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2020减半年面临减半的BHP能否迎来增长?

2020-06-10 BHP全球智能算力网 来源:区块链网络

算力垄断问题严重,阻碍科技发展进步

根据市场研究指出,美国互联网龙头谷歌占据了美国搜寻广告市场约77%营收,若算上社交网络巨头FACEBOOK,则两家互联网企业共同控制了全球移动广告市场约56%的份额。亚马逊大约占据了美国电子书销量的70%和美国电子商务市场的30%,而FACEBOOK的移动社交流量份额占了全球将近高达75%,其中也包括了旗下多家并购而来的社交和通讯公司。而在中国,互联网三大巨头BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)则几乎垄断了中国互联网使用用户超过80%以上的所有服务。

这都告诉我们一个信息,在互联网的科技世界里,全球前十大的在线互联网龙头企业几乎垄断并掌控了全人类的信息流通,若接下来在数字化经济的全面到来,强势崛起的AI人工智能一旦又落在这些互联网的巨头手上持续发展,对于未来数字化的经济时代,将会倾向赢者全拿的局面,只要是有可能出现来自新创科技公司的威胁,下场不是被购并就是被消灭,将不会出现任何可以挑战这些龙头企业的机会,一个新创种子处处被扼杀的环境,将大大的减缓新创科技的发展速度与进步。

Web 3.0是全新的智能数字经济互联网,发展的主轴除了加速传统互联网更加的有效率之外,透过区块链技术的嫁接以及AI人工智能的快速发展,形成了全新的算力经济,算力是各种物理性智能设备背后所需的数据计算与图形处理能力,未来会在万物皆可联网的新互联网时代中成为最重要的基础能源,AI人工智能是由算法+算力所组成,算法让AI人工智能变的更聪明,算力则让AI人工智能变的更强大,谁能在接下来的数字经济当中掌握算力的关键性发展,将左右AI人工智能的发展快慢,未来哪个国家的AI人工智能要能超前其他的国家,展现国家的科技国防实力,算力基础设施的搭建,以及算力规模的发展大小,将会是最重要的关键。

然而目前全球的大多数算力资源都还是掌握在主要的科技龙头的手上,大平台手中握有的资源和资金形成了算力的垄断,对于AI人工智能未来在5G时代来临海量数据呈现爆炸性成长,但所有AI人工智能在进行机器自动化深度学习背后所需的算力跟不上时,将会减缓AI人工智能产业的发展速度,会影响到国家整体对于AI人工智能产业的进步,因此算力的基础设施如何能够有足够的发展力道支持国家的AI人工智能产业持续的高速前进,就成为了现今迫切急需解决的问题。

BHP打造智能时代底层操作系统,助力解决算力垄断

BHP全球智能算力网络透过BHP公链的技术优势,打造智能时代数字经济领域的底层操作系统,并搭建覆盖全球的可信智能算力网络,并为了实现智能数字经济,不断的优化为具备开放性、针对性、兼容性、交互性、安全性、可信任框架的分布式算力网络,将真实世界中资产的使用权与资产的所有权通过有效确认与计量,建立数字化模型,转换为BHP公链上可编程的数字资产,将算力资产数字化、虚拟化,变成可在BHP公链上做资产确权,并透过BHP公链上独特的算力路由模型实现算力资产在BHP的公链上实现可信、透明可查、可流通、可交换,用以解决未来全球算力的流通、交换与过度集中垄断的问题,助力开发者基于全球智能算力网络搭建全面性的算力基础建设与相关的生态应用,实现智能算力应用场景的商业落地。

如何看待BHP减半?

6月底BHP全球智能算力网络上的激励层BHP原生通证将迎来第一次的减半,通过POS共识所挖矿产生出来的BHP原生通证,遵循与BTC 一致的减半周期逻辑,也将进入到产量减半的通缩经济模式,很多看好BHP全球智能算力网络的投资人也很关注这一次的即将来临的产量减半,对此我们怎么理解与看待BHP原生通证的减半所带来的价值体现?

BHP公链激励层的BHP原生通证,其价值主要来自于公链价值的体现。

透过数个目前已经进行应用落地的基于BHP技术公链的去中心化应用,像是协助算力资产确权、交易、流通的算力资产管理及交易平台人人矿场,或是支持多种数字货币统一存储/转账流通和管理的数字资产管理钱包BHPay,还有像基于BHP的公链实现数字化产业转型协助策略联盟伙伴传统跨境电商洋姑妈,将电商的交易数据或是实物确认与货物追踪通通上链到BHP的公链上形成可查且不可窜改的数据,并透过BHP公链的技术提出跨境电商的线上跨境现金流的解决方案。

这些目前已经在BHP公链上落地的应用场景,都将为BHP公链带来良好的生态发展与广大的用户群。在BHP Web3.0智能时代数字经济领域的底层操作系统的支持下,能够实现算力在BHP全球智能算力网络上自由的的流通,进而使算力经济体能连接传统金融的资本接入算力产业形成庞大的经济价值。

我们更希望看到的是所有愿意参与到BHP全球智能算力网络生态建设的每一个人,都可以通过壮大BHP公链经济价值的过程,享受到公链的价值反应在持有BHP原生通证上,让每个人都可以享受到智能算力网络时代的红利。

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编译者/作者:BHP全球智能算力网

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