当前，世界各国的算力产业已经呈现出“基建化”的明显趋势，计算能力的建设已成为国家和公共基础设施建设不可或缺的一部分，与能源、水利、交通等传统的基建项目达到了同等的重视程度。出现这一趋势的根本原因在于近20年来，随着云计算、移动互联网、大数据、人工智能等数字技术的快速创新与应用，数字经济已经占据了全球经济的半壁江山，并且其总量仍在以每年至少3% 的速度不断增长。而作为一种以数据资源为基础的经济活动，数字经济天然特别依赖于对数据的运算和分析能力（算力），因此可以毫不夸张地说，算力产业在数字经济领域其中发挥了支柱性的作用。
2020年，全球数字经济规模32.61万亿美元，占全球GDP比重为43.7%
目前算力供给平台的主力是各类计算中心。以中国为例，资料显示，截至2022年上半年，我国在用大型、超大型大数据中心约500个，总算力约150EFLOPS，规模接近排头兵美国，位居世界第二，算力核心产业规模超过1.5万亿元人民币。
截至2022年上半年，我国在用大型、超大型大数据中心约500个，共有超590万标准机架、约2000万台服务器，总算力约150EFLOPS，算力产业规模近五年平均增速超30%。
近几年，随着web3.0及其相关领域成为引领数字经济发展的领头羊，新的应用场景大量涌现，带来了对算力更加迫切的需求，使得数据处理能力严重滞后于数据产生速度这一矛盾更加突出，已成为业内公认的制约发展的重大难题之一。研究表明，到2030年，无人驾驶的算力需求将增加390倍，数字货币场景的算力需求将增长约2000倍，元宇宙相关的算力需求将增长约300倍，且端到端的时延至少需小于20毫秒。数据的增长、算法的复杂化，必然要求部署更加强大的算力引擎。
到2030年，无人驾驶的算力需求将增加390倍，数字货币场景的算力需求将增长约2000倍，元宇宙相关的算力需求将增长约300倍
有分析认为，未来十年，每年对算力的需求将达到前一年的至少十倍，我们需要把算力水平再提升至少1000倍（达到Z级水平）方可勉强应对挑战。而目前受到技术水平、能源消耗和投资规模等多种因素限制，人类还很难支撑Z级算力，甚至连实现100E级算力都需要举国之力。
围绕如何解决这一瓶颈问题，产生了诸多设想与方案。传统思路包括以下两点：
第一，开发更强大的芯片（包括升级芯片制程、创新设计架构以及多核并行模式等）。但芯片研发投入大、周期长、见效慢、商业失败的风险高，且即便摩尔定律持续有效，目前在研芯片的理论算力也仅能较前代产品提升20倍左右，依然无法满足指数级增长的需求。
即便是目前最先进的在研芯片，其理论算力也仅能达到当下常规商用芯片的20倍左右，还远远无法满足未来对算力增长的需求
第二，建设更多的数据计算中心。这一举措需要综合考量资金、选址、建设、配套设施、能源消耗以及人工成本等诸多难题，投入巨大，且需要在当前已有数据中心数量的基础上再增加至少20倍的数量，光是天文数字的投资水平就已经令人望而却步。
如果在现有数据中心数量的基础上再增加20倍，其投入将会是一个天文数字
另一方面，区块链技术的发展与成熟则催生了解决问题的另一条思路，即统筹使用现有的分布式的算力资源对大数据进行高效处理，以解决光靠加强单个芯片性能和增加数据中心数量。DMCN技术即是这一技术路线的杰出代表，也是目前极为少有的在该领域实现了应用落地的技术。
DMCN设计了一个独特的去中心化架构，允许C端用户将自己处于闲置状态的手机芯片算力接入区块网络，向B端（企业、政府以及社会组织等）用户提供数据处理服务，并获得相应的收益。而B端用户在获得需要的数据处理结果的同时，也能节省大量的费用和时间。
凭借独到的总体架构与强大的任务系统，DMCN可以在B端实现高效率、低延迟、高弹性的工作特点，同时也能在C端确保低资源消耗、工作量透明、用户隐私保护等功能特性。
相较于传统的数据中心提供算力的方式，DMCN具备以下突出特点：
- 灵活性：随时随地调取算力、随时随地释放算力，无需大数据中心接洽-付费-预约-使用-反馈等一系列繁杂的流程；
- 高效率：许多数据处理工作如边缘计算、信息检索、代理IP、流量分发等工作无需很高的解算能力，但对处理节点的数量和分布以及响应时间有着很高的要求（如无人驾驶、航空航天以及工业物联网等应用场景）；调用数据中心算力完成这些工作会造成严重浪费且效率极低，而这些领域恰恰是DMCN的强项；
- 安全性：分布式去中心化系统的天然优势，任意一个或多个节点失效不会影响整体系统的有效性与用户数据的稳定性，而数据中心一旦出现故障则很容易给用户带来灾难性的后果；
- 低成本：DMCN调用的都是作为节点的手机的闲置算力，与动辄成千上万的数据中心机架月租相比，成本可低至百分之一（视节点数量而定，节点越多单位成本越低）；
- 普惠性：只要作为节点参与即可获得收益；
- 可无限拓展：DMCN可接入的节点数量理论上没有上限，这就为其带来了近乎无限的拓展性与商机。
以 2021年度全球最畅销机型 iPhone12 为例，其搭载的苹果 A14 Bionic芯片最高可以提供3.1G FLOPS的通用算力。
- 按10万个接入节点、每个节点调用总算力的10%计算，可整合利用的闲散通用算力高达30TFLOPS，相当于2022年中国数据中心算力总和的5万分之一，按算力核心产业链1.5万亿元规模计算，价值3000万元；
- 按100万个接入节点、每个节点调用总算力的10%计算，可整合利用的闲散通用算力高达300TFLOPS，相当于2022年中国数据中心算力总和的5000分之一，按算力核心产业链1.5万亿元规模计算，价值3亿元；
按1亿个接入节点、每个节点调用总算力的10%计算，可整合利用的闲散通用算力高达30PFLOPS，相当于2022年中国数据中心算力总和的500分之一，按算力核心产业链1.5万亿元规模计算，总价值30亿元！
iphone 12、iphone13 系列搭载的都是苹果 A14 Bionic 系列移动芯片
据统计，中国智能手机保有量在10亿以上，平均每台手机芯片的算力闲置率在50%左右，且每年还会产生约4亿部淘汰手机，假设我们可以把这些淘汰手机算力的50%予以妥善利用，按照上述估算方式，光一年就将产生至少600亿元的市场价值，而DMCN就恰恰能为这一愿景的实现提供一个可靠的平台。
除去经济效益，DMCN在节能减碳方面的绿色效益也十分突出。资料显示，截至2020年底，中国数据中心耗电量就已经突破2000亿千瓦时，能耗占全国总用电量的2.7%，预计2022年全年耗电量可达2700亿千瓦时，到2030年达到4000亿千瓦时。而三峡电站2020年全年累计生产清洁电能1118亿千瓦时。这意味着仅2020年我国数据中心的耗电量就已经相当于两个三峡电站的发电量。按照全国平均电价0.7元/千瓦时计算，2022年全国数据中心仅电费就需支付1890亿元，同时还会严重挤占其他产业使用清洁电能的份额，极大增加了碳排放。相比之下，一台配备5000毫安时电池的手机，在正常使用状态下一年耗电量约为16千瓦时。由此我们可以估算出在接入DMCN后，按照10%的闲散算力使用率、全球总计1亿个节点的接入总量，系统在实现与数据中心同等算力水平的前提下，耗电量仅为数据中心的三分之一，相当于同样的工作量可减排三分之二，同时每年节省378亿元电费（按2022年我国数据中心能耗水平计算）。
DMCN节能减排的社会效益同样十分明显
DMCN的参与也十分便捷，用户在获得加入系统的权限后，仅需点击手机上的DApp即可上链成为节点并获得数据处理任务。这些任务由B端用户提交，经由系统分发处理，调取C端用户所贡献的闲散算力进行任务，并在处理完成后将结果汇总反馈至B端用户。完成任务的全过程用户无需任何操作，且对各方完全匿名隐私（只调用芯片的闲散算力，而不读取任何用户已存储的信息；识别与确权依靠区块链标签进行，而无需用户进行身份认证）。
总之，DMCN整合了数据中心无法整合的资源，解决了数据中心无法解决的问题，做到了C端获利、B端受益。是一个可以无限拓展、无限想象，有着无限可能和无限商机的优质技术系统！
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