Secret秘密生态区块链多链SIEN的独特技术与应用

一、 秘密的数据链网络-SIEN 

我们将会构建一个数据链网络 SIEN(Social Intelligent Evolution Network)，SIEN 用 于承载 SIE Token 的流通。除此之外，SIEN 将用于为秘密聊天服务来提供用户数据的存储，计算服务，以及人工智能算力的共享服务，甚至为秘密之外的其他分布式应用提供存储和算力支持。 

1.多链SIEN 

网络是一个多链系统，由一条主链和若干的侧链组成。 主链作为所有的侧链的中枢系统，承载 SIEN 网络的账户系统，提供侧链的核心数据、校验存证和跨链通信等功能。 每条侧链原则上会用来处理某一特定类型的问题，比如可以有一条侧链专门提供存储服务（也可能是更具体的某一类存储服务，比如小块数据的键值存储，关系型数据的存储 等）；可以有一条侧链专门提供神经网络计算的服务，为秘密网络中 Bot 的训练提供计算资源；还可以有一条侧链用于秘密网络中的内容创作和知识共享服务等。 SIEN 将提供侧链的基础构建规范和构建工具，只要在相应规范下创建的侧链都能够 融入 SIEN 网络中，并创造其自身的价值。 

2.共识机制 

目前，主流数字货币以工作量证明（PoW - Proof of Work）作为共识机制，该机制 从算法上保证了参与的公平性。不过 PoW 给算力论的机制也带来了负面的影响，最大的问题就是算力竞赛，算力竞赛导致运算资源和能源的大量浪费，也导致算力逐渐向几个大的矿池不断地集中，整个网络被一个或者数个联合的大矿池控制的风险也变得越来越大。 

另外，PoW 机制本身的特点也决定了其网络的处理能力的上限，以

比特币

为例，其处理能力大约为 10 TPS，这种处理能力是远远无法满足小额支付等交易频度十分高的应用场景。股权证明（PoS - Proof of Stake）机制和其衍生版本的代理股权证明（DPoS - Dele

gate

Proof of Stake）机制，一定程度上解决了 PoW 共识机制的低效和资源浪费的问题。但是通过持有股权来确定权益的方式天生就有争议性，初始的股份如何发放，如何 保证大股东不作恶等等问题，都是 PoS 机制无法回避的问题。 我们创造性地融合 PoW 和 DPoS 两种共识机制，吸取二者的优点，来设计 SIEN 的 共识机制。在主链上，我们采用 PoW 的共识机制；而在侧链则是由侧链自己选择共识机制，侧链的构建者可以根据该侧链处理业务的特点选择 PoW 或者是 DPoS 来作为该侧链 的共识机制。 

我们的信念基础是安全和公平，所以主链选择的 PoW 共识机制保证了整个网络的安全性和公平性，加上主链本身处理的问题是比较单一且频度较低的，所以其相对较弱的网络处理能力也不会成为系统的瓶颈。而侧链共识机制选择的自由性使得需要处理高频业务时，侧链可以选择效率更高的 DPoS。用一个比较形象的比喻，侧链就像是一个单一的银 行，每天要处理数量巨大的行内的各种业务（比如行内转账），这时就用一种像 DPoS 一 样比较快的方式来结算，因为是在内部结算，出现问题的可能性很小，即使出问题也可以 内部消化；而主链像是银行间的结算机构，根据固定周期来处理不同银行间的结算，就像 PoW 一样虽然相对较慢，但是更加安全和具有公信力。即使用主链+侧链的模式，SIE 网络仍然能保证跨链交易是准实时的，因为互相认可的侧链直接会设置专门的热钱包，相当于银行间的“信用额度”，通过两个侧链内部的各自转账来实现用户级的实时转账交易。 

3.关于 SIEN 开发规划的说明 

迫于有限的研发资源，前期我们的重点在秘密聊天服务和人工智能部分，SIEN 的开发将在这两者完成之后开始。 因为 SIE Token 的发行时间早于 SIEN 网络的开发规划，SIE Token 的初始发行将借助于以太坊网络。后期我们将提供映射和转移工具，使用户可以在 SIEN 网络上线之后， 方便地将 SIE Token 转移到 SIEN 网络中来。 在 SIEN 网络开发上线之前，秘密聊天服务和人工智能服务将会暂时运行于中心化的服务器之上。不过我们在秘密聊天服务和人工智能服务构建的初始设计阶段，包含核心数 据结构的设计，基础算法的设计，人工智能的基本架构设计等方面，都会将服务或模块后可以移植到 SIEN 网络作为设计的基本目标之一。 

二、 SIEN 的几个应用场景 

在这一节我们介绍两种 SIEN 网络的应用场景，来帮助读者更深入地理解 SIEN 的设 计思想和应用方式。 

1.AI 算力共享 

秘密人工智能服务本身需要海量的计算资源进行各种计算和训练工作，如果自己搭建 AI 计算网络，需要投入大量的软硬件资源。我们找出了一条新的道路——在 5G 网络 SIEN 之上构建 AI 算力共享服务。 SIEN 网络的特点保证了网络自身的安全性和公平性，我们在此基础之上构建一套可 以计量的计算资源评估和交易体系，鼓励更多的人将自己的闲余计算能力共享出来，供 SIEN 网络使用。 首先要解决的是计算资源的抽象，使之能够被计量。一个 AI 网络首先是一个计算网 络，所以传统的 CPU，内存，网络的基础计量方式依然是需要的；另外我们重点对 AI 领 域格外关注的浮点数并行运算能力进行抽象，我们考察市面上主流的 CPU，GPU 以及专门设计的 AI 计算芯片等各种 AI 计算的设备，在这些设备基础上抽象出一个公平的 AI 算 力衡量指标。 然后要解决的是计算能力的获取和交易，我们将在 SIEN 上实现一个用于 AI 算力共享 的侧链。该侧链提供算力的申报，算力的使用计量，算力交易等各类与 AI 算力共享相关 的服务。针对主流的平台，我们提供接入的 SDK，无论是算力提供方还是算力的使用方，都 可以方便快捷地接入网络或者开发应用，以及使用网络上的共享算力。 

得益于 5G 网络高效快捷的机制，只要有利可图，会有越来越多的人乐于在 SIEN 上 共享自己的闲余计算资源来获取收益；也得益于计算资源本身的易得性，SIEN 网络的共 享算力将会比主流平台更具有性价比。 可以预见，除了驱动“秘密”人工智能本身，将会有越来越多的人工智能应用选择 SIEN 网络来驱动。 

2.内容创作和共享 

我们在前文提到过内容创作和知识共享的开发计划，在这一部分，我们将会阐述一下 这类应用与 SIEN 网络结合后的应用前景。 SIEN 网络支持用户自己创建侧链来提供特定的服务，作为一个内容创作和知识共享 网络，用户可以构建一个侧链来完成内容的存储，版权的存证，内容的定价和交易等各类 的服务。用户创建的内容，可以全部或者部分的存储在侧链的数据中，这很大程度上解决了存 储的问题。侧链可以解决版权的存证问题，版权创作者只要将作品的指纹记录在侧链的区 块数据中，侧链的上的时间戳和不可能被篡改的作品信息是最有力的版权证明。而且侧链 的创建者可以选择 SIE 或者是自己发行一种 Token 来用于为流通于该侧链的内容定价和 交易。 因为有利可图，并且减少盗版的可能性，内容创作者将更倾向于在 SIEN 平台上创建内 容，而随着内容的不断丰富，用户也更加倾向于在 SIEN 平台上来消费和分享内容。 

3.秘密 + SIEN

秘密和 SIEN 网络可以说是共生的关系。二者相辅相成，相互促进，构成一个互利共 生的健康生态。甚至可以说秘密和 SIEN 不仅仅是相加的关系，甚至会产生乘数效应甚至 指数效应，二者的融合将会爆发出巨大的能量。 

4.“秘密”身后的 SIEN 

首先上线的秘密聊天服务，以其良好的安全性以及易用性会积累大量的用户；其后上 线的人工智能服务，以其独特的理念，以及广阔的前景，将会进一步吸引更多的用户加入 进来。随着 5G 技术的发展，基于该技术而形成的平台将会愈发壮大，其创造的社会价值也 就越大。鉴于 SIEN 与“秘密“的关系，大量的秘密用户一开始就自然而然地成为了 SIEN 网 络的初始用户。 将来，“秘密”是部署在 SIEN 上的一个独立应用。当 SIEN 自身完善后，将会有众多其 它应用如 AI 类云生态运行其上。同时，秘密也为 SIEN 构建基础价值体系。 

5.SIEN 之上的“秘密” 

随着秘密的相关服务逐渐迁移到 SIEN 网络上来，秘密服务本身的价值也会进一步提 升。因为无论是聊天服务自身的计算和存储，以及人工智能的海量算力需求，都是由分布 式的 SIEN 网络来支撑。对于一个以强调隐私和安全为特色的服务来说，如果运行在分布 式的，不被任何个人或者团体控制的网络之上，其自身的价值将得到巨大的提升。 比起入侵一个中心化的网络服务，入侵一个分布式网络服务的难度和代价将会有数量 级别的提升，这使得秘密成为一个更安全的服务，有谁不喜欢一个更安全的网络服务呢？

一个中心化的服务，很容易在经济或者是政治等各种不可控因素的作用下遭受破坏，但是 运行在数据链网络之上的服务，健壮性得以提高，破坏难度大大增加，这无形之中也提升 秘密的公信价值。 八、 关系 任何一个社群网络的发展都离不开人的参与，越多的人加入一个社群网络，这个社群 网络的价值就越大。 一个新用户加入一个社群网络，往往是因为自己认识的人在这个社群网络之中，所以 通过老用户来吸引新用户，是一种迅速发展壮大社群网络的有效方式。 我们对上述的情境进行抽象，引入“关系”这一概念，“关系”既表达了用户之间的物理 联系，也可以映射为秘密生态中的权益网络模型。越多的新用户与一个老用户建立“关 系”，则证明该老用户对秘密网络生态的价值越大，对秘密网络生态的价值越大，则理应 更多的获取生态发展带来的收益。 为了简化模型，我们定义新用户发生第一次聊天时，他就成为了其聊天对象的一个 “关系”。这种关系是单向且唯一的，即一个新用户一旦成为一个老用户的“关系”，就不能 再成为其他用户的“关系”；并且该用户只能添加在他之后加入的新用户作为自己的“关 系”。

通过这种“关系”模型，我们就可以构建一个树状的层级结构，越早加入的用户层级越 高，拥有越多关系的用户就拥有越高的收益权重，秘密系统会根据关系来奖励权重高的用 户，以此来增强社群和生态的成长和壮大。 “关系”模型的存在，极大地刺激了存量用户的拉新意愿，使得整个网络生态被“激 活”，不断地成长壮大。