Les défis du stockage de données à l'ère de l'IA, peut-être une nouvelle solution

Avec l'explosion de l'IA, un problème concret devient de plus en plus évident — où stocker d'énormes volumes de données IA ?

Se fier aux services cloud centralisés ? Les coûts sont trop élevés, et il y a aussi le risque de panne unique. Pire encore, les données peuvent être verrouillées par le fournisseur cloud, le pouvoir de décision étant entièrement entre leurs mains.

À ce moment-là, le stockage décentralisé devient une autre voie. Par rapport aux solutions traditionnelles, ses avantages sont très clairs : coûts plus faibles, stabilité assurée, et surtout, la souveraineté des données appartient réellement à l'utilisateur.

Prenons le développement de l'IA : le jeu de données d'entraînement est vital. En utilisant une solution de stockage distribuée, avec une technologie de codage par effacement pour disperser la redondance, on peut garantir la disponibilité à long terme des données, tout en évitant le risque de panne unique. Cela est crucial pour les modèles nécessitant un entraînement répété et des itérations fréquentes.

Plus important encore, les données d'entraînement non publiques et les informations commerciales sensibles peuvent également bénéficier d'une protection de la vie privée. Inutile de craindre leur fuite ou leur espionnage par des tiers.

À long terme, les données intermédiaires générées par l'IA, les sauvegardes à froid, voire les modèles eux-mêmes, pourraient être stockés dans ce type de réseau décentralisé. Si ce secteur explose, la valeur du réseau supportant ces données augmentera considérablement. En d'autres termes, celui qui maîtrise l'infrastructure de la couche de données détient le pouvoir de parole à l'ère de l'IA.