观点 | 区块链在更多场景更大范围内得到应用是一个必然趋势

高承实博士在第二十二届国际高新技术成果交易会上发表了名为《数字经济发展机会与挑战》的演讲，会后接受了考拉财经记者的采访，分享了自己关于分布式储存和如何与人工智能结合的看法。

考拉财经：您今天在演讲的时候提到“区块链的逻辑比起上一次工业革命是完全反常识的一次革命”这个观点怎么理解呢？
高承实： 在人类出现以后，基本上人类所有的努力都是降低成本提高效率。区块链将几种已有的技术进行了组合，它的效率不但不高，而且还极大地降低了，资源不但不节省，还极大地被消耗了。

一般情况下，数据存储在一个存储单元就可以了，即使是为了避免数据被损坏，2-3个额外的备份也就够了。但区块链要求所有的数据在全网范围内的所有节点都要有一个完整的备份，这就消耗了相当多的资源。同时，数据不仅相关人要进行数字签名进行确认，其他不相关的人也都要认可。所以，区块链的效率也不可能高。从这两个纯粹技术的角度来说，区块链的逻辑是完全违反上一次工业革命的逻辑的。

但这种反逻辑的体系结构，却带来了完全不一样的内容。 我们认为，传统的互联网主要实现了大范围的广泛的连接，包括人与人的连接，人与机构的连接，人与设备的连接，机构与机构、设备与设备、机构与设备等等，但这种连接并不可靠也不可信。 即使是通过所谓的可信第三方来验证担保，也还存在可信第三方是否可靠可信的问题。但区块链带来的链接，却是可靠的可信的，难以篡改难以伪造的。

应该说，我们对区块链这一特点特征的认识还远远不到位。这个特点特征与其他技术的结合，完全可以演化和生成更多的商业模式和逻辑组合，带来更多我们意想不到的价值。区块链出现之后又大热的社区（社群）经济本质上是互联网的内容， 但由于建立在区块链链接可靠可信这一特征之上，因此又带来了我们以前意想不到的效果。 包括目前正在快速进化的DeFi，也是建立在这一特点特征基础之上的。因此，区块链带来的，确实可以称之为一场革命。

考拉财经：分布式存储比集中性存储成本更低，但是为何现在市场上的分布式存储设备（集群）却因为高配置导致价格很贵？
高承实： 分布式存储比集中式存储成本更低，是因为分布式存储可以将个人或机构闲置的存储资源充分利用起来，使这些闲置的资源得到更充分利用，进而产生更多的价值。这是分布式存储比集中式存储成本低的经济学方面的解释。

在技术上，分布式存储比集中式存储要有更高的系统冗余度以确保系统可被实时使用，在设备的管理方面，分布式存储要消耗更多的资源用于系统的管理和协调。从这个方面来看，分布式存储的成本要高于集中式存储。

目前市场上的分布式存储设备（集群）利用的已经不是个人或机构的闲置存储资源，而是专门为了某种目的（比如Filecoin挖矿）而进行的设备方面的竞赛，因此就会导致设备的性能越来越好，成本越来越高。

同时这种行为也已经从纯粹的制造业行为演变成为金融的投资（投机）行为。作为设备生产方，也会从后面的金融投资行为（挖矿）中分得一杯羹。在一个行业充满了巨大的机会和泡沫的时候，任何生产方都不会甘于做单纯的设备提供方，由此进一步导致了市场上的分布式设备（集群）价格越来越高。

考拉财经：区块链数据消耗巨大，目前情况下大范围覆盖是不太可能的。那么以后的发展方向有没有向区块链数据普适化发展的可能呢？如果数据的储存成本降低，那么区块链的门槛是不是也会跟着降低？

高承实： 尽管随着技术的发展和进步，存储资源越来越丰富，带宽越来越畅通，算力价格也日趋低廉，但人类采集和生产数据的速度、采集和生产数据的数量，建立在这些数据基础之上的数据传输和数据运算需求也都在飞速发展。这两个方面此消彼长，互为促进、互相满足。

从经济学的角度来讲，资源总是有限的。尽管随着技术的发展进步， 区块链在更多场景更大范围内得到应用是一个必然趋势。 区块链的应用也会越发普适化，门槛更低，但不会低到没有门槛，也不可能整个社会的所有系统全部采用区块链。

考拉财经：区块链系统和人工智能系统有些类似。通过发展有没有可能和人工智能进行结合，或者与其他的新兴产业有一定关联。从而使数据的安全性、真实性、线上线下同步性进一步提高呢？

高承实： 目前学术界关于区块链与人工智能的结合已经有了一些探索，比如赛迪区块链研究院的刘权院长，中科院大学的曲强研究员。但从我个人的认识来看，区块链与人工智能的结合还处于非常早期的阶段，很多探索还处于“想法”的阶段。

在我看来，区块链与人工智能的结合有以下几个难点。第一，区块链上的数据是小数据和关键性数据，而人工智能最主要的进化方式是监督式学习，即要有大量数据喂养，这是区块链与人工智能结合的难点之一。第二，目前的人工智能系统基本上都是中心化的，即由高性能服务器实现的（当然这和基于云计算的数据集中存储可能有关系），有没有可能将中心化的人工智能系统改造为分布式的人工智能系统（无论是分布式协同还是分布式一致）？这里面可能还存在相当大的技术难度。进而，区块链上所有节点的数据完全一致，相应的人工智能系统在所有节点上是不是也要实现从数据输入到处理结果输出也完全一致？如果这样，这样的系统还有没有必要？第三，如果将人工智能系统设计为分布式人工智能，那么如何实现数据的分布式，即数据在各个节点上的差异化？如果实现了数据在不同节点上的差异，那么这个系统还是不是区块链系统？

当然，未来区块链与人工智能的结合点，可能不一定在链上数据，也有可能建立在链下数据，或者通过人工智能系统能力的“分片”，在更大范围内实现人工智能系统能力的分布式协同和分布式一致的混合。