AI＋区块链，接下来是什么？

不可否认，人工智能和区块链促进了创新，在不同行业里面也都引起了根本性的变化。

近代以来，几乎每一次工业革命都是由不同程度上的自动化驱动的。工厂机器和化石燃料推动了之前的工业革命，而推动所谓“第四次工业革命”的计划是基于数据驱动的人工智能（AI）。理解它的影响，以及支持人工智能驱动的自动化革命所需的内容，是一项基本的必要条件。

因此，当我们评估利用这场自动化革命所需要的影响和支持时，这场革命的核心似乎是对计算能力日益增长的需求。有迹象表明，这种计算能力正在取代化石燃料，并将成为迅速崛起的智能时代最有价值的燃料。从我们现在所处的现在到我们在智能自动化之路上想要达到的未来，人工智能的进一步发展需要巨大的计算能力。

正如计算能力对人工智能至关重要一样，输入的数据以及结果的使用方式也至关重要。这主要是因为，从根本上说，AI输入的是数据，通过这些数据，复杂的算法可以提供连接，模式和有用的洞察力，从而为各国的个人和实体（政府，行业，组织和学术界）提供有价值的输出。

而在众多新兴技术中，区块链似乎能够为AI带来更多的助力。除了提供计算能力，区块链技术还有望为人工智能算法增加结构和可靠性，并可能在人工智能生产的安全，质量和完整性等急需的领域提供帮助。现在，由于大数据燃料，人工智能和区块链生成大数据，人工智能的未来与区块链的未来紧密相连。这就给我们带来了一个重要的问题：我们目前拥有强大人工智能的区块链技术基础设施如何满足未来的计算需求？

鉴于这一种趋势，风险研究机构风险集团与来自麻省理工学院斯隆管理学院（麻省理工学院斯隆管理学院）研究附属机构的欧文Wladawsky-Berger教授就区块链的未来展开了一场讨论.Wladawsky -Berger授权是“数字经济倡议”（数字经济倡议）和“麻省理工学院连接科学倡议”（麻省理工学院连接科学倡议）的研究员，也是“华尔街日报”客座专栏作家。

区块链

毫无疑问，区块链是一种颠覆性技术，将为人们其所有组成部分奠定分散化未来的基础。虽然区块链是一种颠覆性技术，但其使用和运行方式具有巨大的能源和环境影响。

这背后的原因是区块链系统的核心过程。区块链技术的安全性来自其加密，区块链的共识机制需要所有用户都需要在链上进行写入的许可。这些要求中的每一个都会单独地和共同地涉及算法的复杂使用和大量的计算能力。由于保持区块链当前应用所需的计算能力不可持续，因此它是区块链未来面临的关键挑战之一。

需要增加计算能力

不仅是区块链和人工智能，几乎现在所有和新兴的技术都在加速全球计算能力的消耗。因此，我们仍需要提高计算能力。现在，随着人工智能，机器学习区块链和物联网等技术开始需要强大的计算能力，不仅需要更高效地处理计算，还需要改进硬件和软件，以满足计算能力提高的需求这让我们看到了一个重要的问题：我们显然需要从传统的芯片转向低能耗，可扩展和可持续的芯片。当前的区块链计划如何改变他们对硬件和软件的处理方式？

神经形态计算芯片

神经形态计算可以通过在芯片本身中进行所有处理和功能来解决这种持续的计算能力问题，而不是通过更大规模的服务器/云来回发送消息，并且通过事件驱动并且仅在需要时操作，从而模仿人类大脑。因此，神经形态芯片计算的兴起可能会带来我们急需的能源效率和计算能力的提高。

但神经形态计算芯片不仅可能是人工智能的未来，也可能是区块链的未来，因为它们使我们能够开发低能耗的加密货币以及分布式系统这给我们带来了一个重要问题：我们如何考虑神经形态计算将如何塑造区块链和人工智能的未来？

多年来看，计算和软件方面取得了巨大进步。然而，到目前为止，这些发展仅用于软件，而不是硬件。神经形态计算和芯片带来了计算机硬件急需的发展，使我们不仅可以增强机器智能，解决人类未来需要解决的复杂问题，而且还可以为我们提供可扩展的可持续模型。区块链和分散系统。凭借这种不断发展的计算能力，区块链和人工智能的未来似乎被捆绑在一起，并且可能是安全的和可持续的。

进化的计算能力

随着人工智能计算成本的成比例增长，对人工智能计算的需求也在迅速增长。从目前的集中式处理农场到充满神经形态计算芯片民主化的未来，我们目睹了一场颠覆性的努力，不仅通过神经形态计算芯片降低计算成本，而且还改变了机器学习和分布式系统的基本原理。

区块链和人工智能的新力量正从神经形态计算芯片中涌现出来。这种新兴的方法不仅能够有效地收集和分配计算能力，满足人工智能的需要，而且还允许区块链本身的可伸缩性和可持续性。神经形态计算和芯片（硬件）是区块链可扩展性，安全性和可持续性的关键，也是人工智能的未来。

说实话，目前唯一能做的事情就是不断地进行尝试

分散的情报将影响和影响我们每个人。正如我们所看到的，明天的问题今天正在得到解决，没有什么能够分散神经形态计算芯片的潜力，以提高区块链和AI的可扩展性，可持续性和安全性。现在是思考人类未来的时候了。

这两种技术的技术复杂程度不一样，商业意义也不一样，但是如果能将两者整合在一起，那么整个技术（和人类）范式可能将会重新定义。

本文转自新财经，文章为作者独立观点，不代表IPFS联盟网立场。