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从个人角度比较好奇把云包装上blockchain的售价如何，能在Nvidia，Intel，Xilinx那拿到什么级别的折扣。我们和全日本最大的CloudGaming公司，拥有万张N卡以上的Ubitus合作。想体验世界最快多机多卡ImageNet训练的个人、机构、友商，可以预约千卡集群并用CTXC付费体验。FYI，暂居世界第二快的工作来自UCBerkeley的 Yang You和TACC的Zhao Zhang，暂居世界第一快集群的工作来自Chainer的母公司Preferred Network。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：

至于实际的区块链与AI结合的项目案例，目前当然是有的，但也多是玩具。

深脑链CEO，义语智能CEO何永：

深脑链不是玩具。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：

AI训练是Stochastic Gradient Descent过程，这是个对称计算，和Hash加密的非对称不一样，请问怎么防止在开源代码上的工作量证明里作弊？请何总介绍一下。

深脑链CEO，义语智能CEO何永：

深脑链解决的问题很简单，就是通过区块链技术把闲置GPU链接起来，建立一个全球的分布式人工智能算力网络，这个网络算力要比AWS便宜70%以上。AI企业通过容器的方式部署训练算法到节点中，这里面与工作量证明作弊没有关系。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：

那么就是个不开源的容器了？容器只要开源，如何防止fork代码改成作弊版呢？我假设您提出的网络不是中心化permissioned 管理模式。

深脑链CEO，义语智能CEO何永：

作弊是一个伪命题，AI企业要的是有算力可以使用。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：

PoW和PoS核心问题解决的就是交易作弊问题，怎么能说是伪命题呢？公链开源的意义也就在于此，否则就是个不开源给企业提供算力的计算中心？如果信任中心化，去中心的计算又有什么优势？企业的数据散落给全球闲置电脑吗？另外，企业要求的算力往往都是大规模多卡并行，一个去中心化训练中心需要参数服务器和优秀的网关配置协同移步梯度下降，这些配置本身就够发学术论文。事实上2017年Facebook的train imageNet in 1 hour用到256卡和特定网关交换机，在知乎上已经被研究者吐槽。但这并不影响企业级需求往往是计算中心模式的训练这个事实。

深脑链CEO，义语智能CEO何永：

深脑链包含三个部分：AI训练网络、挖矿、深脑公链，深脑链公链是类似DPoS的共识机制，AI训练网络可以理解为一个DApp，这个不存在作弊问题。AI企业关注的是训练的成本问题，是便宜还是贵，至于是否可以全球分布式训练，这个是世界级难题，需要全球的科学家一起努力，现在也不是AI企业现阶段关心的核心问题。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：

好的，那么就是说是个中心化训练的GPU云算力了，假设企业trust机房。

深脑链CEO，义语智能CEO何永：

深脑链最核心解决的是让天下人工智能企业有便宜的算力可用而不是把钱花在买大量的机器，人工智能企业最核心要做的是研发好的算法，把钱投在人才上面。中心化训练和还分布式训练，AI企业不关心，关心的是训练速度够不够快和是否便宜。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：

也就是散户没发参与挖矿，参与了也无法防止这个散户作弊对吗？

深脑链CEO，义语智能CEO何永：

个人可以挖矿。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：

个人能够挖矿又如何解决作弊问题呢，比特币里藏块攻击和签名攻击都是矿池常见要做的防备，如果DPoS的话，和PoW提交矿池不一样，验证计算量的部分本身就需要再做一遍计算了。DPoS和PoW矿池本身技术没有根本性差别，无非是固定节点算力说话还是代理人权益证明说话，清算级别都要防止交易作弊。

金色财经：区块链落地慢是业内共识，为什么这么多区块链项目热衷于嫁接AI，这会不会让落地难上加难？哪一类的AI区块链项目更容易被市场认可？

铂链创始人汪婷婷：

我不认可难上加难的看法。前面已经提到我们项目已经落地并且帮助AI企业降低了采集数据的成本，拓宽了数据渠道。目前已经有很多AI企业纷纷准备All in blockchain。区块链是AI创业企业降本增效、实现技术快速迭代的最好途径。

智能矩阵Atmatrix创始人高庆忠：

区块链+AI, 落地是否难上加难，关键要看其项目要解决的问题是什么、解决方法是否有效。能扬长避短，既能发挥AI优势，又能发挥区块链优势的项目，以及能解决实体产业实际问题的AI区块链项目未来将更容易被市场认可。区块链有短板，AI有困境，只要避开短板和困境，发挥各自优势和特长，两者结合还是很有前景的。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：