AI та Web3 у поєднанні переписують правила управління даними. Генеративні моделі AI потребують величезних обсягів даних для тренування, але ці дані часто розкидані по різних платформах — містять приватну інформацію та комерційні таємниці, що ускладнює спільне використання та обмін. Ідея децентралізованого AI звучить чудово, але як забезпечити безпечний обіг даних у реальності? Як відслідковувати їх походження? Як одночасно захищати приватність і забезпечувати ефективність? Ці питання заважають реалізації багатьох проектів.

Низька вартість і висока продуктивність зберігання — це ключові рішення. Уявіть, що модель AI має обробляти терабайтні або петабайтні набори даних, при цьому потрібно багаторазово їх читати для ітеративної оптимізації. Використовувати традиційне хмарне зберігання? Вартість стрімко зросте. Саме тому індустрія починає звертати увагу на децентралізовані схеми зберігання — вони здатні вирішити проблему масштабних даних більш економічно.

Технічні деталі: ключовим у децентралізованому зберіганні є контроль рівня резервування. Walrus використовує двовимірну кодекову технологію Red-Stuff, зменшуючи рівень резервування до 4-5 разів, що у три рази менше за традиційні схеми з кількома копіями. У цифрах це ще наочніше: у порівнянні з Arweave — зниження на 98.6%, з Filecoin — на 75%. Така економія коштів — не дрібниця, і для довгострокових тренувальних завдань AI це безпосередньо впливає на стійкість проекту.

Саме тому Walrus поступово стає базовою інфраструктурою для децентралізованого AI — не лише через низьку ціну, а й тому, що він створив цілісну систему управління даними — від зберігання, шифрування, співпраці до монетизації даних, утворюючи цілісну ланцюг. Це усуває основні технічні та фінансові бар’єри для розвитку децентралізованого AI.