En regardant depuis 2026, la croissance explosive des agents intelligents IA est en train de remodeler complètement le paysage du stockage de données.

La plupart des discussions sur l'IA se concentrent sur la puissance de calcul GPU et les paramètres des grands modèles, mais ils ignorent une faiblesse fatale — le stockage de données. Avec l’émergence de nouvelles générations de modèles comme GPT-6, Claude 4, l’IA n’est plus simplement une fenêtre de dialogue, mais a évolué en véritables agents autonomes. Ces agents doivent traiter d’énormes volumes de données non structurées, y compris les corpus d’entraînement, l’historique des interactions, la mémoire contextuelle en temps réel.

Le problème est là. Quelle est l’ampleur des lacunes des solutions de stockage existantes ?

Premièrement, le risque de centralisation. Vos données de modèle IA décentralisé sont stockées sur AWS, et Amazon peut les fermer ou les supprimer à tout moment. Pour Web3AI qui prône la résistance à la censure, c’est tout simplement inacceptable. Deuxièmement, la perte de contrôle des coûts. Lorsque des données multimodales comme des vidéos ou des modèles 3D explosent, les coûts de bande passante du stockage cloud traditionnel s’envolent en ligne droite.

C’est pourquoi les protocoles de stockage basés sur le réseau Sui commencent à émerger. Grâce à une architecture unique, ils tentent de devenir une véritable mémoire décentralisée à l’ère de l’IA, tout en occupant une position stratégique dans la course DePIN.