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区块链+AI可以诞生非常多的项目，未来软件系统会和芯片结合越来越紧密是必然的。软件定义芯片。但是这个和Wintel模式完全不一样，Wintel是结盟垄断，这个在区块链世界是不可能出现的。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：

区块链技术的发展一定会走系统与芯片结合之路。可以看看Google和Nvidia本身都是软硬结合，AI自身发展就已经是WinTel模式了。只不过在区块链加入后，很可能出现无法一家独大垄断的局面，可能是各路WinTel。

墨客、井通创始人周沙：

同态加密，有没有考虑过用ASIC？

智能矩阵Atmatrix创始人高庆忠：

专用芯片ASIC和可编程FPGA，是区块链与芯片结合的重要发展方向。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：

有些硬件厂商在做这个方向。其实也有些trusted computing意味。

普渡大学区块链实验室副主任刑大地：

同意，我个人觉得这是很有可能出现的，将来算力会像通用货币一样，成为这个世界最后的硬通货。现在很多人在研究如何把完成特定功能的计算放到硬件里面来实现。举个例子，比如专门做数据库操作的芯片，大家知道其实交易所的交易速度，其瓶颈并不是match engine的性能，而是数据库增删改查的速度。而如果出现了专业化的，可以进行大规模高并发的专业芯片，那么大多数的交易所都可以达到火币、币安的交易速度，技术上的门槛会被大规模降低。人工智能芯片也是一样，比如完成Xboost算法的专用芯片在金融建模中得大规模使用，TensorFlow框架的专业芯片在语音识别过程中得大规模应用，都是可以期待的。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：

芯片这块，我们项目本身链上模型都用到模型压缩，quantization，这些都是针对整型计算的，芯片级别有生态布局当然非常重要，这一块我们和一线厂商FPGA制造商等、包括我们的投资人比特大陆都有紧密的布局打算，加上区块链的帮助，有可能对Nvidia一家独大的闭源生态产生冲击。

Cortex联合创始人兼CTO田威扬：

区块链跟芯片结合度已经相当成熟了，这个问题提的应该是针对AI领域的。我的观点是：软硬结合是一定的。AI结合芯片远远不如区块链领域，对EE行业、IC还处于比较漠视的态度。最重视的反而是Bitmain，两整层人做AI，还在疯狂挖AI一线大厂的人。最适合区块链的芯片形态，各种都有过，必须值得AI人尊重、学习。最适合AI的芯片形态，以ARM、FPGA、ASIC、GPU四种模式为代表。如果不尊重EE、IC设计行业，AI科研还会出现类似2-stage detector的垃圾设计。

普渡大学区块链实验室副主任刑大地：

算法芯片化另一个重要的价值在于，开源时代，那些很难被保护的技术领先优势，可以依赖芯片化保证一定时间段内的领先。其实苹果最核心的竞争力就是他得芯片设计能力，依靠芯片保护了他最重要的know how，从而在市场上始终保持十几个月的领先。

Cortex联合创始人兼CTO田威扬：

说到苹果，他的模型压缩还落后Intel Labs和地平线一代。软硬结合的意思就是两手都要硬了。

智能矩阵Atmatrix创始人高庆忠：

区块链软件要芯片化，首先硬件化，故软硬件都需要强。

普渡大学区块链实验室副主任刑大地：

寒武纪的AI芯片呢，你们感觉如何？

Cortex联合创始人兼CTO田威扬：

苹果自己有ARM研发能力，收购了前世界第三大FPGA公司，模型压缩落后一代，SDK工具链是最新一代。压根就没有软硬先后之分，你做的东西只要有一个弱项，就会被真正的对手按在地上疯狂摩擦。唯一知道的是上了华为P20，属于一线。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：

苹果在终端设备上的压缩就已经软硬结合了，现在的iPhoneX人脸解锁就是一个产品，后续的产品应该还会有很多。

普渡大学区块链实验室副主任刑大地：

你的用词太有特色了。

Cortex创始人兼CEO陈子祺：

另外芯片Driver底层的设计优化都是技术门槛非常非常高的，需要大量Ph.D.常年专注于此，Nvidia有1万多AI工程师专注于此，我们所了解的都是一批最贵的工程师在做优化和安全上面的工作，这些工作大多数是在大厂完成的。举例来说多显卡/FPGA之间的都可能产生出side channel数据泄露的安全问题，这个我们团队当时听了也很惊讶，虚拟化之后还有人会偷隔壁显卡显存里的数据？但事实就是要防止这种漏洞。

ObEN联合创始人Adam郑：