Recentemente, muitos especialistas em análise de dados têm estudado alguns projetos complexos na cadeia. Há um protocolo de armazenamento que tem gerado muita discussão na comunidade, então vamos analisá-lo sob a perspectiva dos dados.

**Atividade: uma rede real em funcionamento**

Após o lançamento na mainnet, o número de contas independentes já ultrapassou 55.000, com mais de 4.000 novas nos últimos dias. Mas isso não é o mais visual — a cadeia registra mais de 1,78 milhão de eventos de escrita de blocos de dados. Estes não são simples transferências, mas operações concretas de armazenamento e validação, indicando que a rede não está ociosa, há negócios de fato em andamento.

Quanto à distribuição dos nós, 111 nós de armazenamento são mantidos por 103 operadores independentes, o que é especialmente importante — a independência está diretamente relacionada à resistência à censura e à robustez do sistema. Os nós estão distribuídos em 17 países ao redor do mundo, e atualmente 53 projetos ativos estão conectados.

**Modelo de custos: quanto é possível economizar**

Só a atividade não basta, é preciso fazer contas econômicas. Comparando com técnicas de codificação de correção de erros e métodos tradicionais de cópia completa, os custos de armazenamento podem ser reduzidos em 70%. Para aplicações que lidam com dados intensivos, isso é uma grande vantagem.

Em termos de eficiência, a referência de cópia completa tradicional é 25 vezes, o código de correção de erros comum atinge 3 vezes, e este projeto alcançou 4,5 vezes. Para cenários que exigem processamento de grandes volumes de dados, como treinamento de IA e mercados preditivos, a vantagem de custo será especialmente significativa.

**Potencial tecnológico: abrindo caminho para a próxima geração de aplicações**

A ideia de dividir os dados em fragmentos distribuídos globalmente é interessante porque não é apenas para backup frio, mas para suportar chamadas de dados rápidas e em tempo real. Essa arquitetura é naturalmente compatível com a demanda de modelos de IA por "combustível" de dados.

Os desenvolvedores já estão colaborando com infraestrutura especializada em IA para criar uma plataforma integrada que vai desde armazenamento até treinamento de modelos. Se essa infraestrutura conseguir integrar o mercado preditivo, ela poderá, em 2026, se tornar o suporte invisível por trás da economia de IA.