DeepBrain Chain成立於2017年11月，其目標是建立一個基於區塊鏈的高度可擴展的分散式計算網絡。其目的是成為5G+AI時代的重要基礎設施。隨著社會進入智能時代，人工智能已經融入到日常生活的各個方面。人工智能的三大支柱是深度模型、大數據（互聯網、傳感器、物聯網）和高性能計算（GPU、FPGA、特殊芯片）。隨著個別深度模型需要大量資源，對計算能力的需求也在增加。例如，ImageNet圖像識別需要1-10個GPU，AlphaFold/AlphaFold2需要100-200個GPU，BERT語言模型使用100-200個GPU或1026個TPU將訓練時間縮短到76分鐘，OpenAI的GPT-3語言模型需要1000個GPU並耗費數百萬美元進行訓練，北京人工智能學院（BAAI）的多模態大規模預訓練模型則利用了2000個GPU。人工智能競爭最終是一場計算能力的競爭，解決計算能力的供需並對其進行獎勵至關重要。DeepBrain Chain旨在利用區塊鏈技術構建一個全球可訪問、無限擴展的分散式高性能計算網絡。這將降低全球人工智能計算能力的成本，提高效率，促進人工智能計算能力的民主化和普及化，加速人工智能時代的到來。