現階段,號稱顛覆世界的兩項科技正各自面臨著難以攻克的問題,一邊是隨著人類科學技術的提升和生活水平的提高,AI領域的算力矛盾日漸突出;一邊是區塊鏈難以落地,僅停留在炒空氣幣的層面,讓從業者焦慮不已。
近日,長鋏受邀參加普華資本在杭州舉辦的「葛嶺求真·普華科技私享會」,并發表了《區塊鏈與人工智能的交集》主題演講,詳細講述了區塊鏈和人工智能之間「你中有我,我中有你」的存在關系。本文經主辦方授權鏈捕手發布,希望能對你有所啟發。
01
區塊鏈和人工智能結合是很好的方向
我可能是這個房間里唯一沒有人工智能背景的從業者,最近我也在狂補人工智能相關的一些知識。區塊鏈和人工智能是當前兩個炙手可熱的科技方向,我們從業者怎么看這個行業?外部看起來很熱鬧,但是我們內心是焦慮的。畢竟區塊鏈不可能永遠停留在炒空氣。我們一直在思考,區塊鏈什么時候能落地,真正與實體經濟結合?
區塊鏈和人工智結合,就是一個很好的方向。
我歸納了一下,區塊鏈和人工智能的結合,基本上可以分成四類。
第一類,通過區塊鏈發Token,然后用這個Token激勵社區,這是最簡單的結合。
第二類,和智能合約的結合。智能合約是區塊鏈非常重要的一個概念,其實現在看智能合約并不智能,所以有可能就想到用AI的結合,使得合約真正實現智能化。
第三類,和數據的結合。通過區塊鏈這種去中心化的網絡來保護數據的隱私。我對這個方向持保留態度,我認為這只能認為是一種分布式賬本,數據類的東西其實不適合放在區塊鏈上。
第四類,和計算力的結合。區塊鏈和人工智能最根本的生產力都來自于計算,我認為在計算力這個方向上,二者有融合的曙光。
02
為什么需要計算?
很多朋友問,區塊鏈為什么需要挖礦,畢竟這會造成非常巨大的能源浪費。現在也有很多共識算法,可以不需要挖礦,或者虛擬挖礦,比如內容挖礦或者交易挖礦等等各種各樣的創新。但是在我看來,其實不管是怎樣的設計,理論上都會犧牲去中心化,這種創新都逃脫不了用人治來代替計算機治理的問題。
Google的一位網絡性能工程師IlyaGrigorik寫的《最小可行區塊鏈原理》這篇文章非常好,作者用倒推法的方式解釋了比特幣這種POW機制其實已經是一種最簡潔的可行的區塊鏈方案。
報告:2023年一季度通過加密貨幣黑客竊取的金額低于2022年的任何其他季度:金色財經報道,根據 Chainalysis 今年早些時候的一份報告,2022 年是歷史上加密貨幣黑客攻擊最多的一年,估計有 38 億美元被盜,主要來自 DeFi 協議和與朝鮮有關的攻擊者。
然而,這一數字在 2023 年第一季度似乎已大幅減少。根據 TRM Labs 5 月 21 日的一份報告,2023 年第一季度通過加密貨幣黑客竊取的金額低于 2022 年的任何其他季度。值得注意的是,與去年同期相比,黑客的平均規模下降了近 65%。從 2022 年同一季度的近 3000 萬美元增至 1050 萬美元。[2023/5/22 15:18:00]
比如說現實中兩個人的交易,A向B借錢,兩個人彼此不信任,需要第三方擔保。但是擔保人可能會跑路,賬本也有可能遺失。這時候就會想到用分布式賬本技術來保證交易的安全。采用非對稱加密來對對方身份進行確認。
但是這個網絡在逐漸擴大,加入了N多個人。他們要共同來保管一份賬本怎么辦?
這時候就會想到要有共識機制。這個共識機制肯定不能是基于私鑰的共識,因為私鑰是可以分成無窮多個,也不可能是基于IP的共識。以前有人提出用個人電腦挖礦,認為更去中心化。但是這種空間上的去中心并不是真正的去中心,因為僵尸網絡會很容易控制很多臺家用電腦,一下子擁有很大的投票權利,就可以控制網絡。
所以中本聰給共識引入成本,這個成本就是計算力。這樣一來,你投入的計算力越多,在網絡中的投票權力就會越大,保護這個網絡免受攻擊。
這也是為什么會有區塊概念,因為打包交易需要付出計算力的成本,單筆交易很難承受打包交易的成本,所以大家有很多筆交易構成一個區塊,共同支付礦工手續費,同時區塊產生的新幣獎勵給礦工。
很多其它共識機制,聲稱不需要投入計算,不需要能源的消費。按照他們的設計,其實不需要有區塊這個數據結構,最近出現的一些新型的共識,其實是沒有區塊的概念,所以能否稱之為是區塊鏈,要打一個問號。
還可以用二分法的方式來解釋為什么需要挖礦。
其實很簡單,現實世界和數字世界存在一種對比的關系,或者叫做鏡像關系。現實世界都是隨機性的,數字世界都是偽隨機的。詳細的對比關系這里就不展開介紹了。
巨鯨在過去10小時內將12746枚stETH兌換為2469萬USDT:金色財經報道,據Spot On Chain監測,一聰明錢地址(0x6555開頭)在過去10小時內分多筆將12746枚stETH兌換為2469萬USDT,平均售價為1937美元,購入單價為1657美元,投資回報率為16.9%。當前,該地址還持有1.5萬枚stETH。[2023/4/21 14:18:04]
區塊鏈其實可以看做是印刷機的逆向機。
這句話不太好理解,當年真格基金徐小平找到我,讓我用一句最通俗的話介紹區塊鏈,我說區塊鏈是印刷機的逆向機,在我看來,這種解釋已經很清晰了。
印刷機的誕生的意義非常偉大。在印刷機誕生之前,知識和信息都是一種競爭性資源,像圣經、幾何原本、武林秘籍等都是手抄本。我擁有,別人就不能再擁有。
但是印刷機誕生以后,知識和信息就變成一種大規模、可復制的非競爭性資源。
互聯網其實就是印刷機的加強版,在互聯網上一切東西皆可復制。這就造成一個問題,我們很難用互聯網方式來處理競爭性資源,現實中資產的轉移,其實都是競爭性資源的轉移。
當然支付寶也可以實現這種交易,但是支付寶的交易其實是一次數據庫操作,數據庫操作是不可信的,因為是中心化的架構,所以并不可靠。
為什么早期數字貨幣的先驅都失敗了。他們也是用密碼學的方式,因為他們沒有找到一個方法,在數字世界中實現競爭性資源的轉移。
區塊鏈,首次用互聯網的方式,在數字世界中實現競爭性資源的轉移。
一筆比特幣的交易,跟現實中的原子的交易是完全一樣的。假如我少一個比特幣,別人那里肯定會多出一個,而不是一次數據庫的操作。
為什么需要挖礦?其實可以這樣來理解,在現實世界中,我們要復制一模一樣的東西是很困難的。就跟在數字世界中要防止一樣東西被復制,也是很困難的。
原因其實都是熱力學定律。要復制一模一樣的東西,按照熱力學第三定律,其實可以轉述成:你是否可以制造出完美晶體?
要知道,制造出完美晶體,需要達到絕對零度,這要投入巨大的能源消耗。反過來,要在互聯網上實現這種競爭性資源的復制一樣,要投入計算力的消耗。投入的計算力越高,防止雙重支付的壁壘就越高,這也是大家這么信任比特幣的一個原因。
加密初創企業二季度獲得67.6億美元融資,降至一年來的最低水平:金色財經報道,根據研究公司PitchBook的數據,第二季度對私人加密公司的融資降至一年來的最低水平。PitchBook表示,截至6月的時間內,風險投資者向加密公司投資了67.6億美元,比上一季度下降了31%。(彭博社)[2022/7/13 2:10:11]
我在2014年的時候提出來了「區塊鏈不可能三角理論」。講的是安全性、效率和去中心化三者之間不能同時共存。
在很多領域都存在不可能三角,比如在分布式計算領域,存在一致性、分區容錯性和可用性的不可能三角。在分布式域名領域,存在安全、去中心化和人類可讀性的不可能三角。在希爾伯特公理化系統,存在一致性、獨立性和可判定性的不可能三角。
其實他們講的都是一回事。在希爾伯特公理化系統中,一致性表示命題不能相互矛盾,其實對應著安全性。大家共同保存的賬本不能互相矛盾,一筆錢在你的賬本上已經花出去了,在另一個人的賬本上不能還沒有花出去。
獨立性,講的是這些公理不能夠相互推導出來,其實就是對應著去中心化。去中心化,其實是一種共識的過程,這意味著參與共識的這些節點,有充分的、自由的決策權,而不是像僵尸網絡控制的一些節點,空間上看起來更去中心化,但是在的共識的過程當中,它是一致行動人,缺少獨立性。
可判定性,指的是不存在一個通用的算法,可以提前驗證一個命題是否成立,其實對應著效率。
03
什么是真正的去中心化?
去中心化,其實它是有中心的。
現在很多人批評POW網絡,比如存在著算力的集中,芯片生產商的集中,錢包的集中等,這造成了中心化。
其實這種批評并不成立,因為去中心化是一個過程,結果上它是有中心的。去中心化最全面的一個內涵就是這些邊緣的節點,有成為中心化節點的權利,也就是說它是一個動態的過程。比如說,現在在算力上排名靠前的礦池,在11年的時候,其實還都是些小角色。所以,這是市場自由競爭的過程,是動態的過程。
去中心化和中心化的區別很大。如果不能區分,很容易被一些概念忽悠,很多區塊鏈認為自己是高TPS,這是一種互聯網思維。因為高TPS,肯定是犧牲了去中心化。
Nexo:昨天向Celsius團隊伸出援手但被拒絕,將向Celsius提供一份收購報價:6月13日消息,加密借貸機構Nexo發推表示,所有Nexo產品都在正常運行,昨天向Celsius團隊伸出援手,希望提供支持,但被拒絕了。Nexo擁有堅實的流動性和股權,可以輕松收購Celsius的任何剩余合格資產,主要是其抵押貸款組合,我們正在根據該協議向Celsius提供一份報價,并將公開傳達。[2022/6/13 4:22:32]
最重要一點,去中心化的區塊鏈,它的安全性是一個數學問題,如果變成一個中心化的網絡,安全性問題就變成了一種人性問題。
最近我也看到很多一些新的項目,一些新型的共識算法,最終都離不開,比如說一些檢驗點的介入,分片技術,還有超級節點、領袖節點,不管換什么樣的說法,總歸來說,這是一種人的共識來代替算法的共識,這就使得區塊鏈網絡的去中心化程度會降低。
剛才講了工作量證明,為什么它的安全性是一個數學問題?
因為要逆轉區塊鏈上的交易,這個問題可以簡化為「賭徒破產問題」。
假設攻擊者擁有了全網算力的10%,我們可以清楚地知道,他追上這個區塊的概率是0.0002。
左邊的圖是追上z個區塊的的概率曲線,我們看到,在z=6的時候,它的概率幾乎等于0,這也是為什么在比特幣的早期,中本聰認為6個區塊鏈交易確認以后,這筆交易就算作是絕對的安全的原因。
如果是POS機制,它實際上是一種虛擬的挖礦,不需要真正的計算,以這個賬戶中所持有的幣天來決定獲得利息幣的多少。既然是一個人性問題,只能用博弈論分析。
我們認為,POS最終會導致中心化的局面。因為大戶持有的幣很多,每天獲得的利息幣就多,會有足夠的動力去開客戶端。但是小戶每天獲得的利息幣很少,所以他會傾向于關掉客戶端。這是一個致命的均衡,最終會落到97/0這樣一個均衡當中。
鏈游公會Merit Circle向元宇宙游戲發行平臺Gmatrix投資25萬美元并擔任顧問角色:6月11日消息,鏈游公會 Merit Circle 宣布與元宇宙游戲發行平臺 Gmatrix 達成合作,作為合作伙伴關系的一部分,Merit Circle 已向 Gmatrix 投資 25 萬美元并擔任顧問角色。
Gmatrix 團隊創建了一個全鏈發行平臺,通過其易于使用的 SDK 接口,開發者只需完成一次集成,即可跨多個鏈向玩家提供游戲。[2022/6/11 4:18:25]
所以它本質上是中心化系統,而且這個中心化,不像比特幣所謂的算力的中心化、挖礦的中心化,它們是一種市場的競爭機制,因為新來者可以通過市場的自由競爭來擊敗原來的領先者。
POS,它不再是一個動態的機制,它是可以理解為一個硬編碼系統,權力的分配一開始就寫好了,大戶只要不賣幣,永遠在這個網絡中有最大的話語權。
04
為什么需要AIPOW?
我們為什么要做對人工智能友好型的工作量證明機制?
POW其實是有它的問題的,批評最多的就是說,挖礦造成了巨大的能源和硬件的浪費。但是這個問題不能混為一談,這其實是兩個問題。
第一,能源浪費,我剛剛已經解釋了,這個批評是不成立的。因為你投入的能源消耗越多,安全的壁壘就越高,所以能源的浪費其實相當于為區塊鏈內注入負熵。
第二,硬件浪費,這個批評我覺得是成立的。因為比特幣的礦機的計算能力很高,但是他不挖礦的時間或者是他被淘汰之后就是一堆廢鐵,完全沒有其他的用途,因為只做哈希運算,應用范圍太窄。
所以我們確實會覺得這可能造成了一種計算資源的浪費。
所以我們提出的對人工智能友好型算法,這意味著我們可以直接使用AI的芯片來挖礦。這樣的話,我們這些礦機在不挖礦的時候,或者是淘汰了之后還有其他用處。
要完成這樣一個創新的目標,我們必須要實現兩點:
第一點,對現有的人工智能ASIC型友好。我們認為,人工智能終將進入ASIC時代。第二點,我們必須要采用人工智能運算中最通用、最廣泛、最高密度的計算。
首先,來看一下AI運算的需求,非常旺盛。
視頻領域,全球每天圖像識別需要10個Exa的浮點運算。語音有70個Exa的浮點運算。安防攝像頭有210個Exa的浮點運算。加一起,深度學習的計算力需求大概有300個Exa的浮點運算。
可以說,AI領域領最大的矛盾,就是人民群眾日益增長的計算需求與落后的計算力的之間的矛盾。
我們為什么認為AI也需要進入ASIC時代?參考比特幣硬件的發展歷史,用五年時間,就走完了從CPU、GPU、FPGA到ASIC挖礦的整個歷程。
這一方面是由于比特幣巨大的經濟刺激,導致硬件的迭代更新特別快,遠遠超過摩爾定律。
右邊這張圖是比特幣的挖礦難度的增長曲線,在250K個區塊鏈高度之前,比特幣的全網算力幾乎可以忽略不計的,之后算力開始大幅的增長。在這個時間點上發生了什么事情?就是第一代比特幣挖礦ASIC礦機的面世,也就是嘉楠耘智所生產的阿瓦隆礦機。
第二,我們必須要在共識中引入大量的矩陣運算。
我最近看到一個專家批評現在有AI芯片這個說法,他認為不存在真的AI芯片。
他說的好像也有道理,因為人工智能算法是各種各樣的,那么不同的算法可能對芯片的要求又不一樣,所以不存在一種通用的AI芯片。
但是我覺得,在最底層的層面,他們最終都離不開矩陣運算。最近我看過一篇論文,就是GoogleTPU論文說,90%以上計算其實都是矩陣運算,還有50%是卷積運算,但卷積運算最終也是要轉化成矩陣運算來做。
為什么神經網絡效率更高?我認為就是相當于一種降維攻擊,就是用算法來模擬神經網絡的多維結構。而且,矩陣運算是非常適合開發ASIC芯片,因為它的運算非常規整,而且可預期。
所以我認為,不管什么樣的AI算法,最終都脫離不了矩陣運算。
05
Tensority算法是如何工作的?
比原鏈采用了對AI友好型的共識算法——Tensority。
比特幣的工作量證明機制,非常簡單,它其實是用前一個區塊的哈希加上1個Nonce,再次哈希之后與預期的難度閾值進行比較,如果達到要求,就完成了工作量的證明。
我們的Tensority算法要復雜一些,除了第一步的種子生成和最后一步的工作量驗證和比特幣是一樣的,中間的過程全部是相應的矩陣運算。
首先我們用前面128個區塊的哈希,統一生成種子,這樣做對預防51%攻擊具有很好的防御性。這一步的過程的話,其實就是為了生成一個隨機的矩陣,前面哈希的過程其實都是為了給Scrypt加密算法創造輸入的條件。
我們為什么要采用Scrypt算法?這個算法其實是萊特幣挖礦的算法對硬件功耗要求不是很高。我們一開始就想到,一定要是一種低功耗的模式,這樣的話我們的網絡才會更健壯,更去中心化,這意味著理論上所有的AI智能終端都可以參與比原鏈的挖礦。而且Scrypt算法的安全性在過去幾年已經被驗證了,從來沒有被攻破過。
得到這樣一個128B*1024B*32B的矩陣后,再轉換成更規整的矩陣,這一步的目的就是為后面的矩陣乘來生成128位的矩陣做一基礎。
其實這一步很關鍵,因為我們的算法90%以上的這個運算都是集中在這一步,所以這一步的的目的也是很明確,就是為了讓AI的計算能力得到體現。128位的矩陣相乘之后,得到一個256位的矩陣,最終我們再對這個難度值進行對比,不斷迭代,滿足條件之后生成一個區塊。
06
Tensority算法對AI芯片生態的影響
Tensority算法對AI芯片行業,將會有比較大的影響。
第一,強化了AI芯片的低功耗的設計。
第二,降低了AI芯片的設計風險和回本的周期。這個是很容易理解,現在做深度學習芯片,第一代和第二代可能沒什么市場,如果有挖礦保本的需求,設計風險就大大降低了。
第三,促進AI芯片的普及。這就像現在市面上的顯卡礦機對顯卡的刺激一樣。
右邊這張圖是英偉達的股票,我認為它的股價很大程度上是由顯卡礦工所支撐的。
左邊的圖是我們國產芯片細分市場的占有率。非常之低,很多領域都是零,最高也就22%,唯獨在一個領域的形勢比較喜人,就是區塊鏈領域。所以我認為,國產芯片行業通過區塊鏈,實現彎道超車也是有可能的。為什么比特幣礦機迭代那么快,就是強大的利益不斷驅動創新。
我們認為,將來可能會出現區塊鏈和人工智能通用云。
過去,區塊鏈的計算力很高,但是它的運算不能用于其他用途。相當于一個水池,用隔板隔為兩個部分。左邊的相當于區塊鏈,水位很高,右邊相當于人工智能,水位很低。
現在我們通過這樣一個方法,把隔板打通,左邊的水位會下降,右邊的水位會上升,會形成一個通用云,挖礦設備在閑置的時候,可以做AI運算。AI硬件淘汰之后也可以繼續挖礦,大大節約社會成本。
還有一種模式,分布式計算,這個模式已經出現了,有一個自稱Airbnb的深度學習項目,收集礦工的算力來提供深度學習服務。它的收益是挖礦的三倍,同時它又給用戶提供深度學習服務,收費又是AWS的1/5,所以這確實是一種雙贏的局面。
我們還提出了「onecameraonevote」,理論上所有具有AI計算能力的攝像頭都可以參與比原的挖礦。因為攝像頭24小時在線并且聯網,數量巨大,空間分布廣闊,非常去中心化。
從攝像頭的角度來說,會降低自身的硬件部署成本。而且它大部分時候是休眠狀態的,只有在有人物活動的時候,它才會被激活。而且我們采用的是一種低功耗的算法設計,攝像頭在挖礦的時候只比休眠狀態的功耗略微高一點,所以這也是一個雙贏的局面。
另外,我們還支持Int數據類型,也是為了讓將來幾乎所有的AI智能設備都可以參與比原的挖礦。
07
計算即權利
最后是我經常講的一點:計算即權力。
有人認為人工智能、區塊鏈和大數據這三項新興技術,分別代表著生產力的變革、生產關系的變革和生產資料的變革。其實他們背后有一樣東西就是相通的,就是計算。
我們認為,不僅是在區塊鏈領域、人工智能領域或者在其他領域,誰掌握了計算力,誰就掌握了權力。這代表著一個非常宏大的藍海市場。
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1月中旬,一個新的區塊鏈項目Grin在區塊鏈行業迅速走紅,它的發行總量不設上限、保持線性增長,不支持ASIC算法挖礦,同時通過同態加密隱蔽地址、資金等交易數據.
1900/1/1 0:00:00本文來源:andrewsteinwold.substack.com作者:AndrewSteinwold.
1900/1/1 0:00:002020年初,知名創投機構a16z舉辦了名為「加密創業學校」的在線視頻課程,覆蓋加密技術基礎知識以及建立加密公司需要注意的事項.
1900/1/1 0:00:00本文發布于鏈聞,作者為LeftOfCenter。知乎上一則題為「有沒有一個永久儲存數據的地方?」的討論獲得了超98萬次閱讀量,熱評中雖然充滿了令人稱奇的腦洞,但我們能看到的對于信息長期存儲這一難.
1900/1/1 0:00:00比特幣誕生已逾十個年頭,它打開了區塊鏈的大門,也開啟數字貨幣變革時代。然而在比特幣誕生最初那幾年,行業前輩們又是如何看待它的?比特幣誕生已逾十個年頭,它打開了區塊鏈的大門,也開啟數字貨幣變革時代.
1900/1/1 0:00:00本文于2018年1月26日首發于公眾號AI財經社,作者周天 一、應聲暴跌 千幣齊跌那天,北京東三環附近光照明亮、人頭攢動的咖啡館里,熱情高漲的呼聲消失了.
1900/1/1 0:00:00