DeepBrain Chain（$DBC）又称深脑链，其本身是一个去中心化的高性能 GPU 计算网络，可以无限拓展，整合并提供全球闲置算力和数据资源，为 AI 应用程序的发展提供安全、经济的保障，其目标是成为全球 AI + 元宇宙时代最广泛使用的 GPU 计算基础设施。

项目背景

项目背景：

DeepBrain Chain 于 2017 年正式启动，2018 年完成募资并在火币交易所上线，到 2020 年时已经为全球 500 多所人工智能相关的大学和实验室提供服务。2021 年节点主网正式上线。今年DeepBrain Chain 计划开发 GPU 短期租赁模式，实现在网络中进行代币交互等功能。

团队核心成员：

HeYong ：DeepBrain Chain 基金会主席兼 CEO，人工智能专家，上海市计算机行业创新人物，2014 年开始研究比特币和区块链技术，精通产品设计和机器学习算法，是游戏翻译中常用的智能语义纠错引擎的发明者。HeYong 也是中国人工智能领域首批创业者，主导研发了全球首款人工智能音箱。

王冬岩：DeepBrain Chain 首席人工智能官，为硅谷在人工智能、商业智能和数据科学方面有近20 年经验的专家，王冬岩博士领导过世界 500 强企业(思科、NetApp、美的集团、三星)的顶尖技术团队，并荣获无数奖项。

Brain Xu：DeepBrain Chain 首席数据科学家，自 1998 年以来，他在软件领域拥有超过 48 种产品（AI、ML 和数据分析等）的丰富经验，为大客户（波音、DARPA等）开发了 20 个项目，拥有38 项技术论文和美国专利，76 项技术报告。

Jason Pai：资深产品专家，硅谷实验室资深AI矿机总监。拥有纽约大学Stern商学院商业分析硕士和亚利桑那州富尔顿工程学院(Fulton School of Engineering) 工业工程硕士，专注于技术管理和操作研究。加入 DeepBrain Chain 之前，Jason 有十五年的硬件研发和产品管理经验，曾就职于超微(Supermicro)，IBM和福特汽车。

DeepBrain Chain 数据

深脑链数据（来源：https://www.deepbrainchain.org/）

截至2024年7月30日，算力主网内的 GPU 数量 810 个，共有 11 个算力池参与，总算力值达到272,731.31，这些 GPU 共质押80,544,779 $DBC，GPU 出租率达到77.41%，超过20万个地址持有 $DBC,将近13亿个代币质押。

DeepBrain Chain 结构与优化

DeepBrain Chain 网络结构主要：

1.整个网络结构分为母链（深脑链）+中继节点+工作链/侧链；

2.深脑链作为母链，将负责所有工作链/侧链的转账（跨链）；

3.中继节点负责连接母链和工作链/侧链；

4.工作链/侧链将各自独立地负责各自的业务应用和商业需求，通过中继节点，母链和工作链/侧链可以实现双向锚定和转换。

DeepBrainChain 结构图（来源：https://www.deepbrainchain.org）

DeepBrain Chain 作为分布式高性能计算网络，本质上是构建 5G+AI 时代的基础设施。当前区块链存在性能不足，可扩展性不足，升级困难，基础设施缺乏等问题，DeepBrain Chain 针对区块链现存的问题做了大量的技术优化：

1. DeepBrain Chain采用Matrix平台和Topic特有的软件架构

2. 区块链架构采用分层架构: 存储、网络、计算，分层流水化处理；每一层均采用高度的可扩展性架构，支持架构的弹性伸缩；

3. 多链框架由一条主链和多条工作链组成，主链包含所有工作链的方案定义，工作链数量不受限制。工作链由分片区块链组成，支持无限分片；

4. DeepBrain Chain支持交易压缩，交易数据压缩存储和压缩传输，传输效率提升40%；；

5. DeepBrain Chain通讯传输采用自编码两层传输协议或两层加密传输协议，降低网络带宽，同一链路上不同消息包的编码协议可自由更改，传输更安全；

6. 多层网络：在P2P网络基础上，构建多层网络，引入中继节点，消息路由采用多层网络消息路由机制，提高整个网络的传输效率，连通性；

7. 共识机制采用AI-POC(Proof of Contribution)，基于AI算法，根据用户资产、参与程度的贡献证明算法；

DeepBrian Chain 应用生态

任何人都可以基于 DeepBrain 网路构建自己的 GPU 云服务平台，DeepBrain Chain 旨在构筑一个健全的生态系统闭环，衍生出 AI 数据交易平台、 AI 算法交易平台、AI 模型交易平台、AI 容器交易平台、AI 应用交易平台。

AI 训练

AI 训练指的是利用大量数据和算法训练网络。训练的目的是获得一个能够进行预测的模型。预计2024 年用于 AI 训练的 GPU 服务器市场规模将达到 120 亿美元，并持续增长。

AI 推理

让人工智能训练可以进行推理，其目的是利用训练好的模型从新数据中推断出各种结论。仅在今年就将达到 80 亿美金，并且会随着时间推移持续增长。

云游戏

云游戏服务允许游戏通过基于云的 GPU 服务器进行渲染和处理，然后将游戏图像流式传输到玩家的设备上，云游戏使得任何 AAA 游戏都能在任何设备上运行。

视觉渲染

视觉渲染解决方案主要应用于电影和3D动画领域。全球市场规模在 2023年达到了 7.237 亿美元，预计今年会快速增长。

云咖啡厅

云咖啡厅是一种基于云计算技术的新型网络咖啡厅服务。在云咖啡厅中，游戏和应用实际上是在远程GPU服务器上运行，然后通过互联网实时流式传输到咖啡厅内的电脑上。网络咖啡厅经营者无需投资于高性能GPU硬件电脑，因此大大节省了硬件投资成本。截至2023年，全球有超过 20万家网络咖啡厅，拥有总计 1000 万台电脑。

ZK Mining

ZK Mining 指的是 Filecoin、Aleo、以太坊二层网络上零知识计算等项目，这些项目需要 GPU 服务器进行零知识证明的计算。

$DBC 代币经济模型

DeepBrain Chain 原生代币 $DBC 总发行量 100 亿枚，其中 40%由挖矿产生，全部的供应量预计在 100 年发行完毕。$DBC 遵循通货紧缩模型，当 DeepBrainChain 网络中的 GPU 总数在 5,000台以内时，用户租赁费的 30%会被销毁。当超过5,000台时，销毁比例为70%，超过10,000台时，销毁比例为100%。

$DBC 具体分配比例如下：

代币分配（来源：https://www.deepbrainchain.org/）

15% 用于早期销售

17.35% 用于DBC基金会

10% 用于团队

10% 用于主网上线前的计算动力激励

7.65% 用于DBC理事会

8% 用于超级节点

32% 用于节点奖励

代币应用场景：

• 每次用户租用 GPU，用户需要从交易所购买 $DBC，然后向 DeepBrainChain支付一定数量的 $DBC 从而获得GPU 使用权。可以简单立即为代币中包含了租赁费用；
• 具有投票权，每枚DBC代币相当于一票；
• $DBC可用于购买和出售数据，这些数据可能涵盖人工智能训练、市场分析等领域；
• $DBC可以奖励生态系统的参与者，如开发者、矿工和节点操作员，以促进平台的生态发展和运作；

获得 DBC 代币的方式

想要获得 DBC 代币，您可以通过加密货币交易所购买获得 DBC 代币，例如信誉良好的 Gate.io 交易所支持购买 DBC，您只需要创建一个 Gate.io 账户并完成 KYC 流程，然后向您的账户充值后就能直接购买 DBC 代币 。

未来发展

DeepBrain Chain 正在积极发展海外市场，近期在首尔线下举办的 Meetup 吸引到众多投资者、媒体开发者及业内人士出席，活动取得圆满成功。新加坡、越南等海外应用市场正在陆续推进中，韩国DBC-IDC成立后，云网吧也在落地布局中。

此外还将积极推动全球采用去中心化的人工智能和 GPU 能力。促进人工智能开发者、GPU 提供商和投资者之间的合作，创造维持一个充满活力的创新生态系统。不仅适应人工智能的未来，还积极塑造人工智能的未来，推动全球创新和效率。

总结

DeepBrain Chain 帮助 AI 从业者/企业/大学/科研机构、云游戏、渲染、区块链等用户，节省算力成本、提高计算效率、提升产品体验。在 GPU 云平台、分布式算力网络和主网三个领域，DeepBrain Chain 都取得了显著的进展。

DeepBrain Chain 为全球人工智能社区提供了快速、经济、安全的服务。结合 Web3 技术有效解决了人工智能应用领域的隐私性、高成本等多个挑战，并持续拓展其应用范围。 DeepBrain Chain团队本身在 AI 行业知名度很高也摸爬滚打了很多年，如今在开拓海外市场，积极发展网络生态，看好未来 AI 产业的话，可以考虑提前布局。