源，并且寶貴的計算資源被看似“無意義”的計算中消耗了。而深腦鏈的設計則直接將計算資源利用，進行AI中的深度學習計算。這種共識算法對于對于企業和礦工來說是雙贏的，對中小企業而言，使用深腦鏈的云計算平臺服務，將不必再去購置動輒上萬的深度學習顯卡，免去高昂的硬件成本；對礦工而言，深腦鏈的云計算生態讓礦工不僅能夠獲得挖礦獎勵，還可以完成深腦鏈上客戶發布的AI訓練任務，獲得額外收益。

匿名容器＋分離機制保護數據隱私  構建高性能安全主網

在安全性方面，深腦鏈利用匿名節點容器、數據加密、數據交易中心等方式實現主動性和被動性安全防護機制。

數據出售者如果想要在深腦鏈的平臺出售提供AI訓練的數據獲得收入，同時又不希望數據被購買者泄露用戶隱私或者轉手出售給其他人，他可以在深腦鏈內置的去中心化數據交易平臺進行交易，購買者在交易平臺購買的數據無法直接拿到，而是直接進入深腦鏈的匿名節點容器進行訓練，訓練出來的模型也會直接進入計算引擎所在的匿名節點容器進行使用。數據購買者在訓練數據和使用模型的過程中是無法從節點向外部拷貝數據。并且最后出售者可以通過客戶端請求驗證匿名節點容器是否會作弊輸出原始數據或者原始數據的變種數據。

對于真實的AI訓練任務，數據的購買者可以實時監控AI訓練任務的運行狀態。所有的結果和重要節點資料都會保存并記錄下來，如果作惡會直接扣除保證金，系統還會引入系統評價和用戶評價機制，對運行的結果進行評價，同時出售者和購買者可以互相打分。

構建AI算力基礎設施  打造智能經濟生態

深腦鏈到底想要打造什么樣的公鏈呢？我們知道，作為AI底層公鏈，本質上是要構建AI的基礎設施和智能經濟生態。在整個生態中，有AI算力、AI算法、AI數據的提供者，通過智能合約進行交易。AI生態中， 還需要生態的治理方，需要通過設定規則，維持整個AI經濟生態的運轉。

深腦鏈想要打造的底層公鏈，具備如下特點：

1、底層采用Matrix平臺，采用Topic訂閱＋Event驅動＋processor的軟件架構，通過高性能異步架構，支持 高性能表現。

2、多鏈由主鏈＋工作鏈組成。主鏈包含所有工作鏈的schema定義，工作鏈數量不受限制；工作鏈由 sharding blockchain組成，支持無限分片。

3、區塊數據于shema定義，區塊大小支持彈性定義，塊數據支持壓縮存儲；

4、深腦鏈的通訊傳輸，采用自編碼解釋的二級制傳輸協議或者二級制加密傳輸協議，減少網絡帶寬， 并且同一鏈路的不同消息包的編解碼協議可以自由切換，提升傳輸的安全性；

5、立體網絡：在對等P2P網絡基礎上，建立層疊網絡，增加SN中繼節點角色，消息路由采用多層網絡 消息路由機制，加速消息傳播；SN節點具備地域分散性，網絡拓撲動態調整，提升整個網絡的魯棒性，抵御 DDOS攻擊，降低安全風險；

人工智能＋區塊鏈   智能合約實現宏偉藍圖

人工智能和區塊鏈技術目前都是前沿技術，如果能將兩者結合起來，將會產生革命性的化學反應，深腦鏈本身就在人工智能領域深耕了數年的時間，現在在融合了區塊鏈技術后，更是能夠體現出多重技術優勢，具體表現在：

1.低成本：深腦鏈通過區塊鏈技術讓人工智能神經網絡運算可以去中心化分布在全世界海量節點之上，通過深腦鏈的挖礦機制及閑置算力共享實現為AI企業節省高達70%的算力成本。

2.神經網絡運算性能優化:深腦鏈專注于服務人工智能廠商，當前人工智能產品都是以深度神經網絡為核 心算法為基礎進行開發的，深腦鏈在CUDA GPU之上進行運算優化，并對接目前主流的深度學習框架如： TensorFlow、Caffe、CNTK等等。

3.高并發：人工智能廠商的用戶是海量的，深腦鏈需要做到可以支持海量用戶的高性能運算，通過獨特的負載均衡技術實現每一個節點容器相互配合分攤并發壓力。

4.低延遲：除了訓練神經網絡時間可以很長，所有的線上用戶請求必須是秒級響應，深腦鏈的每個模塊都是能夠快速響應的，占用資源盡可能少。

5.隱私保護：深腦鏈通過加密算法和分離機制來保護生態中的每一個參與者隱私，讓參與者可以自由決定信息開發程度。

6.彈性供給：人工智能廠商的用戶請求并不是均勻的，很可能會出現高峰期的時候是平常的數十倍，這就需要能夠對突發流量進行有效的應對，需要通過彈性擴容技術，做到容器可以自動化部署，在流量高峰的時候快速復制部署到多個空閑節點。

7.自動化運維：當某個節點容器出現故障的時候應該能夠及時報警提醒，并且將故障節點移除，同時增加一個正常節點。

深腦鏈是全球首家利用區塊鏈技術來驅動的分布式AI計算平臺，占據了人工智能和區塊鏈這兩大未來人類發展最重要的技術高地，對比同類的項目可以說已經搶占了先機，但是我們也知道人工智能技術的發展日新月異，區塊鏈技術也還處于行業發展的早期，未來面臨的困難也是可以預見的，目前整個區塊鏈產業也彌漫著浮躁的氣氛，可以預見，以深腦鏈團隊為代表的項目如果可以保持踏實做事的作風，實現項目落地， 使AI與區塊鏈技術成功融合，將可能會對整個前沿科技領域的技術范式（以及人類自身）產生革命性影響。