深脑链旨在构建一个区块链驱动的AI云计算网络，通过去中心化大幅降低使用成本，服务于广大中小型AI企业。
近十年，得益于深度学习算法（多层神经网络）的提出以及图形处理器（GPU）性能算力的极大提升，人工智能领域已经变得炙手可热，基于人工智能技术的各类应用也如雨后春笋般涌现。
它的应用领域也几乎无所不包，大到天气预测、火箭发射、太空探测、国防装备，小到自动驾驶、人脸识别、语音识别、AI翻译等等。
“训练”为王
然而人工智能却绝非“天生骄傲”。
同人类的新生儿一样，新生的人工智能程序除了“哭”之外能做的其实十分有限，想要让它担负重任，就需要不断地将真实应用场景“数据”塞到它的嘴里，助其快快长大，这个过程在人工智能领域称为“训练”。
▲机器学习与人类思考的类比
“一万小时定律”对人工智能依然适用，只有经过“训练”的人工智能才具有科研及商业价值，所以各大AI公司，无一不把对人工智能的“训练”摆到头等位置。
而在具体的训练过程中，想要加快训练进度，除了优化“数据”和“模型”之外，最简单易行的方法就是“堆砌硬件”。出于成本的考虑，AI公司大多数时候并不选择自己组建机房，而是选择“云计算”平台。
传统的中心化大厂，诸如腾讯云、阿里云、AWS（亚马逊云）等均有此类服务，然而高企的使用成本却让很多的中小型AI企业望而却步。
精通“人工智能”及“区块链”技术的资深专家何永看到了其中的痛点，于是便有了后来的“深脑链”。
区块链 + AI云计算
AI云计算市场近年的增速惊人。
据 OpenAI 近日发布的分析表明，自 2012 年以来，人工智能训练任务中使用的算力正呈指数级增长，其目前速度为每 3.5 个月翻一倍（相比之下，摩尔定律是每 18 个月翻倍）。
相比传统的AI云计算，深脑链在加入“区块链”技术之后，为这个行业带来了以下改变。
1、训练成本降低
“全球的机器（硬件配置建议在1080Ti 2卡以上）可以自由加入「深脑链」网络。我们的目的是，通过区块链独特的激励机制，吸引足够多、足够便宜的机器加入我们，进而降低AI企业的训练成本。”深脑链CEO何永这样说道。
“首先，我们引入了「接入即挖矿」机制，这样即便你的机器闲置，我们也会按照接入时间对接入者进行DBC奖励。除此之外，你还可以通过完成AI训练获得更多奖励”。
何永接着说道，“现在我们已经推出了深脑链官方的高性能矿机，售价 65 万美元。这种矿机接入深脑链后，当币价为0.05到0.1美元区间时，预计 3 ~ 5 个月即可回本”。
“未来，AI企业在深脑链的训练费用将是AWS的五分之一，阿里云的四分之一”。
2、数据隐私保护加强
AI的训练数据对AI企业来说至关重要，不同数据训练出来的“AI”就像生长在黑土地和盐碱地的庄稼。
如果交由中心化的平台执行“训练”，没有人能证明中心化的机构不会把数据盗取，它甚至无法自证，原因在于它的代码没有开源。
而在深脑链的网络中，所有的代码都是开源的，并且由于去中心化的架构，大大降低了数据丢失风险。
除此之外，深脑链的分布式存储逻辑保证了一定的容灾率，AI企业的数据在安全性方面也得到了保证。
AI 训练网络
深脑链的AI训练网络将于8月8日上线。
在这个网络中，用户可以提交深度学习、机器学习或其他类型的AI训练需求。
深脑链网络提供4、8、128等不同GPU配置的机器，以及多种训练框架如 TensorFlow、Caffe 2、H20、PyTorch、H2O Deep Water、MXNet，用于满足AI企业的训练需求。
训练前，用户除了可以上传自有的学习模型和数据集，深脑链上还上架有付费或免费的模型、数据集以供AI企业租用或购买。
提交需求后，深脑链平台会自动寻找、匹配机器算力。随后执行训练的节点会根据提供算力的大小，获得相应的DBC代币奖励。
训练时，用户可以通过机器上的日志监控整个训练过程。除此之外，深脑链还提供了图形界面辅助用户操作。一旦训练中出现异常，用户端可以看到预警内容。
训练结束后，用户需要根据约定的价格支付相应DBC，随后整个训练的数据、日志、模型也将在训练的机器上被删除，当然如果需要保留也可以选择将数据保存在深脑链平台的分布式存储上。
最后
值得注意的是，深脑链的共识机制没有采用粗犷的POW，而是采用了类似DPOS的AI-PoC（Proof of Contribution），这是一种不需要经过大规模Hash运算便可达成的机制。
这样的做法既规避了传统挖矿造成的算力浪费，又兼具了区块链“匿名”、“安全”等等优势，一旦形成规模化，对AI行业将产生良好的推进作用。
作者：托尼托尼98，区块链领域报道请联系微信 fengyutanjun，添加请注明来意，非诚勿扰。
