DeepBrain Chain 成立於 2017 年 11 月，願景是基於區塊鏈技術建立一個可無限擴展的分散式高效能運算網絡，並成為 5G+AI 時代最重要的基礎設施。
人類正邁入智慧時代，人工智慧已融入人們生活的各個層面。人 工智慧的三駕馬車：深度模型、大數據（網際網路、感測器、物聯網）以及高效能運算（GPU、FPGA、特殊晶片）。個別深度模型對運算能力的需求日益增加：ImageNet 影像辨識——1~10 個 GPU，AlphaFold/AlphaFold2——100~200 個 GPU，BERT 語言模型——100~200 個 GPU，使用 1026 個 TPU 可將訓練時間縮短至 76 分鐘，GPT-3 語言模型——OpenAI 使用 1,000 個 GPU，1,750 億個參數，單次訓練耗費數百萬美元，多模態大規模預訓練模型——北京人工智慧研究院 (BAAI) 使用 2,000 個 GPU。
人工智慧的競賽就是運算能力的競賽：解決運算能力的供需問題並獎勵運算能力已刻不容緩。DeepBrain Chain 希望透過區塊鏈技術建立一個可無限擴展的分散式高效能運算網絡，以實現全球 AI 運算能力的降本增效，推動 AI 運算能力的普及與民主化，加速人工智慧時代的到來。
