من منظور عام 2026، يعيد النمو الهائل لوكلاء الذكاء الاصطناعي تشكيل مشهد تخزين البيانات بالكامل.

معظم الناس عند الحديث عن الذكاء الاصطناعي يركزون على قوة الحوسبة لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) ومعلمات النماذج الكبيرة، لكنهم يغفلون عن عيب قاتل — تخزين البيانات. مع ظهور جيل جديد من النماذج مثل GPT-6 وClaude 4، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد حوار بسيط، بل تطور ليصبح وكيلًا ذكيًا مستقلًا حقًا. هذه الوكلاء بحاجة لمعالجة كميات هائلة من البيانات غير المنظمة، بما في ذلك مواد التدريب، وتاريخ التفاعل، وذاكرة السياق في الوقت الحقيقي.

السؤال هو: ما مدى المشاكل الموجودة في الحلول الحالية للتخزين؟

أولاً، مخاطر المركزية. بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية الخاصة بك مخزنة على AWS، وإذا أرادت أمازون إغلاقها أو حذفها، فهي تفعل ذلك. بالنسبة لـWeb3AI التي ترفع شعار مقاومة الرقابة، هذا غير مقبول على الإطلاق. ثانيًا، فقدان السيطرة على التكاليف. عندما تتفجر البيانات متعددة الوسائط مثل الفيديو والنماذج ثلاثية الأبعاد، ترتفع تكاليف النطاق الترددي للتخزين السحابي التقليدي بشكل حاد.

لهذا السبب بدأت بروتوكولات التخزين المبنية على شبكة Sui تظهر على الساحة. من خلال تصميمها الفريد، تسعى لأن تكون ذاكرة لامركزية حقيقية في عصر الذكاء الاصطناعي، وفي الوقت نفسه تضمن موقعًا استراتيجيًا في مسار DePIN.