智能商业进阶：AI+区块链的化学反应

智能商业近几年迅速成为商业世界备受认可与推崇的概念。随着区块链技术的逐渐发展，智能商业的发展可能会迎来新一波发展高潮。

链捕手(ID：iqklbs)认为，区块链与人工智能的结合不仅会是公链行业未来的主要趋势之一，也会是智能商业发展的内在需求，可以有力推动智能商业从单独基于AI到同时基于区块链与AI的进阶发展。

作者/龚荃宇

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「未来的30年，我们将看到智能商业的大爆炸，整个经济正在快速向智能生态的方向演化。」湖畔大学教务长曾鸣曾如是说道。

智能商业，由著名商业思想家达文波特提出并经湖畔大学教务长曾鸣的力推，如今已经商业世界备受认可与推崇的概念。具体来看，智能商业主要由网络协同与数据智能两大部分构成，前者是指大规模、多角色的实时互动来解决一个特定的问题，后者的本质是指机器取代人直接做决策，两者都通过自发性生长不断形成生态效应，大幅拓展商业发展空间。

阿里巴巴、今日头条等互联网巨头如今都在通过网络协同与数据智能来赋能自身业务，一方面最大化利用算法提升数据处理能力与用户服务能力，一方面将大量不同属性的角色聚集在一起，实现高效协同发展。凭借着巨头们的示范作用，智能商业的理念正在被越来越多的企业学习与效仿。

如今，随着区块链技术的逐渐发展，智能商业的发展可能会迎来新一波发展高潮。众所周知，区块链技术具有分布式协作、智能合约自动执行等特性，与智能商业的多个需求相当契合，可以进一步提高智能商业的实现效率与效果。可以设想，未来电子商务、金融等场景会有大量涉及到多方协作、约定执行的业务逐渐转移到区块链上。

以太坊、EOS是当前公链的主要代表，经过长期发展它们拥有了数量相对较多的活跃DApp与用户，但绝对值仍然惨不忍睹，用户量最高的DApp也才上万用户。在尴尬的数据背后，反映的问题是当前公链受限于TPS过低、合约过于简单且不够智能化等问题，致使DApp的可用性极低，例如17年底大火的加密猫游戏，其实就只是买卖几只形状颜色都很简单的猫而已。

不过在区块链技术与智能商业结合后，当前公链的这几个内在弊端或许可以迎刃而解。智能商业最重要的要素就在于智能，即人工智能技术，可以基于大量的数据模型训练提升区块链智能合约应对复杂问题的处理能力与智能程度，从而提升用户的区块链体验。「所有需要决策的地方都需要AI，而智能合约就是一种决策机制。」Cortex首席科学家田甲说。

从另外一个角度来看，区块链技术也可以解决人工智能领域存在的诸多难题，例如基于开发者贡献的通证经济体系性解决许多AI模型过于封闭的问题，区块链技术的透明性可以解决使用机构作恶与民主程度低的问题。

「如果AI不民主化，掌握在少数人的手里，是很危险的，比如说杀熟，很多互联网公司就利用AI分析的结果对熟客收取更高的价格。」Cortex创始人陈子祺说，「而且，长此以往会形成了一个不均衡的AI技术生态发展，不利于行业长期发展。」

由此可见，区块链与人工智能的结合不仅会是公链行业未来的主要趋势之一，也会是智能商业发展的内在需求，可以有力推动智能商业从单独基于AI到同时基于区块链与AI的进阶发展。

从行业来看，当前区块链行业的确已经出现多家主打区块链+人工智能概念的公链项目，并在共识机制、发展路线等层面存在多种解决方案，其中近期火热的Cortex从各方面来看都非常具有代表性与领先型。

据链捕手了解，Cortex是一个支持人工智能模型上链与执行的区块链平台，主要为了解决智能合约编程能力不足的问题，将内嵌AI模型内嵌让区块链通过自身的共识，对外界和自身的变化作出足够智能的响应，进而推动「智能合约」真正地向智能化合约进化。目前为止Cortex的白皮书从未修改与失约，在一众区块链项目中也颇具个性。

Cortex的团队背景也相当引人注目，主要成员都已经公开实名身份，创始人陈子祺先后毕业于清华大学、卡耐基梅隆大学，师从David P. Helmbold研究机器学习理论和各种算法应用，CTO兼首席科学家田甲亦硕士毕业于清华大学，曾为多个区块链项目设计过底层架构，Cortex则是他唯一亲自操刀的项目，顾问成员还包括FBG创始人周硕基、15年图灵奖得主Whitfield Diffie等诸多成就斐然的人物。

在技术层面，Cortex的底层架构在兼容以太坊EVM的同时，自身CVM和MRT等核心部分也具有非常高的原创程度，通过Inference 指令与Synapse实现了实现链上 AI 推断功能，并且TPS达到1400。同时，Cortex的PoW共识算法通过改造更加抗ASIC化，对挖矿显卡要求更高，更容易实现算力去中心化。

当然，最值得分析的还是Cortex的项目逻辑与路线。正如前文所言，目前许多开发者对自身开发的AI模型严格封闭，这固然是为了保证自身权益，但实际上不仅造成社会资源的浪费，也不利于自身更大权益的长远实现。

Cortex对自身的定位有着清晰的认知，即不会专注数据端，也不会做AI模型的链上训练，而是专注于解决解决模型的链上推断共识。

据了解，Cortex建立了一个充分公平的通证经济模型激励生态参与者，如果AI模型开发者可以将人工智能数据模型上传到Cortex的存储层，智能合约/DApps的开发者只需要支付代币作为交换就可以调用这些链上的AI模型，从而开发出更具有想象力和更多丰富功能的智能合约与DApp。

如今，Cortex已经建立了一个围绕AI研究者和算力的开源社区，持续为Cortex主链输送经过充分训练的先进AI模型。在Cortex的PoW共识机制中，矿工节点在生态中进行推断共识，保证了推断结果的去中心化、确定性和公平透明的特性，维护整个生态的安全性并获取收益。

Cortex之所以不做链上训练，则是意识到节点很难对模型的精准度提升进行判断。「节点只能对用户的工作量进行验证并给予对应的奖励，如果有用户说他把这个模型的准确度从50%提升到80%，那节点其实是无法进行判断的。」 陈子祺表示， 「虽然很多AI区块链项目都在做链上训练，但我们很早就认识到这是个悖论。」

随着Cortex主网于6月26日顺利上线，已经有23个成熟开源的模型嵌入Cortex链上，并开始对接与孵化一些DApp团队，推动其智能合约的落地应用。

以Cortex正在调试并即将上线主链的AI DApp为例，该应用是一款类似PIXEL MASTER的像素游戏，除了买卖像素的基本玩法，Cortex会以战队形式重新设计该游戏，用户们根据要求去画出特定的图像，但一般的公链智能合约很难判定哪个图像更符合要求，而Cortex这个游戏就可以依靠人工智能处理模糊数据的能力识别准确度，从而判定赢家。这是由AI作为游戏裁判思路的第一个实现。

在Cortex的设想中，去中心化借贷与交易所也有AI的应用空间，例如借贷项目方可以利用开源的AI模型对用户地址的相关数据进行分析与评分，降低借贷风险，同时AI模型不是运行在某个特定的、封闭的环境下，而是运行在Cortex链上，可以确保AI推断的每一步都是公开透明、防止歧视；又例如去中心化交易所项目方可以利用AI技术对客户合约地址的交易额、频率等信息进行分析，从而可以便捷地给予用户手续费折扣，增强客户忠诚度。

从上述案例可见，AI技术的确在区块链上具有较大应用场景，尤其是需要某种裁定与决策的场景，AI技术可以通过与区块链的结合发挥巨大的效用，大为提升应用友好度与用户体验度，智能商业理念得到更高程度的落地。

如今，Cortex正按照白皮书路线图稳步开发，主网上线后AI模型上传和调用等各项指标均符合预期，并这意味着Cortex成功实现历史上第一次在区块链上真正的运行AI计算程序。

「我们相信会有越来越多的AI人才和我们持有共同的价值并会致力于改变目前AI市场的不均衡的现状。如果各方价值达成一致，并且AI模型可以放在开源的区块链上，通过通证经济的激励机制，优秀的AI模型开发者将会有更多动力分享其成果，区块链上的AI自治生态将会成为我们与巨头竞争的利器。」陈子祺表示。

长远来看，基于区块链与人工智能的智能商业必然是大势所趋，越早布局就越能占据先机，为社会贡献更多价值。当然，这一愿景的实现也赖以更多机构与项目的实践与探索，至于谁将成为最后的赢家我们拭目以待。

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编译者/作者：链捕手

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