AI時代數據存儲難題，或許有了新解法

伴隨AI爆發，一個現實問題日益凸顯——海量AI數據往哪放？

依賴中心化雲服務？成本太高，還面臨單點故障風險。更扎心的是，數據會被雲廠商鎖死，話語權完全掌握在別人手裡。

這時候，去中心化存儲就成了另一條路。相比傳統方案，它的優勢很直白：價格更低、穩定性有保障，關鍵是數據自主權真正屬於用戶。

拿AI開發來說，訓練數據集就是生命線。用分散式的存儲方案，通過擦除編碼技術分散冗餘，既能保證數據的長期可用性，又不怕單點崩潰。對那些需要反覆訓練、頻繁迭代的模型而言，這點至關重要。

更重要的是，未公開的訓練數據、敏感商業信息也能得到隱私保護。不用擔心被洩露或被第三方窺探。

長期看，AI產生的中間數據、冷備份、甚至模型本身，都可能流向這類去中心化網絡。一旦這個賽道爆發，承載這些數據的網絡價值就會水漲船高。換句話說，誰掌握了數據層的基礎設施，誰就掌握了AI時代的話語權。