区块链+AI项目投资逻辑
从技术角度出发，区块链+AI项目的投资逻辑将从数据、算力、算法层面进行分 析，技术方向的关注重点如图所示。
整体逻辑
1）AI 和区块链的投资趋势，是由区块链引发的，因此一定不是 AI 领域单边的 需求，因为那样的话就会回归 AI 领域的投资逻辑。我们需要探索交叉领域给双 边带来的机遇，以及创造全新的机会。
2）人工智能市场并不是一片蓝海，BAT 等巨头公司资源，技术优势非常明显。 初创企业在长尾众包市场机会可能大一些。比如未来去中心化的算法交易市场可 能更易落地，用物质奖励，来刺激机器学习专家开发模型，性能最好的模型会获 得更高比例的收益。
3）要让去中心化的AI市场起作用，就需要运用各种安全计算技术，包括联合学 习等，保证个人和公司提供的任何模型参数都能以完全私密的方式来处理。
4）目前创业要充分考虑到熊市的影响，已经有一定进展和实力或具有赚钱能力 的项目才能安稳度过熊市，比如项目主网已经上线、已经有实际业务现金流等。
数据
这一领域初创公司可以通过数据众包的方式，利用token的优势进行弯道超车。
1）数据保密：由于数据读写方面，区块链仅支持记录级写授权，但读操作时完 全共享，这种情况导致链上数据完全共享，因此数据的保密性很重要。
2）规模化存储节点：项目前期应该能吸引大量的储存节点，以降低数据存储的成本的项目。
算力
目前这一领域巨头公司优势明显，在目前的发展情况下，初创公司突破较难，等 算法市场、存储市场等生态起来了以后可能会有新机会出现。
1）AI芯片研发：英特尔垄断了芯片，芯片是人工智能算力的硬件基础，这类 项目投资者需要关注项目方是否有能力研发并生产芯片。
2）并行计算：算力分配需要考察各个客户端能否将提交的算法进行聚合修 改，保证算法参数实时有效的更新在每一个客户端，是目前AI算力分配过程中 遇到的难点，所以投资者需要关注项目方是否有能力处理大规模并行计算难题。
算法
1）算法保密：去中心的AI算法交易市场，让每个AI人才都可以为算法做出贡 献，但是要让去中心化的 AI 市场起作用，就需要保证个人和公司提供的任何算 法模型都能以完全私密的方式来处理。
2）同步模型参数：分布式网络协同训练人工智能模型时，参数需要通过共识机 制协同调整，如果模型参数不一致，最终的算法模型可用性非常低，所以此类项 目投资者需要关注项目是否能做到同步模型参数。
区块链+AI项目未来趋势
1.技术总体趋势：此领域成熟还有大量条件待满足
理想情况是：利用合理的 Token 模型构建底层价值网络，保证区块链节点的积极性，在区块链的隐私，性能，硬件，算法安全性提高的前提下，越来越多的数 据，算力，算法，新理论在市场上进行交易。同时进行自我优化。
2.隐私：首要因素
AI 相关的数据和计算的隐私，在云计算时代未得到彻底解决，区块链时代是一 个大的机遇。因此应关注隐私方面的进展。
3.经济模型：给予角色正确的激励
区块链+AI项目中包括数据的提供方和购买方，算力的提供方和购买方，算法的 提供方和购买方。如何协调 AI 生态中各种角色的经济激励，使更多的数据、算 力和算法在平台上交易，甚至贡献新的理论，是值得研究的课题。
4.扩容：更好的解决方案
随着区块链扩容方案的落地，目前AI+区块链中使用的各种算法可以有更智能的 解决方案。
5.存储：未来会出现更好的垂直性储存。
在训练AI模型的过程中，为了训练属于自己的模型，需要存储自己的数据。目 前 IPFS 方案的落地可能性众说纷纭，一种可能性是，会出现专门应用于人工智 能领域的数据存储协议，针对 AI 计算所需的隐私要求和存储 pattern 做的专门 的优化，有些场景下比通用存储可能会先出现落地应用。
6.硬件：期待专用芯片的出现
矿工一直在做的就是简单的SHA256的哈希运算，但深度学习还是以GPU通用 计算为主，而且深度学习训练的算法本身不是确定的，因此目前挖矿硬件是难以 支持深度学习训练的。未来期望会出现满足AI+区块链各种需求的专用芯片，配 合专门的协议，可以解决均等分配计算任务的难题，使得在矿工在挖矿给区块链 记账的同时，帮助解决AI计算问题。 软硬结合的系统是一个很大的方向，类似于TPU Cloud的发展路线
7.AI算法安全性趋势
AI算法如果架构在去中心化的区块链上，随着AI被用在各种区块链上的越来越 重要的场景，如果会出现没有任何一家公司完全控制算法，算法存在失控的可能性，因此，AI行为安全一定会变得越发重要。
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