AI時代のデータストレージの課題、新たな解決策の可能性

AIの爆発的な普及に伴い、現実的な問題が浮上している——膨大なAIデータは一体どこに保存すれば良いのか？

中央集権型クラウドサービスに依存する？コストが高すぎる上に、シングルポイント故障のリスクも伴う。さらに厳しいのは、データがクラウド事業者にロックされ、発言権が完全に他者の手に握られることだ。

この時、分散型ストレージがもう一つの選択肢となる。従来のソリューションと比べて、そのメリットは明白だ：価格が低く、安定性が保証されており、何よりもデータの自主権が真にユーザーに属する。

AI開発においては、トレーニングデータセットが生命線だ。分散型ストレージソリューションを用い、消去符号化技術による冗長性を分散させることで、長期的なデータの可用性を確保しつつ、シングルポイントの崩壊を防ぐことができる。繰り返しトレーニングや頻繁なイテレーションを必要とするモデルにとって、これは非常に重要だ。

さらに重要なのは、未公開のトレーニングデータや敏感な商業情報もプライバシー保護の対象となる点だ。漏洩や第三者による覗き見を心配する必要はない。

長期的には、AIが生成する中間データや冷バックアップ、さらにはモデルそのものまでもがこの種の分散型ネットワークに流れる可能性がある。この分野が爆発すれば、これらのデータを支えるネットワークの価値は高騰するだろう。言い換えれば、誰がデータ層のインフラを握るかが、AI時代の発言権を握ることになる。