Việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đòi hỏi kho dữ liệu khổng lồ, thường là rào cản tài chính chính đối với các startup nhỏ. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các nền tảng lưu trữ phi tập trung như #walrus đã thay đổi cuộc chơi này.
@Walrus 🦭/acc , được xây dựng trên blockchain Sui, cung cấp một giải pháp lưu trữ hiệu quả về chi phí cho các tệp lớn (blobs) như bộ dữ liệu AI và trọng số mô hình (model weights). Công nghệ mã hóa độc quyền "Red Stuff" của họ giảm đáng kể chi phí lưu trữ so với các giải pháp đám mây tập trung truyền thống.
Điều này cho phép một startup AI nhỏ bé:
Truy cập dữ liệu giá rẻ: Huấn luyện các mô hình khổng lồ mà không bị "chết" vì chi phí lưu trữ hoặc băng thông đắt đỏ.
Đảm bảo tính xác thực: Dữ liệu trên Walrus có thể được xác minh bằng mật mã, đảm bảo tính toàn vẹn và không bị thao túng—yếu tố then chốt cho độ tin cậy của AI.
Dân chủ hóa AI: Mở ra cơ hội cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu nhỏ tiếp cận nguồn tài nguyên dữ liệu mà trước đây chỉ dành cho các tập đoàn lớn.
Walrus đang tạo điều kiện để các startup AI tập trung vào sự đổi mới thay vì lo lắng về chi phí cơ sở hạ tầng.
