云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
区块链+云计算是利用区块链实现分布式云计算（decentralized cloud computing，下称dcc）的技术手段。本文分析了云计算行业的痛点、区块链技术和云计算的结合性、dcc的代表项目并且对主要的应用解决方案进行了对比，阐述了dcc模式主要存在的障碍，最后对dcc的未来进行了展望。
作者：
鲸准研究院 谭莹，王帆，陈泓伊，张文皓
哈希研究院 alfred，lj
维京研究院 金健将，曾元佐
水木金融科技基金 陈宥任，张朝
node capital研究中心 刘聪海，马旭颖，郎瀚威
支持机构（排名不分先后）：
星球日报，巴比特，火星财经，金色财经，金牛财经、陀螺财经、金塔财经、
嘻哈财经、币圈邦德、区块财经、链条chainheadline、blockmastermail
（本报告由鲸准研究院x node capital 联合发布）
云计算行业现状与痛点
1.1 云计算概念
云计算是基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。现阶段广为接受的云计算概念是美国国家标准与技术研究院（nist）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
云计算产业有多种分类方式，按提供的服务类型分类可分为 iaas、paas、saas三类，从 iaas 到 saas 越来越接近“傻瓜”式软件，利于用户直接使用。因此，如果说技术革新对硬件使用效率提升和成本降低更多体现在 iaas 层面，saas 则是在享受硬件改善的基础上，通过降价（年费方式降低使用门槛）的方式扩大了市场。
1.iaas全称为“设施即服务”（infrastructure-as-a-service），提供的是服务器、存储、网络硬件等底层设施资源，用户购买 iaas 产品后必须自己完成环境配备和应用程序开发，一般商业客户很难直接使用，使用对象大多是软件开发者，特别是 paas 及 iaas 产品开发者；
2.paas全称为“平台即服务”（platform-as-a-service），提供的是软件部署平台，比如虚拟服务器和操作系统，用户不需要关注底层，只需要根据自己的逻辑开发应用程序，适合自身特点明确、it 预算高的大型商业客户，或应用程序开发商；
3.saas全称为“软件即服务”（software-as-a-service），提供的是可以直接使用的软件，使用对象是一般商业客户，客户登录浏览器就可以打开使用。
iaas、paas、saas提供商可以互相跨界。 目前，iaas的厂商，一般可以进行进一步的资源打包，提供数据库、 应用中间层包runtime等，形成公有paas平台，如亚马逊aws。而提供saas的厂商，在为一般商业客户提供通用性比较强的saas产品同时，也会为一些大型商业客户打造有他们自身特点的私有paas产品，甚至会有一些自己的 iaas产品，比如oracle。
1.2 云计算三种模式分析
云计算三种分类对比
三种分类间的联系
大型企业多采用私有云、公有云、混合云的部署方式，小型企业多采用公有云、私有云和社区云；由于paas处于云计算产业靠中间的环节，iaas提供商可以靠硬件及技术优势提供paas 服务，saas提供商也可以靠客户关系为大客户提供paas服务，纯paas提供商的竞争力不强。因此，云计算行业中，iaas和saas的机会更大。
中国 iaas市场处于高速发展中。中国 iaas市场中，阿里巴巴市占率约50%，其云计算收入增长速度可以代表中国 iaas 市场规模增长速度。阿里巴巴2015、2016、2017 年云计算收入增长速度分别为64%、138%、121%，在一定程度上表明中国整体iaas 市场处于高速发展通道。
研发费用是 iaas 行业的最大门槛，大多由巨头把控
高额的研发费用和大量硬件费用只有大型公司才有能力支付，不管是国内还是国外，iaas 都由巨头把握；又因为 iaas 发展对技术更新有强依赖性，高收入公司才有资本投入高研发费用，所以这个行业的马太效应非常明显。
根据数据，2016 年 iaas 公有云市场份额前六的分别是亚马逊、微软、阿里巴巴、谷歌、rackspace、ibm，除去 rackspace 是 1998 年就进入 iaas行业、时间长所以拥有较大规模外，其他公司均是其他行业的巨头，能支付巨大的研发投入。而 rackspace 2016 年 iaas 公有云收入增长 5%，收入增速远低于其他 5 家公司。
亚马逊是全球最大的云计算公司，云计算 aws 于 2006 年推出，主要提供 iaas产品，也提供部分 paas 产品。亚马逊的研发费用大部分用于云计算方面，到2017 年亚马逊的总研发费用已经达到 226 亿美元，且同比增速高达 41%。
阿里巴巴是中国最大的云计算公司，2015 年 7 月曾宣布对阿里云战略投资 60亿元，用于国际业务拓展、云计算、大数据领域基础和前沿技术开发；马云在 2017 年云栖大会上表示，预计未来 3 年将投资 1000 亿元成立研发中心“达摩院”，包括对云计算基础技术的研发。
1.3 云计算市场规模
在技术和价格的推动作用下，全球云计算市场持续增长。根据gartner的数据，包括iaas、paas、saas、流程服务、广告营销在内的云计算市场在2016年为2196亿美元，到2020年预计整体规模将达到4114亿美元，2016至2020年的复合增长率为17%。
2010-2015e年全球云计算市场规模（亿美元）
数据来源：wind，招商证券
中国云计算市场发展更快。相比全球市场，中国市场起步较晚，市场规模较小，技术正在加速追赶全球前沿科技，加上人工替代带来的客户量增长，使得中国云计算市场增速高于全球市场。根据数据，2016年中国企业云服务整体市场规模（包括iaas、paas及saas）约为515亿元，到2020年市场规模约为1366亿元。
2008-2016e年中国云计算市场规模
数据来源：wind，招商证券
全球云服务市场规模预测
数据来源：gartner
1.4 云计算行业融资情况
数据来源：鲸准洞见
1.5 行业现状与痛点
1.云计算垄断
现有云计算市场极度中心化，市场份额google、amazon（aws）、microsot azure、阿里云和腾讯云等几个科技巨头依靠自身高度集中化的服务器资源垄断了整个云计算市场，借助市场力量享受高额利润，进而导致算力服务价格高居不下
2.无激励措施
bonic（berkeley open infrastructure for network computing）是目前最为主流的分布式计算平台，为众多的数学物理等学科类别的项目所使用，但是由于这是基于分布在世界各地的志愿者的计算资源而形成的分布式计算平台，缺乏足够的志愿者来贡献算力。
3.计算资源不足
虽然我们看到了未来dapps的繁荣，但是目前一般的区块链运行dapps的计算能力非常有限，现有的云计算基础设施无法满足dapps的需求，后者需要完全分散的基础设施来运行；存储容量不足和协议的读取延迟高，这些都需要通过额外的计算资源来满足更高要求的应用程序。
4.成本过高
云计算基础设施和高性能计算的操作过于复杂和成本高昂。创新型小企业通常没有业内基本、专业知识获取和操作高性能计算平台，而像 amazon ec2这样的云供应商对于高要求的应用程序(如gpu渲染)仍然非常昂贵。此外，数据处理中心常常消耗大量能量来运行服务器和冷却系统，这样成本会非常大，而且对环境也造成负面影响。
云计算相关概念
提到云计算，就不得不提到与云计算相关的两个概念：雾计算和边缘计算。
2.1 边缘计算
边缘计算（edgecomputing）很早就提出用于表示云和设备的边界，最早可以追溯到2003年，akamai与ibm开始合作在websphere服务器上提供基于边缘的服务。
边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，其目标是就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
边缘计算将是一种新的生态模式，通过在网络边缘侧汇聚网络、计算、存储、应用、智能五类资源，提高网络服务性能、开放网络控制能力，从而激发类似于移动互联网的新模式新业务。边缘计算的技术理念与特定网络接入方式无关，可以适用于固定互联网、移动通信网、消费物联网、工业互联网等不同场景，形成各自的网络架构增强。
2.2 雾计算
雾计算是最近出现的一个概念，由思科首创。因为相对于云来说，它离产生数据的地方更近，数据、数据相关的处理和应用程序都集中于网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云端。它拓展了云计算的概念，是作为实现iot的结构为cisco等提倡，旨在为全球范围所采用。
雾计算是一种分布式的计算模型，作为云数据中心和物联网（iot）设备/传感器之间的中间层，它提供了计算、网络和存储设备，让基于云的服务可以离物联网设备和传感器更近。雾计算的概念的引入，也是为了应对传统云计算在物联网应用时所面临的挑战。
雾计算和边缘计算定义很模糊，业界一直在尝试将这两者区分开作为单独的概念。对此，业界最广为接受的概念是在边缘计算中，数据处理在收集数据的硬件上。雾计算是当节点的一个子集发送其数据到更大的中心连接点，在连接到更大的整体中心网络的过程中处理数据。
不管是边缘计算还是雾计算，其优势都很明显。雾计算消除了将大量原始数据流发送到中央网络的一些延迟和带宽问题，但是它并不要求每组传感器处理收集到的数据。
区块链技术与云计算
3.1 区块链技术与云计算的关系
由于互联网的普及，大量的多媒体信息（图文音视频等）造就了海量数据，这些数据大多是非结构化的。
分布式计算与并行计算：分布式计算是一种采用地理上不同的多个主机（集群）协同完成大量计算任务，从而替代巨型计算机的解决方案。并行计算是指多cpu并行处理，并行计算能够提高计算效率，但是前提是程序算法要尽可能并行设计。
虚拟化：虚拟化是为了实现云计算而划分资源的一种方法，包括两个层面：物理资源池化和资源池管理。虚拟化有两种，一种是将多个物理资源虚拟化成一个“大”的逻辑资源，另一种是在一个物理资源上划分出多个“小”的逻辑资源。
目前云计算采用第一种虚拟化方式较多，部署方式上使用分布式集群，并行计算并没有太多涉及（并行计算学术上还在研究中），然后可以处理海量数据，为庞大的接入终端群按需提供it服务。可以简单的理解为，分布式这种解决方案是为了快速地处理海量数据而提出的，而该方案最终的目的或表现形式就是为了实现“用硬件换时间”，将数据分布在多台计算机上，同时处理（并行处理）带某种属性的数据集。从现实来看，很多微小型互联网公司没有能力或必要构建自己的分布式系统，会借助于本地资源外的云服务提供商，这样可以使公司专注于产品和业务实现。
结合灵活的开发工具，dcc平台可以帮助开发者发布软件并赚钱，进而改变算力任务的组织和执行方式。此类平台通过实现去中心微服务和异步任务执行，成为建设未来互联网的基。得益于计算价格的大幅降低，复杂的应用（如cgi渲染，科学计算，机器学习等）将惠及每个。
通过p2p网络连接电脑，使应用所有者和个体用户（算力“请求方”）可以从其他用户租用算力（算力“供应商”）。这些算力资源可以完成对计算时间和计算能有定要求的计算任务。在当下，算力资源被中心化云服务商把控，受制于封闭网络，外部付系统和死板的运营模式。去中心化云算力设施可以做到基于以太坊（或同类公链）的付转账系统，可以实现算力买家(请求方)，卖家（供应商）及软件开发者之间的直接支付。
3.2 dcc的优势
1.除了自由的服务器、带宽等资源外，还将计算需求分布到系统中的众多节点中去，把用户的先知资源利用起来，创造价值。
2.通过整合社会闲置的计算资源，来为企业或个人提供去中心化算力服务，基于token经济，构建计算机算力买卖方市场。
3.相比传统的云计算服务，其降低了云计算服务的门槛和使用费用，有利于云计算的普及。
3.3 商业模式
3.3.1 token经济模型
虽然市面上的分布式算力平台项目众多，但是总的技术框架却是大同小异，下面就以一个大概的框架来大概的描述这个token经济模型。
请求节点
这个节点一般由一些有计算需求的商家或是科学研究所来充当，一般实验室或是自有的计算机数量已经不太符合他们目前的计算需求了，需要通过超算或是其他性价比较高的计算资源如全球分布式算力来达到目的。请求节点可能会被按照要求先将自己的需求文件（数据）按照规格先model好在进入网络（elastic）或是有其他节点来做做这个简单归类的工作。
以下为需要贡献计算资源的节点
归类节点
这个节点由cpu算力贡献用�...