З огляду на 2026 рік, вибуховий ріст AI-агентів переосмислює всю схему зберігання даних.
Більшість людей, говорячи про AI, зосереджуються на обчислювальній потужності GPU та параметрах великих моделей, але ігнорують один критичний недолік — зберігання даних. З появою нових поколінь моделей, таких як GPT-6, Claude 4, AI вже не є просто діалоговим вікном, а перетворюється на справжнього автономного агента. Ці агенти потребують обробки величезних обсягів неструктурованих даних, включаючи навчальні корпуси, історію взаємодій, реальну пам’ять контексту.
Проблема в тому. Наскільки великі ями у існуючих рішеннях зберігання?
По-перше, ризик централізації. Ваші дані для децентралізованої AI-моделі зберігаються на AWS, і Amazon може їх закрити або видалити у будь-який момент. Це абсолютно неприпустимо для Web3AI, яка прагне до цензурної стійкості. По-друге, неконтрольовані витрати. Коли обсяги мультимодальних даних, таких як відео та 3D-моделі, стрімко зростають, пропускна здатність традиційного хмарного зберігання різко зростає у ціні.
Саме тому протоколи зберігання на базі мережі Sui починають проявляти себе. Завдяки унікальній архітектурі вони прагнуть стати справжньою децентралізованою пам’яттю в епоху AI, одночасно займаючи стратегічні позиції у сегменті DePIN.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
18 лайків
Нагородити
18
9
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
AllInAlice
· 01-12 04:20
Я вірю у цю протокол зберігання Sui, ризик перевірки AWS дійсно є слабким місцем для AI-інтелекту.
Чорт, нарешті хтось озвучив цю проблему, зберігання дійсно сильно недооцінене
AWS — це по суті тактика залякування, можна робити що завгодно
Але чи справді цей напрямок Sui зможе реалізуватися? Я все ще трохи обережний
Проблема з витратами на зберігання дійсно змушує задуматися, при великих обсягах мультимодальних даних банкрутство неминуче
Ще не бачив особливо ефективних рішень у сфері DePIN, хтось використовував?
Переглянути оригіналвідповісти на0
GreenCandleCollector
· 01-09 04:51
Ах це, знову про Sui трубять? Не поспішай, AWS закриття даних справді больно, але чи дійсно децентралізоване сховище надійне, чи вартість конкурентна?
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropHunter420
· 01-09 04:48
Зберігання даних дійсно було серйозно недооцінено, всі говорять про обсяг параметрів, ігноруючи таку важливу інфраструктуру — це справді дивно
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasGuzzler
· 01-09 04:44
Вартість хмарного зберігання справді неймовірна, AWS давно вже слід було прибрати з ринку
Переглянути оригіналвідповісти на0
FloorSweeper
· 01-09 04:32
Я вже казав, хто ще справді вірить у цю історію про децентралізацію AWS… Прокиньтеся, всі.
Переглянути оригіналвідповісти на0
NFTRegretter
· 01-09 04:24
Ха-ха, збереження — це справжній вузький місце, я вже давно казав, що ця теорія про GPU занадто поверхнева.
Переглянути оригіналвідповісти на0
tx_or_didn't_happen
· 01-09 04:23
Вартість зберігання дійсно є недооціненою проблемою, зараз всі хвалять GPU, але ніхто не рахує рахунки.
З огляду на 2026 рік, вибуховий ріст AI-агентів переосмислює всю схему зберігання даних.
Більшість людей, говорячи про AI, зосереджуються на обчислювальній потужності GPU та параметрах великих моделей, але ігнорують один критичний недолік — зберігання даних. З появою нових поколінь моделей, таких як GPT-6, Claude 4, AI вже не є просто діалоговим вікном, а перетворюється на справжнього автономного агента. Ці агенти потребують обробки величезних обсягів неструктурованих даних, включаючи навчальні корпуси, історію взаємодій, реальну пам’ять контексту.
Проблема в тому. Наскільки великі ями у існуючих рішеннях зберігання?
По-перше, ризик централізації. Ваші дані для децентралізованої AI-моделі зберігаються на AWS, і Amazon може їх закрити або видалити у будь-який момент. Це абсолютно неприпустимо для Web3AI, яка прагне до цензурної стійкості. По-друге, неконтрольовані витрати. Коли обсяги мультимодальних даних, таких як відео та 3D-моделі, стрімко зростають, пропускна здатність традиційного хмарного зберігання різко зростає у ціні.
Саме тому протоколи зберігання на базі мережі Sui починають проявляти себе. Завдяки унікальній архітектурі вони прагнуть стати справжньою децентралізованою пам’яттю в епоху AI, одночасно займаючи стратегічні позиції у сегменті DePIN.