2.1　區塊鏈為人工智能賦能

1.區塊鏈技術為人工智能提供更廣泛、更高質量的流通數據

金融領域常見的“數據孤島”問題，在人工智能技術的應用過程中也同樣存在。人工智能產業嚴重依賴于基礎數據，即“學習數據”。完整有效的數據，是人工智能做出正確選擇和決定的前提。然而在數據層面，人工智能產業仍舊存在數據流通不暢、數據質量難以保證和數據不連續等問題。實際應用時需要的重要數據主要集中在大型企業和政府手中，然而由于監管和數據隱私等問題，這些數據難以實現共享。這就使得數據不能有效流通，作為重要的生產要素，其價值不能最大化。

與基于人工智能的項目不同，區塊鏈技術的核心是建立一個分散的、透明的多節點網絡，該網絡支持多方同時訪問。結合了人工智能技術的區塊鏈網絡，不僅擁有去中心化的智能管理形式，具備監管各種數據集的能力，而且還能更深入地實現人工智能網絡之間的溝通交互功能，加速算法、模型的優化。區塊鏈網絡可以在保證數據的安全性及有效性的前提下，整合不同環節的數據，并通過智能合約自動完成相關的算法和分析結果的交換，以確保數據可用不可見，從而避免發生核心數據的泄露問題。一個打通的鏈上數據庫，是過去任何一個單獨的企業都無法獲取的。

2.區塊鏈技術為AI計算提供更低成本的共享算力

人工智能研發在算力層面也面臨著成本壁壘。現在主流的人工智能算法模型不僅需要大量的數據輸入，還需要極大的運算量來支持數據的計算，因此人工智能的發展對于高性能計算芯片的要求非常高。這就意味著企業需要花費百萬元以上的資金購置GPU、FPGA、ASIC等硬件資源來建造計算中心，對于中小企業而言，這是一筆極其高昂的費用。

利用區塊鏈分布式計算的特性達成算力共享，為人工智能提供必要的算力，是解決中小企業購買硬件資源價格過高問題的一種思路。利用區塊鏈技術形成去中心化網絡平臺，在這個平臺上，每一個節點都能充當AI算法的訓練點，以組織或是個人的形式將算力共享給需求方，需求方則可以選擇性地利用網絡中空置的配置（如GPU）進行運算，從而極大地降低人工智能模型的訓練及運算成本。

3.區塊鏈技術具有降低實用型人工智能算法開發成本的潛能

在算法層面，人工智能應用的研發成本高昂，現有算法僅能滿足少數企業的需求。根據應用場景定制智能芯片則需要大量的資金和資源，這使得很多想要逐步接觸人工智能的企業望而卻步。

利用區塊鏈技術可以搭建人工智能算法開發平臺，平臺的使用者可以根據需求區分群體，利用群體智慧優化人工智能算法，并在保證知識產權的情況下進行算法模型的交易。區塊鏈分布式協作的特性，對于人工智能算法的開發和使用都有極大的幫助，同時區塊鏈技術的不可篡改性和交易的隱秘性也能讓企業以匿名的方式購買單獨的算法模型，并在一定程度上進行更新修改。這些特性能夠激勵更多的開發者參與到人工智能算法的開發中來，并在一定程度上降低人工智能的使用門檻。

4.區塊鏈技術能夠有效提升人工智能的決策信任度

隨著人工智能算法的更新和發展，人工智能的決策過程變得更加復雜和難以追溯，這也意味著使用者很難完全理解算法是如何得出特定結論的，同時也很難追溯到是根據哪些信息做出的決策。

可信應用是區塊鏈技術在實體經濟發展應用中最為重要的優勢和特性之一，這一優勢同樣也體現在與人工智能數據相結合的區塊鏈網絡上。由于區塊鏈技術具有可溯源性和不可篡改性，因此區塊鏈網絡能夠快速、準確地記錄人工智能決策過程中所使用的數據，保證記錄、認證的準確性，并加快審計、核算過程。在確保人工智能運算正確性的同時，還可以提升鏈上所有參與方對于人工智能決策的信任度。