人工智能:長鋏：區塊鏈與人工智能的交集

現階段，號稱顛覆世界的兩項科技正各自面臨著難以攻克的問題，一邊是隨著人類科學技術的提升和生活水平的提高，AI領域的算力矛盾日漸突出；一邊是區塊鏈難以落地，僅停留在炒空氣幣的層面，讓從業者焦慮不已。

近日，長鋏受邀參加普華資本在杭州舉辦的「葛嶺求真·普華科技私享會」，并發表了《區塊鏈與人工智能的交集》主題演講，詳細講述了區塊鏈和人工智能之間「你中有我，我中有你」的存在關系。本文經主辦方授權鏈捕手發布，希望能對你有所啟發。

01

區塊鏈和人工智能結合是很好的方向

我可能是這個房間里唯一沒有人工智能背景的從業者，最近我也在狂補人工智能相關的一些知識。區塊鏈和人工智能是當前兩個炙手可熱的科技方向，我們從業者怎么看這個行業？外部看起來很熱鬧，但是我們內心是焦慮的。畢竟區塊鏈不可能永遠停留在炒空氣。我們一直在思考，區塊鏈什么時候能落地，真正與實體經濟結合？

區塊鏈和人工智結合，就是一個很好的方向。

我歸納了一下，區塊鏈和人工智能的結合，基本上可以分成四類。

第一類，通過區塊鏈發Token，然后用這個Token激勵社區，這是最簡單的結合。

第二類，和智能合約的結合。智能合約是區塊鏈非常重要的一個概念，其實現在看智能合約并不智能，所以有可能就想到用AI的結合，使得合約真正實現智能化。

第三類，和數據的結合。通過區塊鏈這種去中心化的網絡來保護數據的隱私。我對這個方向持保留態度，我認為這只能認為是一種分布式賬本，數據類的東西其實不適合放在區塊鏈上。

第四類，和計算力的結合。區塊鏈和人工智能最根本的生產力都來自于計算，我認為在計算力這個方向上，二者有融合的曙光。

02

為什么需要計算？

很多朋友問，區塊鏈為什么需要挖礦，畢竟這會造成非常巨大的能源浪費。現在也有很多共識算法，可以不需要挖礦，或者虛擬挖礦，比如內容挖礦或者交易挖礦等等各種各樣的創新。但是在我看來，其實不管是怎樣的設計，理論上都會犧牲去中心化，這種創新都逃脫不了用人治來代替計算機治理的問題。

Google的一位網絡性能工程師IlyaGrigorik寫的《最小可行區塊鏈原理》這篇文章非常好，作者用倒推法的方式解釋了比特幣這種POW機制其實已經是一種最簡潔的可行的區塊鏈方案。

彭博ETF分析師：Bitwise申請了BTC和ETH期貨ETF的等權重和市場權重ETF:金色財經報道，彭博ETF分析師James Seyffart發布推文稱， Bitwise實際上申請了兩只ETF。雙BTC和ETH期貨ETF的等權重和市場權重版本。目前，我們已收到多達12份以太坊期貨ETF申請。感覺明天我們還會再得到一個。[2023/8/4 16:18:22]

比如說現實中兩個人的交易，A向B借錢，兩個人彼此不信任，需要第三方擔保。但是擔保人可能會跑路，賬本也有可能遺失。這時候就會想到用分布式賬本技術來保證交易的安全。采用非對稱加密來對對方身份進行確認。

但是這個網絡在逐漸擴大，加入了N多個人。他們要共同來保管一份賬本怎么辦？

這時候就會想到要有共識機制。這個共識機制肯定不能是基于私鑰的共識，因為私鑰是可以分成無窮多個，也不可能是基于IP的共識。以前有人提出用個人電腦挖礦，認為更去中心化。但是這種空間上的去中心并不是真正的去中心，因為僵尸網絡會很容易控制很多臺家用電腦，一下子擁有很大的投票權利，就可以控制網絡。

所以中本聰給共識引入成本，這個成本就是計算力。這樣一來，你投入的計算力越多，在網絡中的投票權力就會越大，保護這個網絡免受攻擊。

這也是為什么會有區塊概念，因為打包交易需要付出計算力的成本，單筆交易很難承受打包交易的成本，所以大家有很多筆交易構成一個區塊，共同支付礦工手續費，同時區塊產生的新幣獎勵給礦工。

很多其它共識機制，聲稱不需要投入計算，不需要能源的消費。按照他們的設計，其實不需要有區塊這個數據結構，最近出現的一些新型的共識，其實是沒有區塊的概念，所以能否稱之為是區塊鏈，要打一個問號。

還可以用二分法的方式來解釋為什么需要挖礦。

其實很簡單，現實世界和數字世界存在一種對比的關系，或者叫做鏡像關系。現實世界都是隨機性的，數字世界都是偽隨機的。詳細的對比關系這里就不展開介紹了。

區塊鏈其實可以看做是印刷機的逆向機。

這句話不太好理解，當年真格基金徐小平找到我，讓我用一句最通俗的話介紹區塊鏈，我說區塊鏈是印刷機的逆向機，在我看來，這種解釋已經很清晰了。

印刷機的誕生的意義非常偉大。在印刷機誕生之前，知識和信息都是一種競爭性資源，像圣經、幾何原本、武林秘籍等都是手抄本。我擁有，別人就不能再擁有。

Glassnode首席分析師：比特幣賣方風險比率接近歷史最低點，大行情或即將到來:5 月 24 日，據 Glassnode 數據顯示，當前比特幣賣方風險比率接近歷史最低點。Glassnode 首席鏈上分析師 _Checkmatey_解釋稱，該數據表明投資者已不愿在當前價格范圍內實現盈利或虧損，這通常發生在買賣雙方都精疲力盡的時候，表明大行情即將到來。需要注意的是，2018 年 11 月時該數據的值也非常低，僅表示交易者在此價格范圍內精疲力盡，但并未告訴我們他們希望價格向哪個方向波動。[2023/5/24 15:22:29]

但是印刷機誕生以后，知識和信息就變成一種大規模、可復制的非競爭性資源。

互聯網其實就是印刷機的加強版，在互聯網上一切東西皆可復制。這就造成一個問題，我們很難用互聯網方式來處理競爭性資源，現實中資產的轉移，其實都是競爭性資源的轉移。

當然支付寶也可以實現這種交易，但是支付寶的交易其實是一次數據庫操作，數據庫操作是不可信的，因為是中心化的架構，所以并不可靠。

為什么早期數字貨幣的先驅都失敗了。他們也是用密碼學的方式，因為他們沒有找到一個方法，在數字世界中實現競爭性資源的轉移。

區塊鏈，首次用互聯網的方式，在數字世界中實現競爭性資源的轉移。

一筆比特幣的交易，跟現實中的原子的交易是完全一樣的。假如我少一個比特幣,別人那里肯定會多出一個，而不是一次數據庫的操作。

為什么需要挖礦？其實可以這樣來理解，在現實世界中，我們要復制一模一樣的東西是很困難的。就跟在數字世界中要防止一樣東西被復制，也是很困難的。

原因其實都是熱力學定律。要復制一模一樣的東西，按照熱力學第三定律，其實可以轉述成：你是否可以制造出完美晶體？

要知道，制造出完美晶體，需要達到絕對零度，這要投入巨大的能源消耗。反過來，要在互聯網上實現這種競爭性資源的復制一樣，要投入計算力的消耗。投入的計算力越高，防止雙重支付的壁壘就越高，這也是大家這么信任比特幣的一個原因。

我在2014年的時候提出來了「區塊鏈不可能三角理論」。講的是安全性、效率和去中心化三者之間不能同時共存。

在很多領域都存在不可能三角，比如在分布式計算領域，存在一致性、分區容錯性和可用性的不可能三角。在分布式域名領域，存在安全、去中心化和人類可讀性的不可能三角。在希爾伯特公理化系統，存在一致性、獨立性和可判定性的不可能三角。

歐洲央行：銀行應改進其早期客戶分析和對可容忍風險敞口的監控:金色財經報道，歐洲央行（EuropeanCentralBank）表示，銀行應改進其早期客戶分析和對可容忍風險敞口的監控。他們還應該努力確保他們始終給予最適當和可持續的寬容措施。[2023/5/22 15:18:32]

其實他們講的都是一回事。在希爾伯特公理化系統中，一致性表示命題不能相互矛盾，其實對應著安全性。大家共同保存的賬本不能互相矛盾，一筆錢在你的賬本上已經花出去了，在另一個人的賬本上不能還沒有花出去。

獨立性，講的是這些公理不能夠相互推導出來，其實就是對應著去中心化。去中心化，其實是一種共識的過程，這意味著參與共識的這些節點，有充分的、自由的決策權，而不是像僵尸網絡控制的一些節點，空間上看起來更去中心化，但是在的共識的過程當中，它是一致行動人，缺少獨立性。

可判定性，指的是不存在一個通用的算法，可以提前驗證一個命題是否成立，其實對應著效率。

03

什么是真正的去中心化？

去中心化，其實它是有中心的。

現在很多人批評POW網絡，比如存在著算力的集中，芯片生產商的集中，錢包的集中等，這造成了中心化。

其實這種批評并不成立，因為去中心化是一個過程，結果上它是有中心的。去中心化最全面的一個內涵就是這些邊緣的節點，有成為中心化節點的權利，也就是說它是一個動態的過程。比如說，現在在算力上排名靠前的礦池，在11年的時候，其實還都是些小角色。所以，這是市場自由競爭的過程，是動態的過程。

去中心化和中心化的區別很大。如果不能區分，很容易被一些概念忽悠，很多區塊鏈認為自己是高TPS，這是一種互聯網思維。因為高TPS，肯定是犧牲了去中心化。

最重要一點，去中心化的區塊鏈，它的安全性是一個數學問題，如果變成一個中心化的網絡，安全性問題就變成了一種人性問題。

最近我也看到很多一些新的項目，一些新型的共識算法，最終都離不開，比如說一些檢驗點的介入，分片技術，還有超級節點、領袖節點，不管換什么樣的說法，總歸來說，這是一種人的共識來代替算法的共識，這就使得區塊鏈網絡的去中心化程度會降低。

剛才講了工作量證明，為什么它的安全性是一個數學問題？

CoinShares將CoinShares Physical Ethereum ETP管理費用降至0:2月1日消息，CoinShares 即日起將 CoinShares Physical Ethereum ETP 的管理費用從 1.25% 降至 0。此外，在以太坊上海升級之后，CoinShares 將能夠為其 CoinShares Physical Ethereum ETP 的投資者提供流動性和質押獎勵。

CoinShares 是位于歐洲的數字資產管理公司，為包括企業、金融機構和個人在內的眾多客戶提供廣泛的金融服務，涵蓋投資管理、交易、證券和消費產品。該集團總部位于澤西島，在法國、瑞典、英國和美國設有分支機構。[2023/2/1 11:41:23]

因為要逆轉區塊鏈上的交易，這個問題可以簡化為「賭徒破產問題」。

假設攻擊者擁有了全網算力的10%，我們可以清楚地知道，他追上這個區塊的概率是0.0002。

左邊的圖是追上z個區塊的的概率曲線，我們看到，在z=6的時候，它的概率幾乎等于0，這也是為什么在比特幣的早期，中本聰認為6個區塊鏈交易確認以后，這筆交易就算作是絕對的安全的原因。

如果是POS機制，它實際上是一種虛擬的挖礦，不需要真正的計算，以這個賬戶中所持有的幣天來決定獲得利息幣的多少。既然是一個人性問題，只能用博弈論分析。

我們認為，POS最終會導致中心化的局面。因為大戶持有的幣很多，每天獲得的利息幣就多，會有足夠的動力去開客戶端。但是小戶每天獲得的利息幣很少，所以他會傾向于關掉客戶端。這是一個致命的均衡，最終會落到97/0這樣一個均衡當中。

所以它本質上是中心化系統，而且這個中心化，不像比特幣所謂的算力的中心化、挖礦的中心化，它們是一種市場的競爭機制，因為新來者可以通過市場的自由競爭來擊敗原來的領先者。

POS，它不再是一個動態的機制，它是可以理解為一個硬編碼系統，權力的分配一開始就寫好了，大戶只要不賣幣，永遠在這個網絡中有最大的話語權。

安全團隊：The Humanoids項目Discord服務器遭到攻擊:金色財經消息，據CertiK監測，The Humanoids項目Discord服務器遭到攻擊。請社區用戶不要點擊、鑄造或批準任何交易。[2022/8/18 12:33:53]

04

為什么需要AIPOW？

我們為什么要做對人工智能友好型的工作量證明機制？

POW其實是有它的問題的，批評最多的就是說，挖礦造成了巨大的能源和硬件的浪費。但是這個問題不能混為一談，這其實是兩個問題。

第一，能源浪費，我剛剛已經解釋了，這個批評是不成立的。因為你投入的能源消耗越多，安全的壁壘就越高，所以能源的浪費其實相當于為區塊鏈內注入負熵。

第二，硬件浪費，這個批評我覺得是成立的。因為比特幣的礦機的計算能力很高，但是他不挖礦的時間或者是他被淘汰之后就是一堆廢鐵，完全沒有其他的用途，因為只做哈希運算，應用范圍太窄。

所以我們確實會覺得這可能造成了一種計算資源的浪費。

所以我們提出的對人工智能友好型算法，這意味著我們可以直接使用AI的芯片來挖礦。這樣的話，我們這些礦機在不挖礦的時候，或者是淘汰了之后還有其他用處。

要完成這樣一個創新的目標，我們必須要實現兩點：

第一點，對現有的人工智能ASIC型友好。我們認為，人工智能終將進入ASIC時代。第二點，我們必須要采用人工智能運算中最通用、最廣泛、最高密度的計算。

首先，來看一下AI運算的需求，非常旺盛。

視頻領域，全球每天圖像識別需要10個Exa的浮點運算。語音有70個Exa的浮點運算。安防攝像頭有210個Exa的浮點運算。加一起，深度學習的計算力需求大概有300個Exa的浮點運算。

可以說，AI領域領最大的矛盾，就是人民群眾日益增長的計算需求與落后的計算力的之間的矛盾。

我們為什么認為AI也需要進入ASIC時代？參考比特幣硬件的發展歷史，用五年時間，就走完了從CPU、GPU、FPGA到ASIC挖礦的整個歷程。

這一方面是由于比特幣巨大的經濟刺激，導致硬件的迭代更新特別快，遠遠超過摩爾定律。

右邊這張圖是比特幣的挖礦難度的增長曲線，在250K個區塊鏈高度之前，比特幣的全網算力幾乎可以忽略不計的，之后算力開始大幅的增長。在這個時間點上發生了什么事情？就是第一代比特幣挖礦ASIC礦機的面世，也就是嘉楠耘智所生產的阿瓦隆礦機。

第二，我們必須要在共識中引入大量的矩陣運算。

我最近看到一個專家批評現在有AI芯片這個說法，他認為不存在真的AI芯片。

他說的好像也有道理，因為人工智能算法是各種各樣的，那么不同的算法可能對芯片的要求又不一樣，所以不存在一種通用的AI芯片。

但是我覺得，在最底層的層面，他們最終都離不開矩陣運算。最近我看過一篇論文，就是GoogleTPU論文說，90%以上計算其實都是矩陣運算，還有50%是卷積運算，但卷積運算最終也是要轉化成矩陣運算來做。

為什么神經網絡效率更高？我認為就是相當于一種降維攻擊，就是用算法來模擬神經網絡的多維結構。而且，矩陣運算是非常適合開發ASIC芯片，因為它的運算非常規整，而且可預期。

所以我認為，不管什么樣的AI算法，最終都脫離不了矩陣運算。

05

Tensority算法是如何工作的？

比原鏈采用了對AI友好型的共識算法——Tensority。

比特幣的工作量證明機制，非常簡單，它其實是用前一個區塊的哈希加上1個Nonce,再次哈希之后與預期的難度閾值進行比較，如果達到要求，就完成了工作量的證明。

我們的Tensority算法要復雜一些，除了第一步的種子生成和最后一步的工作量驗證和比特幣是一樣的，中間的過程全部是相應的矩陣運算。

首先我們用前面128個區塊的哈希，統一生成種子，這樣做對預防51%攻擊具有很好的防御性。這一步的過程的話，其實就是為了生成一個隨機的矩陣，前面哈希的過程其實都是為了給Scrypt加密算法創造輸入的條件。

我們為什么要采用Scrypt算法？這個算法其實是萊特幣挖礦的算法對硬件功耗要求不是很高。我們一開始就想到，一定要是一種低功耗的模式，這樣的話我們的網絡才會更健壯，更去中心化，這意味著理論上所有的AI智能終端都可以參與比原鏈的挖礦。而且Scrypt算法的安全性在過去幾年已經被驗證了，從來沒有被攻破過。

得到這樣一個128B*1024B*32B的矩陣后，再轉換成更規整的矩陣，這一步的目的就是為后面的矩陣乘來生成128位的矩陣做一基礎。

其實這一步很關鍵，因為我們的算法90%以上的這個運算都是集中在這一步，所以這一步的的目的也是很明確，就是為了讓AI的計算能力得到體現。128位的矩陣相乘之后，得到一個256位的矩陣，最終我們再對這個難度值進行對比，不斷迭代，滿足條件之后生成一個區塊。

06

Tensority算法對AI芯片生態的影響

Tensority算法對AI芯片行業，將會有比較大的影響。

第一，強化了AI芯片的低功耗的設計。

第二，降低了AI芯片的設計風險和回本的周期。這個是很容易理解，現在做深度學習芯片，第一代和第二代可能沒什么市場，如果有挖礦保本的需求，設計風險就大大降低了。

第三，促進AI芯片的普及。這就像現在市面上的顯卡礦機對顯卡的刺激一樣。

右邊這張圖是英偉達的股票，我認為它的股價很大程度上是由顯卡礦工所支撐的。

左邊的圖是我們國產芯片細分市場的占有率。非常之低，很多領域都是零，最高也就22%，唯獨在一個領域的形勢比較喜人，就是區塊鏈領域。所以我認為，國產芯片行業通過區塊鏈，實現彎道超車也是有可能的。為什么比特幣礦機迭代那么快，就是強大的利益不斷驅動創新。

我們認為，將來可能會出現區塊鏈和人工智能通用云。

過去，區塊鏈的計算力很高，但是它的運算不能用于其他用途。相當于一個水池，用隔板隔為兩個部分。左邊的相當于區塊鏈，水位很高，右邊相當于人工智能，水位很低。

現在我們通過這樣一個方法，把隔板打通，左邊的水位會下降，右邊的水位會上升，會形成一個通用云，挖礦設備在閑置的時候，可以做AI運算。AI硬件淘汰之后也可以繼續挖礦，大大節約社會成本。

還有一種模式，分布式計算，這個模式已經出現了，有一個自稱Airbnb的深度學習項目，收集礦工的算力來提供深度學習服務。它的收益是挖礦的三倍，同時它又給用戶提供深度學習服務，收費又是AWS的1/5，所以這確實是一種雙贏的局面。

我們還提出了「onecameraonevote」，理論上所有具有AI計算能力的攝像頭都可以參與比原的挖礦。因為攝像頭24小時在線并且聯網，數量巨大，空間分布廣闊，非常去中心化。

從攝像頭的角度來說，會降低自身的硬件部署成本。而且它大部分時候是休眠狀態的，只有在有人物活動的時候，它才會被激活。而且我們采用的是一種低功耗的算法設計，攝像頭在挖礦的時候只比休眠狀態的功耗略微高一點，所以這也是一個雙贏的局面。

另外，我們還支持Int數據類型，也是為了讓將來幾乎所有的AI智能設備都可以參與比原的挖礦。

07

計算即權利

最后是我經常講的一點：計算即權力。

有人認為人工智能、區塊鏈和大數據這三項新興技術，分別代表著生產力的變革、生產關系的變革和生產資料的變革。其實他們背后有一樣東西就是相通的，就是計算。

我們認為，不僅是在區塊鏈領域、人工智能領域或者在其他領域，誰掌握了計算力，誰就掌握了權力。這代表著一個非常宏大的藍海市場。

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