Pos挖矿？我们做的是计算

　　当前，Staking Economy是加密货币市场上最热门的话题，随着IRISNet, Polkadot, Algorand 以及万众瞩目的Cosmos主网上线，POS已经开始逐渐取代POW成为下一代主流共识机制。2019年POS项目将达到所有项目的25%，POS项目的估值将会超过百亿美金，而Staking直接带来的收益将会超过25亿美金，市场还在不断扩大。

　　预计在未来三年，POS网络的市值将会超过500亿美元，这些POS网络的年通货膨胀率将维 持在5%～15%之间，而Staking的平均投资回报率在5%～50%之间。在这样的市场环境下，投资机构节点运营商，交易所矿池钱包运营商以及专业的第三方节点运营商，如staked.us。

　　staked.us目前提供委托节点运营服务，已获得Pantera领投的450万美金种子轮融资。而这仅仅是一个开始，未来的staking绝不仅仅是一个托管服务平台，它会承担更多计算任务，智能决策，动态优化等职能。这将开启一个万亿级别的市场。

　　与市场上大多数Staking项目将主要精力放在提高Staking表面收益上不同，我们团队在做 StakingPro的时候，除了力求实现稳健安全的收益之外，更加关注Staking未来的技术发展方向， Staking经济对于整个加密货币市场的影响，与?工智能和机器学习技术的结合，以及Staking经济与计算领域以及其他前沿科技领域的融合。

　　StakingPro致力于打造一个专业的Staas服务平台，为用户提供稳定，安全的服务。StakingPro研发团队大部分来自清华大学分布式计算实验室，在云计算，分布式计算，边缘计算领域，拥有多年的研究与开发经验，曾于阿里云OceanBase团队深度合作。不同于阿里云将高并发作为计算发展的方向，我们认为稳定，可信，安全的自适应计算，才是计算发展的未来。

　　StakingPro将打造专业的第三方服务机构(Staas)

　　在POS网络中，验证者即Token持有者，质押者必须将他们的Token锁定为质押品，作为交换，他们将获得验证区块和挖矿奖励的权利，这个过程叫Staking，挖矿奖励被称为Staking rewards。POS网络具有内置的通胀率，作为验证网络的主要动机，如果验证人作恶，他们会失去抵押，或者因为没有获得staking奖励而遭受惩罚。Token的普通用户有两种方式参与验证，一种是自行参与验证，一种是委托给专业的第三方节点运营商。

　　Staking的过程耗费时间，需要专业的技术知识，最佳的工程实践和安全稳定的计算环境，以及持续全面的安全性监控。如果节点宕机，用户就会失去其抵押品，这个过程称为slash(削减)， 其他网络要求验证者维持最低抵押品余额，对于大多数个?token 持有者而言，这一机制可能限制了参与者的数量。考虑到Staking操作的复杂性和专业性，大多数 token 持有者会选择专业的StaaS提供商进?合作。

　　目前，我们已与一家上市公司旗下的数据公司达成深度合作，未来将由他们在承德和上海超大数据中心向StakingPro提供稳定可靠的计算服务。拥有稳定可靠的计算环境和专业的运营团队， StakingPro将会为用户提供稳健，安全的节点运营服务。

　　StakingPro未来将与AI深度结合

　　随着越来越多的POS项目落地，各个项目之间POS挖矿规则不尽相同，而已上线的项目也在不断进化，其规则也可能不断调整。因此，节点运营的收益将随时间以及市场环境的变化出现波动。目前，主流的厂商都有很强大的运营团队，对不同项目分组进行跟进，无论是新项目的落地对接，还是已上线项目的规则调整，平台的策略变化都是?为跟踪完成的。在市场初期，这样的方式尚能覆盖，当项目不断增加或规则不断调整的时候，这种Staking平台运营方式就无法满足需求了。

　　未来的Staking平台应该拥有更广泛的适配性。通过与机器学习，?工智能技术的深度结合，Staking平台应能够更智能的分析和决策，实时监控市场和收益的反馈，能够根据市场的变动，规则的微调，自动调整平台策略。平台应具有一定的自适应性，对环境的变化作出反应，为客户提供稳定，安全的Staking服务。

　　AI与机器学习技术不仅会与Staking平台深度结合，还会与客户端结合，帮助用户做出决策。 届时，用户无需再手动Stake操作。是否Stake, Stake多少，向谁Stake这些具体的策略和决策都可以交给AI来完成。用户由于缺乏专业性和客观的数据分析，很难做出最佳的决策。客户端的AI和ML算法将会根据爬虫信息，动态的决定将Token向谁Stake，Stake多少，以获取最佳收益。

　　我们从一开始就致力于打造一个可以广泛适配，具有自适应性的智能Staking平台。StakingPro的研发团队均来自国内一流高校，研究领域包括?工智能，大数据，云计算等。我们正在不断探索，将Staking与?工智能，机器学习结合起来，提供实时的市场监控，数据分析，根据收益波动调整平台策略，智能稳定的保护用户的资产，使用户获得最大的Staking收益。同时，也将AI 与客户端结合，让用户的资源能够的得到最佳的分配。

　　Staking将是边缘计算的重要应用场景