为何深脑链AI矿机受到投资人青睐？
解决人工智能企业当下痛点
自2012年以来，人工智能的算力需求增长了超过30万倍。目前，高昂的硬件成本已成为制约人工智能企业，特别是初创企业发展的门槛。主流用于AI深度学习芯片的提供商为谷歌TPU和英伟达GPU，前者多用于谷歌自己的云计算中心，后者才是市场的主流选择。
不同于游戏显卡，用于深度学习的专业计算卡，动辄上万，甚至十万的价格也是家常便饭。就算是选择专业云算力提供商，价格仍然非常昂贵。
深脑链AI矿机由深脑链认证的品牌提供，搭载1080ti专业深度学习显卡，即GPU参与训练，这是目前绝大部分AI企业训练的主要方式。对于AI算力需求方而言，只需接入深脑链客户端，即可使用分布与全球的云算力进行AI运算。
深脑链测试网络将于本年度六月份上线。团队已顺利完成迭代1的架构设计进入测试阶段，完成AI用户实时监控AI训练任务状态系统的设计，并启动迭代2的设计工作。
深脑链AI矿机是深脑链实现全球分布式AI云计算平台的重要里程碑。深脑链AI矿机作为整个生态中重要的计算节点，将为人工智能企业提供更加便捷、经济的算力。
顶尖技术团队把控矿机品质
今年四月，硅谷人工智能资深专家王冬岩博士宣布加入深脑链，出任首席人工智能官并担任深脑链美国硅谷人工智能研究院院长。王冬岩博士作为硅谷在人工智能方面有近20年经验的专家，曾领导过世界500强企业(思科、NetAPP、美的集团(52.43 -0.91%,诊股)、三星)的顶尖技术团队。并在两年内从无到有推出大规模异构深度学习平台“美的大脑”。
在王冬岩博士的吸引下，许多业内资深人士慕名加入。JasonPai担任高级AI矿机产品总监，他拥有15年的硬件研发和产品管理经验，曾就职于超微、IBM和福特汽车，就GPU并行运算服务器而言，他开发的产品全球销量第一。在超微任职期间，他通过提高设备间通讯的带宽和延迟性能，引入了一条行业领先的AI产品线。同时，他与英伟达合作，推出了第一个Nvlink技术，通过将P2P带宽提高至PICE3.0五倍的水平，提升了深度学习训练的表现。
BrainXu加入深脑链硅谷团队，任首席数据科学家。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。
黄健涛(Jan Huang)博士是清华大学电子工程学士，耶鲁大学计算机视觉硕士和华盛顿大学图像处理博士。曾在飞利浦和IBM Watson从事视频图像处理，人工智能机器学习和深度学习的研发，拥有多项AI企业专业领域的专利。
顾海松(GuHaiSong)博士担任人工智能应用高级主管。在加入深脑链之前，顾博士是Konica-Minolta 和美的集团的高级经理，是30多篇研究论文的第一作者，拥有美国、日本和中国20项已获专利。顾博士毕业于大阪大学，曾在东南大学、大阪大学、南加州大学、联合国大学、RPI和斯坦福大学担任教授和研究员。
深脑链对AI矿机的参数进行过多次周密的讨论，以确保产品的质量稳定。深脑链一直以来恪守行业准则，杜绝虚假宣传，保护投资人权益。
全球创新性的“挖矿”模式
在区块链行业中，挖矿是非常重要的一环。作为整个产业的中流砥柱，挖矿的重要性不言而喻。相比起二级市场投资，挖矿的风险性相对而言更低，稳定性更好，因此受到很多人的青睐。
然而，目前比特币和以太坊等其他主流币种的挖矿模式仍以POW为主，其对资源的浪费依旧受到不少诟病。
区块链中的“挖矿”，相信很多人并不陌生，诸如比特币挖矿、莱特币挖矿，可以给矿工们带来收益，但是过程中庞大的算力其实被浪费掉了。深脑链将“挖矿”和AI训练结合在一起，汇集闲散的算力，用于AI训练中，将区块链浪费资源的计算转化为高效率的人工智能深度学习，机器学习训练和区块链计算挖矿。对于参与者而言，进入深脑链主网，通过AI矿机进行“挖矿”，可以获得可观的DBC收益，同时可以将闲置算力租借给AI企业，获取额外的DBC收入;对于AI企业而言，可以用较少的成本，租用算力，进行AI深度学习和机器学习训练;对于深脑链生态而言，可以聚集区块链网络中分散的AI算力，不仅可以帮助AI企业获得较为廉价的算力资源，随着参与节点的增加，将不断增强深脑链的生态价值，让生态中的所有参与者共享AI生态。