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Tesra超算网络点燃华尔街: 一个中国创新团队的世界梦想

Tesra新闻 Cool 9个月前 (01-31) 210次浏览 0个评论

摘要: “今天,我们站在这里,就是想证明,一个中国的创新团队也能做出世界领先的成绩,我们希望起到一个示范作用,鼓励中国团队大胆把自己的创新事迹说给世界听。”——Tesra超算网络技术合伙人Leo Lam

一个来自中国的创新团队,在华尔街掀起了一场关于“未来经济增长驱动力”的大讨论。

美国纽约当地时间10月10日,由ChainDD、链得得、钛媒体主办,每日经济新闻协办的

2019 CHAINSIGHTS 金融科技与区块链全球峰会,于纽约万豪侯爵酒店(NEW YORK MARRIOTT MARQUIS)正式举行。

Tesra超算网络——一个来自中国的创新团队,受邀出席此次峰会,与美国证监会(SEC)委员Roel Campos,麦肯锡(McKinsey)高级合伙人Peter Walker,BSV社区领袖Craig Wright等重量级嘉宾共议金融科技及区块链的发展趋势和格局。当天,Tesra超算网络技术合伙人Leo Lam在主旨演讲中提出了“新生产关系刺激创新红利”的前瞻性观点,引发现场的广泛关注和强烈反响。经济增长依赖于帕累托改进效应,而帕累托改进效应来自于劳动力红利,Leo指出,“中美的劳动力红利正在丧失,所以必须找到新的帕累托改进效应,而我们认为应该是由创新创造的新红利。”在会后接受链得得采访时,Leo针对“创新红利”补充说,“在这种环境下,只有让更多的创业者从各行各业中寻找创业机会,并转化为商业生产力,整个社会经济才会进入新一轮的增长。”而关于“新生产关系”,Leo进行了纵向的分析和阐述。他说道,“无论是蒸汽、电力还是互联网时代,都存在一个真理,即新技术提高生产力,新机制促进协作并最终胜出。” 他指出,智能时代的“生产力“和“生产资料”是AI(人工智能)和数据,而区块链和通证生态系统将是这个时代重要的新型“生产关系”,通证经济作为契约中的新生产关系,将使协作更加有效和广泛。

从目前的商业环境不难看出,AI正在与各行各业的关系愈加紧密,IBM、Google、苹果、阿里巴巴、华为等在历史实践中得到验证的成功企业,早已在AI技术研发和落地中再次走在了世界前列。但与此同时,中心化的AI服务市场却普遍存在算力成本高昂、隐私数据泄漏、数据垄断等现象,以至于目前的AI市场仍然被巨头垄断,个人和中小企业的参与意愿被大幅削减。“在AI时代,个人的数据隐私和安全应该被保护,并且每一个人都有权利使用性价比更高的AI服务。”在这点上,Leo显得不由分说。 为此,Tesra超算网络通过整合全球分散的 GPU 算力资源,利用区块链技术构建了一个去中心化的价值网络。这种全新的生产关系和创新商业模式,能够为全球 AI 开发者提供更高效、更便捷的资源服务,也能降低 AI 的行业门槛,让更多的人参与到这场 AI 变革中。 “创新的基础首先是确保生产内容的所有权,大家才会有创新的动力和积极性;其次,资源组织形式一定要便利、成本效益一定要足够好,才有更多人选择。”Leo告诉链得得,Tesra超算网络基于区块链构建了一个可信的计算环境,实现了用户数据和隐私的保护,也实现了计算成本的大幅下降,而采用通证经济,又进一步激励了用户参与创作创造的热情。正如Leo所阐述的,“Tesra超算网络之所以选择将AI和区块链相结合,在于因果不在于技术。”显然,Tesra超算网络在商业模式的设计和技术选型方面符合了社会的发展趋势。

在与会的华尔街顶级商业领袖面前,Leo向他们展示了基于Tesra超算网络的AI深度学习计算平台。目前,该平台已成功上线并稳定运行,全球的AI开发者和爱好者可以在平台上获取到低于市场成本80%的GPU算力资源,高效便捷地进行AI模型训练和开发。同时,他还展示了基于该平台开发的智能机器人。AI开发者可以在该平台上完成模型的开发和训练后,再将训练结果推送至边缘侧的智能机器人,由AI模型和算法驱动智能机器人进行各项功能的论证和实现。

目前,Tesra超算网络已经是拥有60000名社区成员、20Peta flops+(即“每秒千万亿次浮点运算”)计算能力的算力网络。借由本次峰会的成功举办,Tesra超算网络正式进军北美市场,开启算力共享的全球化战略。Leo表示,从世界范围来看,在人工智能、云计算和区块链这种交叉领域中展开创新实践,Tesra是走得最远的一个,也是最落地的一个,正是基于这样一个“先行者”的角色,他们才大胆尝试。

“今天,我们站在华尔街——世界经济和金融的中心舞台,去展示我们的成果,就是想证明,一个来自中国的创新团队也能做出世界领先的成绩。我们希望起到一个示范作用,希望中国能有更多像我们这样的团队去大胆把自己的创新事迹说给这些人听。”Leo说道,在目前中美的紧张局势下,大家希望看到这样的团队站出来。


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