比原鏈礦工能為人工智能做些什么？

比原鏈?zhǔn)且环N多元比特資產(chǎn)的交互協(xié)議，其共識(shí)機(jī)制選擇了對(duì)人工智能ASIC芯片友好的PoW算法。傳統(tǒng)的PoW共識(shí)機(jī)制，以比特幣為例，礦工要周而復(fù)始的完成哈希運(yùn)算以得到滿足難度值條件的區(qū)塊。而人工智能則需要大量的ASIC芯片的運(yùn)算，比原鏈的共識(shí)機(jī)制就巧妙地利用了對(duì)人工智能有益的PoW機(jī)制。隨著人工智能的大爆發(fā)，相應(yīng)的ASIC芯片的需求將是巨大的，而能充分利用挖礦淘汰的礦機(jī)做對(duì)人類有益的運(yùn)算，這對(duì)整個(gè)人類社會(huì)的意義是顯而易見的。

在2009年，隨著創(chuàng)世區(qū)塊的誕生，比特幣為了解決拜占庭問題而使用的PoW共識(shí)機(jī)制以低效換來了高度的安全性。

PoW相關(guān)理念最早于1993年被Cynthia Dwork和Moni Naor提出，之后的幾年，該概念在是否能有效對(duì)抗拒絕服務(wù)攻擊的爭論中不斷被人們所知。PoW機(jī)制的核心在于強(qiáng)迫攻擊者作出一定量的工作才能進(jìn)行接下來的交互操作，這樣無形中就給攻擊者提高了攻擊的成本。自然而然的，攻擊者需要完成的工作可以按消耗的計(jì)算機(jī)資源種類分為以下三大類：

消耗CPU資源。例如，反垃圾郵件的Hashcash方案以及受此啟發(fā)而誕生的比特幣；

消耗內(nèi)存資源。例如，為了防止與比特幣采用相同的共識(shí)機(jī)制所可能導(dǎo)致的51%攻擊，以太坊在創(chuàng)建之初就使用了一種需要占用大量內(nèi)存資源的PoW算法；

消耗網(wǎng)絡(luò)資源。攻擊者在進(jìn)行拒絕服務(wù)攻擊之前，必須要獲取多個(gè)遠(yuǎn)程服務(wù)器發(fā)送的令牌。由于網(wǎng)絡(luò)的延遲性，敵手必須要等待才能獲得訪問權(quán)限。

中本聰為了解決拜占庭共識(shí)問題，在比特幣系統(tǒng)中引入競爭挖礦的機(jī)制。同時(shí)，為了保證最大可能的公平性，采用了基于哈希運(yùn)算的PoW共識(shí)機(jī)制。礦工如果想要得到一個(gè)合法的區(qū)塊，則必須向區(qū)塊頭中填入不同的隨機(jī)值，然后計(jì)算出區(qū)塊頭的哈希值，使得得到的哈希值小于目標(biāo)值。這樣，礦工在不斷尋找合適隨機(jī)值的過程中完成了一定的工作量?？梢园l(fā)現(xiàn)，礦工完成的這個(gè)工作量對(duì)于現(xiàn)實(shí)社會(huì)毫無意義。唯一的意義就是保障了比特幣的安全性。

之后，隨著顯卡和FPGA的出現(xiàn)，比特幣挖礦算力增長迅速，而隨著帶有為哈希運(yùn)算專門優(yōu)化的ASIC芯片的挖礦設(shè)備面世，比特幣的算力遂呈幾何指數(shù)增長。算力的提升進(jìn)一步提高了比特幣系統(tǒng)的安全性，也意味著越來越多的能源被用作挖礦。為了滿足日益增長的挖礦電力需求，中國的絕大部分比特幣礦場必須依托于西南地區(qū)或者內(nèi)蒙古地區(qū)的小型發(fā)電站。

當(dāng)前的比特幣網(wǎng)絡(luò)全網(wǎng)算力為5000PH/S，而阿瓦隆即將發(fā)布的Avaon741礦機(jī)單機(jī)算力為8TH/S，而功率為1150瓦，即使全網(wǎng)礦機(jī)全部更換為最新礦機(jī)，全網(wǎng)一天要消耗約1700萬度電力能源。無疑，這是一種巨大的能源浪費(fèi)。

ASIC（Application Specific Integrated Circuit），即特定用途集成電路。不同于CPU，GPU的強(qiáng)通用性和兼容性，也不同于FPGA在硬件結(jié)構(gòu)上的高度可重構(gòu)性，ASIC芯片一般只對(duì)特定的運(yùn)算進(jìn)行優(yōu)化，屬于一種單一功能的集成電路。但是，就是由于其只對(duì)特定運(yùn)算進(jìn)行優(yōu)化，所以ASIC在運(yùn)算效率上具有巨大的優(yōu)勢，且功耗也控制的相對(duì)較低。

如下圖所示，從創(chuàng)世區(qū)塊到第26萬號(hào)區(qū)塊，挖礦難度值似乎沒有什么增長。相對(duì)于26萬號(hào)區(qū)塊之后的巨大難度值，之前的挖礦難度只能用簡單來形容。然而，約26萬區(qū)塊號(hào)之后，比特幣區(qū)塊的難度值急劇增加。這從側(cè)面也反映了比特幣全網(wǎng)算力的大幅度提高。實(shí)際上，比特幣的全網(wǎng)算力從創(chuàng)世區(qū)塊的約7MH/S已增至如今的約5000PH/S，比特幣的算力已經(jīng)增加了7000億倍。而第26萬號(hào)區(qū)塊正是出現(xiàn)在2013年底，這與比特幣ASIC挖礦設(shè)備出現(xiàn)的時(shí)間點(diǎn)非常吻合。現(xiàn)今比特幣挖礦設(shè)備早已跨入了ASIC時(shí)代，而使用ASIC芯片來進(jìn)行人工智能相關(guān)的基礎(chǔ)計(jì)算才剛剛興起。

人工智能領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)目前被廣為關(guān)注。2016年3月，谷歌的AlphaGo與韓國棋手李世石的對(duì)決中取得了4:1的成績。而后，化名Master的AlphaGo升級(jí)版于2016年12月至2017年1月對(duì)戰(zhàn)世界頂尖的44名棋手，最后取得了60連勝的成績。深度學(xué)習(xí)算法絕大多數(shù)可以被映射為底層的線性代數(shù)運(yùn)算。線性代數(shù)運(yùn)算有兩大特點(diǎn)：一是Tensor的流動(dòng)非常規(guī)整且可預(yù)期；二是計(jì)算密度很高。這兩大特點(diǎn)使得深度學(xué)習(xí)特別適合做硬件加速。

值得注意的是，AlphaGo與李世石的對(duì)弈中使用了170個(gè)GPU和1200個(gè)CPU；而AlphaGo Master則僅使用一個(gè)TPU單機(jī)版。TPU（Tensor Processing Unit），即張量處理單元，是一款為機(jī)器學(xué)習(xí)而定制的ASIC芯片。由此可見，比特幣礦機(jī)和人工智能深度學(xué)習(xí)具有可比性，它們都是依賴于底層的芯片進(jìn)行大規(guī)模并行計(jì)算，使用ASIC芯片可以大幅提高運(yùn)算效率。

除了人機(jī)對(duì)弈，蘋果的Siri智能語音助手也采用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來增強(qiáng)其理解和執(zhí)行用戶的自然語言的能力。同樣，采用人工智能技術(shù)的Tesla智能駕駛系統(tǒng)也極大地提升了用戶的駕駛體驗(yàn)。而亞馬遜采用人工智能技術(shù)開發(fā)的購物預(yù)測系統(tǒng)能夠更加精準(zhǔn)的推薦給客戶合適的商品。

因此，比特幣礦工使用ASIC設(shè)備在挖礦過程中計(jì)算的哈希值毫無價(jià)值，而運(yùn)行于ASIC芯片之上的人工智能則給人類帶來了諸多益處。

當(dāng)前礦工的的每日平均收益為7.22元每THash。如果自己的礦機(jī)運(yùn)行一天的成本高于這個(gè)值，則礦工實(shí)際上就處于虧損狀態(tài)。而淘汰下來的ASIC礦機(jī)就沒有任何用武之地。

比原鏈重新設(shè)計(jì)一種不同于比特幣的哈希運(yùn)算PoW共識(shí)機(jī)制，引入了矩陣運(yùn)算與卷積運(yùn)算，這樣就能讓人工智能運(yùn)算充分利用比原鏈的挖礦設(shè)備。在這個(gè)過程中，人工智能加入了新的硬件，其算法運(yùn)行速度得到明顯提高。同時(shí)，這樣也能減少一定的資源浪費(fèi)。在這種情況下，礦機(jī)市場巨大的經(jīng)濟(jì)利益能夠極大地加速人工智能ASIC芯片的發(fā)展，加快人工智能的研究。反過來，人工智能的快速發(fā)展也產(chǎn)生了更多的ASIC礦機(jī)需求。因此，這是一種正向反饋良性發(fā)展的過程。

國家發(fā)改委在《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》中提出，到2018年國內(nèi)的人工智能市場應(yīng)用規(guī)模要達(dá)到千億級(jí)別。類比于云計(jì)算，由于云計(jì)算的快速發(fā)展，作為云計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施，因特爾的服務(wù)器業(yè)務(wù)有30%提供給了云計(jì)算公司。而僅亞太地區(qū)，服務(wù)器廠商的銷售額就增長了9.7%。類似于云計(jì)算的迅猛發(fā)展對(duì)服務(wù)器市場的促進(jìn)作用，可以預(yù)料，當(dāng)人工智能的市場規(guī)模達(dá)到千億級(jí)別之后，ASIC芯片的市場規(guī)模勢必也能達(dá)到百億級(jí)別。而比原鏈對(duì)人工智能ASIC芯片友好型PoW算法勢必將挖礦閑置或者淘汰下來的礦機(jī)充分利用。

在倡導(dǎo)環(huán)保，資源重復(fù)利用的今天，能夠使得閑置礦機(jī)得以造福人工智能發(fā)展，這本身就是一種巨大的進(jìn)步。

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