Оглядываясь на 2026 год, взрывной рост AI-агентов переосмысливает всю структуру хранения данных.

Большинство обсуждений AI сосредоточены на вычислительной мощности GPU и параметрах больших моделей, но игнорируют один критический недостаток — хранение данных. По мере появления новых поколений моделей, таких как GPT-6, Claude 4, AI уже перестает быть простым диалоговым интерфейсом и превращается в по-настоящему автономных агентов. Эти агенты требуют обработки огромных объемов неструктурированных данных, включая тренировочные корпуса, историю взаимодействий и контекстную память в реальном времени.

Встает вопрос: насколько велики недостатки существующих решений для хранения данных?

Первое — риск централизации. Ваши данные для децентрализованных AI-моделей хранятся на AWS, и Amazon может закрыть или удалить их в любой момент. Для Web3AI, заявляющего о сопротивлении цензуре, это неприемлемо. Второе — неконтролируемые расходы. Когда объем мультимодальных данных, таких как видео и 3D-модели, взрывается, затраты на пропускную способность традиционного облачного хранения стремительно растут.

Именно поэтому протокол хранения на базе сети Sui начинает привлекать внимание. Благодаря уникальной архитектуре он стремится стать по-настоящему децентрализованной памятью для эпохи AI и одновременно занять стратегическую позицию в секторе DePIN.