Nebula AI 旨在构建去中心化的人工智能计算基础链（智云链），通过将 GPU 矿机转化为人工智能计算服务，减少传统工作量证明所耗费的能源。NBAI 代币可用于购买计算能力，例如开发者测试、DAI 应用的使用、DAI 训练服务购买等。
为改善当前云计算的现状，我们借助区块链技术的去中心化特性，实现全球范围内智能机器算力的租赁和分配。区块链加密技术有效规避了内部泄密问题，而分布式 AI 计算单元的维护则交由智能计算单元的所有者，极大地减少了维护工作量。该总体目标可细分为以下四个分目标：
1. 共享 AI 计算平台
共享 AI 计算设备平台旨在解决 AI 设备拥有者与使用者之间需求不平衡的问题。由于 AI 设备拥有者无法充分发挥其计算潜力，导致部分计算资源闲置，而大量需要智能计算能力的用户又无法获得经济高效的 AI 计算资源。通过区块链技术实现的点对点支付和区块链记账技术，可让共享 AI 计算以最便捷的方式完成支付和共享。
2. AI 物理计算单元
大量的 GPU 计算矿机可转换为 AI 计算单元，从单纯的哈希计算转变为更有意义的 AI 任务计算。由于 AI 计算的特殊性，需要预装特定系统并定期更新客户端，包括记账系统，以充分发挥硬件性能和共享 AI 计算能力。
3. 去中心化 AI 应用
去中心化 AI 应用（Decentralized AI Application）对接系统时需要相应的接口，以便 DAI App 程序员以便捷的方式进行开发调试，从而使平台具备强大的计算能力。主要包括支付 API、计算能力估算 API、工作量预估 API 等，以加快 AI 应用的开发速度。
4. 集成 IPFS 分布式存储
去中心化应用需要使用分布式存储系统来存储数据，IPFS 存储系统是一个可选方案，可替代传统的中心化云存储或本地文件存储，实现更好的分布式存储。IPFS 星际文件系统（InterPlanetary File System，缩写 IPFS）是一个旨在创建持久且分布式存储和共享文件的网络传输协议。它是一种内容可寻址的对等超媒体分发协议。在 IPFS 网络中的节点将构成一个分布式文件系统。未来的 IPFS 部分会使用跨链技术进行交互，关于跨链技术，请参考跨链服务交互。
5. AI 工程师培养中心
Nebula AI 将建立系统的智能培养中心，提供智能实践领域的基础知识，工程师们通过系统学习和项目实操，逐步在产品设计中构建和训练智能模型。我们致力于传播智能行业最新应用和知识、培养输送优秀智能人才，以填补人才缺口、充分发挥智能在商业中的巨大价值为使命。
系统的代币可用于购买计算能力，训练数据量较小时，消耗的代币较少；训练数据量较大时，消耗的代币相应增多。支付的费用与训练成本和当前代币的价值有关。以每个 1080Ti 显卡计算一分钟产生的计算能力为例，即 7514GFLOP/s×60。
1. 量化交易
量化交易很早就开始使用机器进行辅助操作，分析师通过各种量化模型，设计指标，观察数据分布，将机器视为运算器。近年来，随着机器学习的兴起，数据可以快速、海量地进行分析、拟合和预测，从而更精确地预测未来金融产品的行情走势。然而，这些模型的计算需要大量的智能计算能力。如果采用传统方式，每个交易部门都需要建立一套数据中心。共享计算能力可以省去昂贵的维护费用，使金融交易公司更加专注于预测本身。
2. 人工智能学习者计划
学校开始逐渐开设人工智能课程，这种趋势在未来几年将会更加流行。学生在学习时通常会选择在本地运行任务，在学校机房运行耗时的任务。然而，这些碎片化的任务完全可以通过区块链计算云来解决。低成本的 AI 计算服务非常适合学生完成各种运算练习和快速修改模型。
3. 生物医学人工智能
肿瘤的早期筛查意义重大，但由于早期癌症病变区域较小，传统方法难以判断良恶性，给临床诊断带来困难，医生往往需要通过活检的方式进行检测，不仅增加了医疗成本，也给患者带来巨大痛苦。将人工智能应用于医学影像识别和多学科协作诊断，可以有效突破这一难点，提高医疗诊断能力、帮助快速决策，促进医疗服务向个体化、精准化转变。
