Проблемы хранения данных в эпоху ИИ, возможно, нашли новое решение

В связи с бумом ИИ становится все более очевидной одна реальная проблема — куда девать огромные объемы данных ИИ?

Зависимость от централизованных облачных сервисов? Стоимость слишком высока, и существует риск односторонних сбоев. Еще более неприятно, что данные могут быть заблокированы облачными провайдерами, а контроль полностью сосредоточен в чужих руках.

В такой ситуации децентрализованное хранение становится альтернативным путем. По сравнению с традиционными решениями, его преимущества очевидны: более низкая цена, стабильность, а главное — настоящий контроль над данными принадлежит пользователю.

Например, для разработки ИИ обучающие наборы данных — это жизненно важный ресурс. Используя распределенное хранилище и технологии стирающего кодирования для распределения избыточности, можно обеспечить долгосрочную доступность данных и защиту от односторонних сбоев. Это особенно важно для моделей, требующих многократного обучения и частых итераций.

Еще важнее, что конфиденциальные обучающие данные и чувствительная коммерческая информация также могут быть защищены с помощью приватности. Не нужно бояться утечек или слежки со стороны третьих лиц.

В долгосрочной перспективе, промежуточные данные ИИ, холодные резервные копии и даже сами модели могут перемещаться в такие децентрализованные сети. Когда этот сектор взорвется, ценность сети, которая будет хранить эти данные, резко возрастет. Иными словами, тот, кто владеет инфраструктурой уровня данных, тот будет контролировать дискурс эпохи ИИ.