宣告：本測評內容僅供參考，任何依本測評內容作出的投資行為，與本測評內容無關。專案有風險，投資須謹慎。
Statement: the contents of this assessment are for reference only. Any investment behavior made according to the contents of this assessment is not related to the contents of this assessment. The project is risky and the investment must be prudent.
DeepCloud AI旨在提供一個人工智慧驅動的分散式雲平臺，用於執行去中心化物聯網和Web 3.0應用。該專案為公司和個人提供計算與儲存資源的現貨市場，供其在分散式雲上共享多餘容量，並透過人工智慧匹配引擎將這些資源與應用開發者配對。
雲端計算是繼1980年代大型計算機到客戶端-伺服器的大轉變之後的又一種鉅變。它可以提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路、伺服器、儲存、應用軟體、服務），使用者可以快速獲得所需資源。自2009年以來，雲端計算支出增速為IT支出增速的4.5倍，2015年至2020年間，預計將超過IT支出增速的6倍。Gartner預測，雲端計算市場將從2015年的670億美元增長到2020年的1620億美元，年複合增長率為19%。
新分散式雲網路的出現使得分散式雲平臺數量激增。這些平臺透過利用終端使用者、私人資料中心或企業基礎設施的閒置資源，能以較低成本為使用者提供分散式計算、儲存和網路資源，讓應用的部署比傳統供應商更經濟實惠。然而現有的中心化和分散式平臺缺乏對資源的智慧分配。例如，當使用者提供雲資源來部署應用程式時，他們通常不知道自己需要多少資源才能用最低的成本實現其應用程式目的或實現其使用場景。而使用由AI/ML管理的雲，則可以根據使用者的需求和豐富的歷史資料為使用者提供智慧建議。
因此，DeepCloud AI利用雲端計算、人工智慧和區塊鏈技術，使用人工智慧在網路資源提供者和應用開發者之間進行資源匹配。DeepCloud AI還在應用程式市場為開發者提供經過預先驗證的應用程式，以便加速其端到端解決方案的開發。
目前分散式雲平臺賽道已有MIOTA、WTC、IUFF、SMT和ITC等專案，它們已上線交易所，失去了先發優勢的DeepCloud AI能否後來者居上成為該領域的重要應用存在很大不確定性。人工智慧賦能分散式雲平臺，效果仍未可知。
1. 法律政策和監管風險
由於區塊鏈技術仍處於初期階段，目前在任何司法管轄區的籌資過程中都沒有關於界定、交易、資訊披露和鎖倉要求的具體規定，並且相關政策將如何實施尚無明確的定論。所有這些因素都可能導致專案開發不確定。
2. 技術風險
區塊鏈技術正在不斷髮展，密碼學也在不斷演化，研發團隊無法保證絕對的安全性，平臺有可能受到網路攻擊致使持有人的數字貨幣有被盜、失竊、消失、毀滅或者貶值的風險。
3. 專案落地風險
目前人工智慧還在研究發展中，市場炒作概念的比較多，實現巨大突破帶來變革的應用比較少，因此DeepCloud AI定位人工智慧賦能分散式雲平臺，是否比其他分散式雲平臺更便捷也是不確定的。
4. 專案執行風險
專案屬於早期階段，雖然客服告知MVP已完成，但是DeepCloud AI程式碼庫目前只有3個合同專案，沒有找到MVP程式碼。共有482行程式碼的情況也很值得注意。
【token名稱】DEEP
【token型別】ERC-20
【token總量】2億
【是否KYC】是
【是否鎖倉】是
【代幣分佈情況】
DEEP token在DeepCloud AI平臺上的用途包括：
訪問 DeepCloud AI的網路系統
供高階使用者使用高階功能
網路使用者和應用開發者的支付手段
網路資源提供者和應用程式市場提供者的支付手段
使用者可以透過三種方式獲取DEEP token用於訪問DeepCloud AI平臺：
DeepCloud AI首次token發行活動
加密貨幣交易所
成為資源提供者，使用者可以透過在平臺上提供資源獲得代幣並用於享受其他服務
1. 故障檢測
主節點協調叢集內全部節點的網路ping，並維持心跳訊號以檢測故障。當節點無法訪問時，會從叢集中刪除該節點，執行在該節點上的所有應用程式工作都會自動部署到該叢集中的其他工作節點上。
2. 分片和側鏈
在 DeepCloud AI中，分片主要用於劃分網路中的複雜查詢，使其在分散式網路中變得更小、更快。DeepCloud AI使用人工智慧在網路實時監控和歷史資料的基礎上配置並調整側鏈的角色。每個分片的主節點都與側鏈相連，根據主節點定義網路中側鏈的角色，用於處理任何瓶頸或其他問題。
3. 資料複製和完整性
DeepCloud AI正在構建用於資料儲存的API，以便應用開發者能夠更輕鬆地備份資料並與其他去中心化儲存服務進行整合，還簡化了中心化和分散式儲存系統之間的資料遷移。
4. 負載平衡
根據網路狀態動態配置分片和資源分配。調整執行服務佇列優先順序，平衡網路流量。此外，節點按叢集分類，如果任何叢集中存在問題，主節點會管理網路流量，保證根據網路需求實時配置網路中的節點。
5. 人工智慧控制器和匹配演算法
DeepCloud AI運用統計學和人工智慧模型作為預測策略。這些演算法大多采用 ARIMA 等迴歸、SVM 和統計時間序列技術。模型整合了數種要素（即評分、任務依賴性、任務成本），然後與適合使用貝葉斯分類等方式進行分類的模型進行比較。使用 RNN、CNN 之類的深度學習演算法，同時使用持續學習反饋迴圈的強化學習來分析場景。主要目標是瞭解交易行為、工作負荷模式並改進系統瓶頸。
6. 應用程式登錄檔
可重複使用的應用程式元件縮短了應用開發者的開發週期。應用程式市場提供者在應用程式登錄檔上釋出元件，開發者則可以輕鬆為自己的應用程式搜尋並部署這些元件。
DeepCloud AI程式碼是開源狀態，程式碼庫共3個專案，其中兩個星雲合同、一個token合同。目前共有482行程式碼，有1人觀看了專案的程式碼，最近一次程式碼更新發生在6月13日。整體來看，DeepCloud AI程式碼更新頻次偏低。
DeepCloud AI由團隊自行研發，專案定位於人工智慧驅動的分散式雲平臺，目前人工智慧和雲平臺都屬於技術難度比較大的，兩者結合開發難度比較高。
2017年屬於DeepCloud AI的籌備階段，專案正式啟動於2017年11月，預計2019年底專案基礎工作基本完成，專案時間跨度約為2年，目前屬於前期階段。
2017年7月-創始人開始勾勒初始理念，制定如何讓人工智慧和區塊鏈能夠實現分散式雲。
2017年11月-DeepCloud AI成立。
2018年4月-首份白皮書釋出。
2018年5月-平臺設計和架構動工。根據平臺設計詳情修改白皮書。
2018年5月-DeepCloud AI架構開始MVP設計和開發。
2018年7月-DeepCloud AI架構開始MVP測試。
2018年8月-DeepCloud AI架構首次實測。在Testnet上釋出去中心化應用（物聯網、dApp）。
2018年第三季度-平臺設計進入最後階段，為全面開發/測試部署組建團隊。實施敏捷開發最佳實踐，如連續整合與測試、用Chaos Monkey 進行中斷測試等。部署戰略性全球開發團隊，確保全天候開發/測試/支援週期。
2018年第四季度-DeepCloud AI架構支援有效執行Web 應用程式。
2019年第一季度-推出類似利用邊緣人工智慧處理影片的dApp。大規模客戶進行平臺實測。
2019年第二季度-達成全球合作伙伴關係，在世界各地展示dApp。推出應用程式市場。
2019年第三季度-DeepCloud AI提升系統的恢復能力，為企業客戶提供支援。
向物聯網領域的企業客戶開發並展示測試應用程式，展示DeepCloud AI的功能。
2019年第四季度及以後-DeepCloud AI開始投資於開發者社羣和生態系統的研發，鼓勵DAP開發者設計並構建分散式應用。建立基金會，支援/鼓勵新的熱心參與者。採用回饋社羣的理念，確保DeepCloud AI可持續發展。
按計劃2018年5月DeepCloud AI架構開始MVP設計和開發，7月開始MVP測試。客服告知MVP已完成，目前還在測試完善中，執行狀況良好，專案按照線路圖正常推進中。
官網顯示DeepCloud AI核心團隊共有11人，除了管理人員外，在執行方面人員配置有4位技術人員和3位管理營銷類人員，團隊配置較為合理。核心團隊人員技術專業較為匹配，有專研雲端計算、AI和區塊鏈領域的人員，符合專案定位。
Max Rye：CEO
加利福尼亞大學戴維斯分校電腦科學學士。擁有15年雲端計算行業經驗，有企業級雲基礎架構經驗。也是AI研究員。
Geeta Chauhan：CTO
加利福尼亞大學生命科學。工程領導者，擁有25年以上建設大規模分散式平臺的經驗。
Joseph Vargas：主要人工智慧/雲架構師
聖何塞州立大學電腦科學碩士。有13年企業雲建立和AI系統的經驗。精通軟體架構和企業級應用程式和解決方案。
Miroslav Sala：COO
有12年的企業管理經驗。曾在Ebay工作了6年，擔任業務經理。
Felix CastroRodriguez：南美洲地區開發團隊負責人
有18年的研發專案負責人和全棧應用開發經驗。在區塊鏈整合方面是專家流工程師。目前，他正在為DeepCloudAI企業合作伙伴測試網站（如Azteca和其他南美地區的測試網站）在DeepCloudAI結構的邊緣實施中協調物聯網。
顧問團隊四人，有1位區塊鏈顧問，3位雲端計算顧問在雲架構領域有10年以上經驗，可以為專案技術落地提供支援。沒有商業顧問。
Hitters Xu：區塊鏈顧問
Nebulas的創始人兼執行長，AntShares（NEO）的創始人，中國區塊鏈先驅，AntFinancial的區塊鏈平臺（阿里巴巴的金融部門）的前任董事，也是Google的搜尋和反欺詐團隊的成員。自2013年以來，Hitters創立了位元創業營、ICO365和FBG Capital。
Vishwas Manral：雲安全顧問
NanoSec執行長兼CSA副主席。IPSec和ADVPN的發明者，擁有超過30個RFC。有10年的雲架構經驗。
Dr. Ahmed Sayed：AI雲端計算顧問
電腦科學博士，精通雲端計算和人工智慧。有10年雲端計算架構研發經驗。
Dr. Hengky Susanto：雲端計算顧問
電腦科學博士。擁有10年雲端計算架構經驗，至今有超過30種計算機網路出版物。
合作機構有星雲鏈、tv azteca和blockchain techteam，合作機構偏少，對專案發展推動作用較弱。
DeepCloud AI旨在提供一個人工智慧驅動的分散式雲平臺，用於執行分散式物聯網和Web3.0應用。專案時間跨度為2年，目前還處在前期階段，專案資訊披露不多，運營建設力度不夠。所在領域已有幾個競爭對手佈局，與先發專案比較DeepCloud AI的創新點在於以人工智慧賦能分散式雲平臺。
綜上，DeepCloud AI總分5.97分，評級等級B+級，綜合能力一般。
