区块链与人工智能这两项新兴的科技，区块链与人工智能的边界正趋于模糊，在区块链的世界里，算力是一个系统的保护墙，算力是价值的重要表现；而与人工智能的结合能为我们带来计算、隐私和数据上的创新。

　　巴比特CTO金磊：区块链怎么去跟具体行业实现落地应用

　　大家都说2020年是区块链落地的元年，作为矿工或者说大家手上的算力，我们在这个大背景下怎么推动这个行业的落地？怎么给社会带来更大的价值？我想这是我们现在要去回答的一个问题。

　　水库和堰塞湖之间有什么区别？水库是人工围成的湖泊，它可以通过人工的调节，在枯水期的时候可以开闸放水，去缓解下游的旱情，在丰水期把水库关上蓄水，同时避免下游的洪涝灾害。所以通过水库的调节作用，对下游的生产生活有很大的正面促进作用。但是堰塞湖是土石塌方形成的湖泊，不受人的意志而控制。随着水位的上升或者土石的松动随时都有塌方的可能，有下游的生产生活造成很大的威胁。在我看来，在今天区块链行业里面的算力其实更像是一个堰塞湖，这些算力是被围在堰塞湖里面，有很高的水位，同时这些算力跟其他行业之间有很少的流通，时长也被外界诟病POW挖矿消耗大量的算力，但是在今天挖矿这件事情的收益也是非常低的。

　　亚当史密斯有一个非常著名的自由贸易理论，就是说参加自由贸易的双方其实都可以从贸易当中获得收益。同样的理论也可以应用到区块链和其他行业之间的算力流通，如果我们能把算力打通的话，其实也能够给整个系统产生更大的价值。

　　说到算力，肯定就离不开摩尔定律，摩尔定律说每隔18个月到24个月，我们在集成电路里面的晶体管数目都会翻1倍。早在1971年的时候，英特尔发布的4004芯片里面只有区区2300个晶体管，芯片的制造工艺是10个微米，相当于现在头发丝的粗度。到今天，大家手里的智能手机里面的芯片已经包含了100-200亿个晶体管，制造工艺也是缩小到了9纳米甚至是7纳米。芯片里的晶体管的数目可以看作是算力的近似指标，我们可以看到在最近几十年里面，其实整个算力是一个爆发式的增长。同时，由于算力的爆发式增长，也是给我们的生活包括社会、科学技术各个方面都带来了很多颠覆性的改变。

　　我们身边的很多例子，比如说智能手机甚至是4G、5G的应用，给我们生活带来了很大便利，因为大家有切身感受，我看到台下有很多朋友也是正在玩手机，应该体会非常深。身边的例子，我就扯开不谈，今天主要讲讲大家可能并不是那么熟悉，但是给人类社会带来非常深远影响的几个例子。

　　案例1：基因测序

　　在人的DNA里面有4种碱基，而基因测序做的事情就是测定DNA里面这4种碱基的排列顺序。通过对个体的基因测序，我们可以发现病变的基因，从而对疾病进行提早的治疗和预防。人类是第一次完整地完成基因测序是在2003年，前前后后当时一共花了13年的时候，耗费了10亿美金。而今天，有些朋友可能已经看到一些基因测序的产品商业化了，而我们今天去做一个基因测序只需要不到2天的时间，同时费用也在一千美金以内。这是近20年以来算力的爆发式增长，包括存储变得越来越廉价，才使新的算法得以应用，大大提高了计算的效率。

　　案例2：药物研制

　　在屏幕上显示的3位科学家获得了2013年诺贝尔化学奖，给他们颁诺贝尔奖的原因是他们在70年代的时候提出了分子计算模型。什么是分子计算模型？就是利用这个模型，我们可以通过计算机计算的方法去模拟化学反应的过程。本来复杂的化学反应是非常耗时的，我们在药物研制当中要做千百次的实验，可以想象这当中的时间成本。通过分子计算模型，我们可以非常简单地在计算机里面模拟整个过程，然后预测里面化学反应的结果。可以想像如果我们投入大量的算力，其实我们可以快速地完成之前非常耗时的很多实验来得到结果。但是在80年代、90年代分子计算模型并没有在药物研制当中被大规模采用，为什么？因为当时的算力实在太昂贵了。举个例子：在1985年，当时世界上最快的超级计算机是克雷2号，这台机器要卖1600万美金，算上通货膨胀，折算到现在的价格可能要上亿美金了。但是到今天，一台已经是过世的iPhone4的处理器计算能力已经是克雷2号的2倍，我们只要花区区几百美金就可以买到一台iPhone。正是算力的爆发式增长，同时伴随着大数据的兴起，才使得分子计算模型在药物研制当中得以应用，大大缩减了研发的成本。大家可以想像随着新药物的推出，使得原来的绝症变得可控，给人类社会带来了巨大的福音。