深腦鏈：它用區塊鏈制了劑猛藥，直擊讓 AI 企業痛苦的高昂算力成本 | 創業

2017 年開始，AI 和區塊鏈則成為科技界的兩大寵兒。他們有多火？先看兩組數據：有數據預計，2018 年全球 AI 市場規模將達到 2700 億元。2022 年，全球區塊鏈市場規模將達到 139.6 億美元。2017 至 2022 年間，該市場的年復合增長率為 42.8% 。毫不誇張的說，任意 AI +、區塊鏈 + 的項目都會引人側目。那麼，如果 AI + 區塊鏈又會撞出怎樣的火花呢？

其實，AI + 區塊鏈已經不是新生事物，如一些醫療 AI 或者金融 AI。這些是既需要區塊鏈建立數據信任，也需要 AI 提升效率的場景，都是二者「並肩作戰」的案例。當然，這兩種技術也可以相輔相成，如幫助炒幣的炒幣機器人，或者是幫助提升 AI 算法，算力的區塊鏈應用。

深腦鏈 是後者，它的願景是基於區塊鏈技術，為 AI 產品提供一個低成本的、隱私的、彈性的、安全的去中心化 AI 計算平台。而且，其在 2017 年曾獲得知名分布式智能資產 NEO 的戰略投資。它究竟有什麼神秘的魅力？

首先，我們需要理解區塊鏈與 AI 的關係。深腦鏈的 CEO 何永以 AI 的發展解釋了這兩種技術的交集所在。AI 技術其實分為三部分：算法、算力、數據。對於 AI 公司來說，算力和數據方面的挑戰尤為頭疼，這也是深腦鏈的發力點。

「一方面是數據的隱私安全問題。因為一般情況下，數據訓練是在 AI 企業的機器上，所以企業要把數據拿到手才能用。這樣的話數據的擁有權和使用權沒有分離，數據提供方則會擔憂數據泄露。」首先，何永指出數據信任無法保障，是目前很多 AI 企業數據來源很困難的原因。「另一方面是算力跟不上，企業用數據做訓練的周期特別長。使用深度神經網路訓練出特別大的模型，如果只有幾台 8 GPU 的機器，企業可能要訓練幾個月時間。有的企業為了縮短訓練時間，就投入大量的錢買大量的機器。但這個成本非常高。」何永說。

對於這兩個讓 AI 公司感到痛苦的問題，何永認為區塊鏈的分布式計算和數據隱私方面的優勢可以很好地改善。算力方面，深腦鏈中的 AI 計算節點，包含大型 GPU 集群運行的全功能節點 (永久節點)、AI 企業閒散的空餘 GPU 服務器計算節點以及個人閒置 GPU 計算節點。也就是說，裝了這個平台，機器閒置也可以成為深腦鏈全球網路的節點提供的算力。另外，由於底層分布式訓練平台彈性大，可以支持大規模並行神經網路的訓練，AI 企業更容易訓練。其中 AI 廠商購買基礎的神經網路計算資源需要支付費用，此外可以挖到系統根據深腦鏈代幣獎勵算法所獎勵的代幣。

數據方面，AI 企業可通過智能合約在深腦鏈上向提供數據的廠商買數據，然後在鏈上訓練。整個流程沒有脫離鏈，這可以解決數據提供廠商的信任擔憂。「我們希望讓 AI 企業快速、低成本地訓練出模型。我們目前已經可以做到算力成本降低高達 70% ，大幅縮短 3 – 6 個月甚至更長的訓練時間。「何永說。

不過，AI 算力和數據都是兩個比較麻煩的領域，特別是數據問題，雖然區塊鏈有信任優勢，但是具體的應用還需要更多的認可。所以關於深腦鏈的落地與發展，何永希望可以有階段地一步一個腳印。「第一個階段是算力成本降低。這時，AI 企業自己攜帶數據訓練；第二個階段才是有廠商將數據放在鏈上尋找用戶買賣。「他說。

雖然 AI、區塊鏈近年突然走向爆點，然後迅速滲透。但是從技術發展上來講，兩者都還處於比較早的階段，和理想的應用場景還有距離。那麼，將兩個在發展早期的技術結合，會不會增加未來不可期的風險呢？對此，何永認為：「AI 行業現在最賺錢的是晶片，它提供的是 AI 的基礎設施，可提升整個行業里面的生產力。但是企業無法保證這些晶片 24 小時運轉，所以產生了很多閒置。我們讓這些閒置的資源都可以利用起來，所以我們是改善生產關係，也是基礎設施。」他覺得，AI 未來的發展空間依然非常巨大，而目前大量企業進場，需要基礎建設。「目前是一個最好的時機。」他說。

將區塊鏈與 AI 行業結合，通過生產關係去改變整個行業價值，這是深腦鏈區別於很多區塊鏈項目的地方。很多人容易把區塊鏈和發幣綁在一起，所以整個區塊鏈行業真正能落地的應用極少。」其實判斷一個區塊鏈項目靠不靠譜，最關鍵的問題是他的 token 不只投資者買，還有用戶買。而且用戶在無論什麼價格的時候都會買。資本是有一定泡沫存在，但是用戶是長期存在的。」何永表示不能只是為了發幣而發幣，而是要體現價值，「一個項目沒有真正落地之前，它其實就是個空氣，有可能會歸零。」

對於區塊鏈企業的商業模式，何永直言不諱：「區塊鏈企業的核心目的就是讓他的 token 可變得更加有價值，而不是為了盈利，所以 token 改變了生產關係。」不過，他再三強調「價值」是指的對於用戶的價值，而不是投資人買起來的價格。

題圖來源：123RF

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