2.1　区块链为人工智能赋能

1.区块链技术为人工智能提供更广泛、更高质量的流通数据

金融领域常见的“数据孤岛”问题，在人工智能技术的应用过程中也同样存在。人工智能产业严重依赖于基础数据，即“学习数据”。完整有效的数据，是人工智能做出正确选择和决定的前提。然而在数据层面，人工智能产业仍旧存在数据流通不畅、数据质量难以保证和数据不连续等问题。实际应用时需要的重要数据主要集中在大型企业和政府手中，然而由于监管和数据隐私等问题，这些数据难以实现共享。这就使得数据不能有效流通，作为重要的生产要素，其价值不能最大化。

与基于人工智能的项目不同，区块链技术的核心是建立一个分散的、透明的多节点网络，该网络支持多方同时访问。结合了人工智能技术的区块链网络，不仅拥有去中心化的智能管理形式，具备监管各种数据集的能力，而且还能更深入地实现人工智能网络之间的沟通交互功能，加速算法、模型的优化。区块链网络可以在保证数据的安全性及有效性的前提下，整合不同环节的数据，并通过智能合约自动完成相关的算法和分析结果的交换，以确保数据可用不可见，从而避免发生核心数据的泄露问题。一个打通的链上数据库，是过去任何一个单独的企业都无法获取的。

2.区块链技术为AI计算提供更低成本的共享算力

人工智能研发在算力层面也面临着成本壁垒。现在主流的人工智能算法模型不仅需要大量的数据输入，还需要极大的运算量来支持数据的计算，因此人工智能的发展对于高性能计算芯片的要求非常高。这就意味着企业需要花费百万元以上的资金购置GPU、FPGA、ASIC等硬件资源来建造计算中心，对于中小企业而言，这是一笔极其高昂的费用。

利用区块链分布式计算的特性达成算力共享，为人工智能提供必要的算力，是解决中小企业购买硬件资源价格过高问题的一种思路。利用区块链技术形成去中心化网络平台，在这个平台上，每一个节点都能充当AI算法的训练点，以组织或是个人的形式将算力共享给需求方，需求方则可以选择性地利用网络中空置的配置（如GPU）进行运算，从而极大地降低人工智能模型的训练及运算成本。

3.区块链技术具有降低实用型人工智能算法开发成本的潜能

在算法层面，人工智能应用的研发成本高昂，现有算法仅能满足少数企业的需求。根据应用场景定制智能芯片则需要大量的资金和资源，这使得很多想要逐步接触人工智能的企业望而却步。

利用区块链技术可以搭建人工智能算法开发平台，平台的使用者可以根据需求区分群体，利用群体智慧优化人工智能算法，并在保证知识产权的情况下进行算法模型的交易。区块链分布式协作的特性，对于人工智能算法的开发和使用都有极大的帮助，同时区块链技术的不可篡改性和交易的隐秘性也能让企业以匿名的方式购买单独的算法模型，并在一定程度上进行更新修改。这些特性能够激励更多的开发者参与到人工智能算法的开发中来，并在一定程度上降低人工智能的使用门槛。

4.区块链技术能够有效提升人工智能的决策信任度

随着人工智能算法的更新和发展，人工智能的决策过程变得更加复杂和难以追溯，这也意味着使用者很难完全理解算法是如何得出特定结论的，同时也很难追溯到是根据哪些信息做出的决策。

可信应用是区块链技术在实体经济发展应用中最为重要的优势和特性之一，这一优势同样也体现在与人工智能数据相结合的区块链网络上。由于区块链技术具有可溯源性和不可篡改性，因此区块链网络能够快速、准确地记录人工智能决策过程中所使用的数据，保证记录、认证的准确性，并加快审计、核算过程。在确保人工智能运算正确性的同时，还可以提升链上所有参与方对于人工智能决策的信任度。