深脑链首创的区块链驱动的人工智能计算平台如何帮AI企业降低70%算力成本？丨CCF-GAIR2018

本文摘要：大规模分段神经网络的训练，让人工智能企业更容易训练，浅脑链的目标是大型分布式训练，现在可以做10两组参数在10两组有所不同的机器训练，但还无法做到1两组参数在10两组机器上训练，这是世界级难题，浅脑链不会牵头较为前沿的研究机构一起探寻，坚信未来不会有更佳的解决方案。还须要认为的是，通过区块链构建的算力分享，算力获取方可以取得代币奖励，用户只需卖很少代币就可以做到原本一样的事情构建互利共赢。

大规模分段神经网络的训练，让人工智能企业更容易训练，浅脑链的目标是大型分布式训练，现在可以做10两组参数在10两组有所不同的机器训练，但还无法做到1两组参数在10两组机器上训练，这是世界级难题，浅脑链不会牵头较为前沿的研究机构一起探寻，坚信未来不会有更佳的解决方案。还须要认为的是，通过区块链构建的算力分享，算力获取方可以取得代币奖励，用户只需卖很少代币就可以做到原本一样的事情构建互利共赢。浅脑链天网计划启动，构筑AI+区块链护城河AI+区块链需要解决问题AI企业最严峻成本及融资两大难题早已毫无疑问，但绝大部分的区块链项目现在还只有白皮书。

何永热情地回应：“我们的测试网在6月底运营，目前早已通过3类现实AI训练模型测试用例，这指出我们的产品需要确实落地，产生商业价值。其中很最重要的原因是我们做到AI和区块链都很早以前，也有不少募资，有对行业的了解，又有强劲的团队，别人想要剽窃很难。

”他同时认为，任何一个产品都必须长年的测试才能显得更为强壮，测试过程根据用户的对系统可以优化，需要让主网上线的时候更为稳定，为此浅脑链基金会在北京时间6月15日月启动“天网计划”，向全球征求算力。据理解，重新加入“天网计划”要有四个资质：1、GeForce GTX 1080Ti或以上的2、4、8卡GPU及以上的GPU显示卡资源（作为AI测试网计算出来节点）；2、1TB以上的存储资源（作为AI测试存储节点）；3、内存64GB以上；4、比特率100Mbps以上。浅脑链将投票决定1000台AI机器作为测试节点，这些测试节点获得的报酬还包括：优先终端主网节点的权利，提升沦为共识节点的分数（每年数百万DBC奖励），免费用于浅脑链测试网已插手的所有计算资源。

浅脑链的目标是7月底征求到1000个节点，之后将举行黑客马拉松，黑客马拉松将面向全球的人工智能企业。参与者明确提出人工智能领域的难题，然后投票投票决定10个或者更好的难题，向全世界的科学家和人工智能企业和个人征求解决方案，名列靠前的解决方案就可以取得DBC的奖励，一等奖奖励是50万美金的DBC。当然，这是在浅脑链的测试网络上训练已完成，不必须自己有机器，参与者只必须贡献脑力和算法。

随后的10月，浅脑链计划将主网上线，并发售证书矿机，这些矿机由浅脑链的合作伙伴生产，矿工出售矿机可以凿浅脑链的代币DBC，人工智能企业缴纳代币，从而品尝这些算力。何永还回应：“我们本身不做到云，是一个对外开放的链，大家可以权利地重新加入。

我们早期期望中小型的平台重新加入，会企图劝说阿里云、谷歌云重新加入我们，但是五年、十年以后他们就很有可能重新加入进去。”算力+算法+安全性数据驱动AI加快发展算力低成本的难题解决问题后，即便算法准备好，想训练数据就出了仅次于的难题，尤其是很多隐私的数据很难卖到，因为数据泄漏是所有享有数据的公司都担忧的问题。何永回应：“数据的安全性分两层，第一层是行业的数据安全，第二层是AI企业本身担忧内部数据泄漏的问题。

”他更进一步回应，区块链技术刚好解决问题了这个问题，它本身就是一个相连全球的链的网络，本身就能解决问题隐私的问题。具体来说，浅脑链人工智能计算出来平台上的所有数据在链上流动，通过区块链技术完全把数据的拥有权和使用权分离出来。

人工智能企业在链上训练，买数据的公司数据也在链上，使用者无法展开拷贝，很好地维护数据的隐私。解决问题算力、算法、数据问题之后，易用性也十分最重要，据报浅脑链获取的是一个原始的可视化的界面，在这个可视化界面里面AI企业可以便利地出售数据，可视化界面可以看见训练过程，函数数值的过程都可以看见，协助人工智能企业的用于更为便利，这个工具在主网上线时会发售。

既然是AI与区块链的融合，区块链方面浅脑链不会有50亿代币，前5年每年凿5亿，其中3.5亿是做到人工智能计算出来，1.5亿是做到网络存储，每5年减为，第二个5年凿2.5亿，第三个5年凿1.25亿，大约100多年挖完。何永对(公众号：)特别强调：“我仍然尊崇一个理念，代币一定不是投资人卖，一定是用户去卖才有价值。

浅脑链的DBC瞄准十年，期望五年十年后它可以自己展开社区化运作，沦为自我自律网络。”当然，浅脑链的愿景是期望用区块链驱动的人工智能产品服务于整个人工智能行业，用低成本、隐私、弹性、安全性、去中心化的人工智能计算出来平台推展AI的发展。

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