• BurstIQ (偏重医疗康健数据)
作为不行改动的漫衍式账本，区块链在链上数据可信机可以或许担保的前提下，具有完美的溯源本领。因此，区块链可以作为追溯呆板进修模子利用结果的东西，即用来追溯数据来历、模子成长进程和 AI 应用系统利用环境。出格是，通过跟踪在差异数据输入和应用场景下的 AI 行为，我们可以深入领略和评估 AI 系统的决定结果，从而加强模子的可表明性。
• Neuroseed (AI 办理方案市场)
第六阶段是叫醒宇宙的时代，我们此刻并不能看清楚，可是可以想象的是届时伶俐生命必将以全新的形式存在、拥有前所未有的本领和自由，就行庄子在《逍遥游》中说的那样「鹏之徙于南冥也，水击三千里，抟扶摇而上者九万里，去以六月息者也」。
个中数据私有问题可以通过数据的漫衍化存储部门办理，还可以利用以差分隐私为代表的各类数据隐私保密方案和以联邦式进修（Federated Learning）为代表的漫衍式练习方案办理。雾计较主要为计较强度高出终端计较本领的任务提供处事，其载体是通用或定制化计较硬件，譬喻装备图形处理惩罚器和专用呆板进修加快卡。
总结自从宇宙发源以来，生命就踏上了漫长的演化之旅。正如 Ray Kurzweil 在其名著《奇点邻近》中指出的那样，智能的成长大抵可以分为六个阶段：
另一方面，现代社会存在着大量「闲散」算力。网吧就是一个典范的例子（为了支持高端游戏，网吧计较机设置一般较高，普遍拥有专用显卡）。进一步讲，在集成电路以摩尔定律的速度不绝更新的大趋势下，所有的计较机（包罗手机和嵌入式设备上的 CPU）的代价都在不绝缩水。然而，人类究竟需要耗损资源才气制造这些设备，假如能把闲置的算力组织起来而且加以操作，则善莫大焉。
• 处事署理：把平台提供的 AI 应用封装为 API 函数接口；
图 8. 智能的演化（摘自 Ray Kurzweil 的《奇点邻近（The Singularity Is Near）》）
AI 技能具有两个显著的特点：首先与 Google 搜索引擎、Facebook 社交网络等互联网技能差异，AI 技能不是最终的产物，而是必需融入到详细应用之中才气发挥浸染；其次 AI 技能一般通过具有揣度本领的模子发挥浸染，而模子的练习需要大量数据，也就是人们常说的没有数据就没有 AI。因此 AI 产物老是包括数据、模子和应用这三个环节。值得留意的是，这三个环节的所有权常常来自差异好处方。
• SDK：软件开拓包；
区块链为 AI 提供的时机从 AI 的角度来看，区块链确实提出了令人欢快的大概性，包罗成立数据 / 模子 / 应用的共享生意业务平台、提供漫衍式算力以及追踪 AI 模子效能等。
数据-模子-应用的开放市场平台
第二阶段中，生物体借助 DNA 的遗传本领，从单细胞生命向多细胞演化，形成了大脑这一巨大器官；
第四阶段，人类借助语言的成长，成长出技能本领；我们正处于第四阶段的末期或第五阶段的初期，即通过人工智能技能的引入，实现人类伶俐和技能的协同演化，这一步的重要性大概比各人想象的还要深刻许多，因为一系列研究事情指出人脑实际上已经处于优化可能扩容的极限；
图 4. 数据中心妨碍率、妨碍漫衍和亚马逊云数据中心典范妨碍
第一阶段是各类物理化学演化，最终形成了脱氧核糖核酸（DNA），，即遗传物质；
首先是制作本钱不绝飙升。谷歌 1999 年结构的计较集群的本钱只有 1400 美元，而 2017 年在北卡罗来那州制作的数据中心本钱已经到达惊人的 12 亿美元。从 2011 年到 2017 年，北美地域数据中心建树投资从 47 亿美元一路上升到 200 亿美元，继承制作更大的云平台将逐渐遭遇消费比的瓶颈。
与传统互联网应用差异，家产大数据应用在处理惩罚及时性上往往有详细要求，而网络带宽往往又受到必然限制，因此完全依靠云平台难以担保机能要求；同时，家产大数据对隐私掩护的要求也较高，因此往往不能利用现有公有云办理方案，然而另一方面，自行建树私有云带来的建树和运维本钱都较高，对付原来利润率就相对较低的制造业企业来说承担较大。
总体上看，笔者认为区块链和 AI 的融合简直能带来全新的时机，总体干系如图 1。笔者将从四个方面临以上问题举办探讨，首先，我们简朴先容区块链和 AI 的根基观念，而且接头当前这两者面对的主要挑战；第二，从区块链角度看，AI 可否带来什么长处；第三，从 AI 角度看，区块链可以或许办理什么问题；第四，我们看看区块链和 AI 融合的一种全新大概，即离散计较资源以区块链组织而形成 AI 云平台。
图 2. 基于区块链的数据-模子-应用的开放市场平台
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