W kroku wskazującym na zbieżność dezentralizowanej pamięci masowej i nowoczesnej infrastruktury sztucznej inteligencji, Yotta Labs ogłosiła przyjęcie protokołu Walrus w celu zapewnienia przechowywania danych dla swoich dużych, dezentralizowanych obciążeń AI. Ta współpraca podkreśla rosnące zapotrzebowanie na bezpieczne, skalowalne i wydajne rozwiązania przechowywania danych, zdolne do wspierania następnej generacji aplikacji AI.
Dlaczego protokół Walrus?
Obciążenia AI, zwłaszcza te dezentralizowane lub rozproszone, generują ogromne ilości danych, które muszą być niezawodnie przechowywane, dostępne i aktualizowane. Tradycyjne rozwiązania chmury obliczeniowej, choć szybkie, są często kosztowne, centralizowane i podatne na przestojów, co może utrudniać wydajność i spowalniać trening modeli AI.
Wprowadź Protokół Walrus — programowalną zdecentralizowaną sieć przechowywania, która zapewnia:
Wysoka dostępność: Rozproszone węzły przechowywania zapewniają, że dane pozostają dostępne, nawet jeśli niektóre węzły przestają działać.
Redundancja kodu usunięcia: Dane są dzielone na fragmenty i rozprowadzane po wielu węzłach, zapewniając tolerancję na błędy bez nadmiernych kosztów przechowywania.
Efektywność kosztowa: Dzięki wykorzystaniu zdecentralizowanej sieci, koszty przechowywania są niższe niż w porównywalnych rozwiązaniach chmurowych.
Interoperacyjność międzyłańcuchowa: Choć natywna dla blockchaina Sui, Walrus może wspierać projekty AI działające w wielu ekosystemach blockchainowych.
Dla Yotta Labs te możliwości oznaczają, że duże zbiory danych AI i punkty kontrolne modeli mogą być niezawodnie przechowywane przy jednoczesnym zachowaniu przejrzystości, weryfikowalności i zdecentralizowanej kontroli.
Skalowanie zdecentralizowanych obciążeń roboczych AI
Zdecentralizowane systemy AI często polegają na współpracy obliczeniowej w wielu węzłach, niezależnie od tego, czy chodzi o szkolenie modeli, wnioskowanie czy udostępnianie danych. Wyzwanie polega na efektywnym rozdzielaniu ogromnych zbiorów danych w sieci przy jednoczesnym zachowaniu integralności i bezpieczeństwa danych.
Integrując Walrusa, Yotta Labs może:
Bezpiecznie przechowuj zbiory danych AI i wagi modeli w zdecentralizowanej sieci.
Zapewnij szybkie pobieranie dla węzłów wykonujących obliczenia na modelach w dużej skali.
Umożliwiaj weryfikowalne szkolenie AI, gdzie każda aktualizacja i zbiór danych mogą być audytowane i śledzone na łańcuchu.
Zmniejsz koszty infrastruktury, uwalniając zasoby na dalszy rozwój i eksperymenty AI.
To partnerstwo pokazuje, jak zdecentralizowane przechowywanie staje się krytyczną infrastrukturą dla projektów AI, które stawiają na przejrzystość, niezawodność i efektywność kosztową.
Implikacje dla ekosystemu Web3 i AI
Przyjęcie Walrusa przez Yotta Labs oznacza znaczący krok milowy na przecięciu AI i zdecentralizowanej infrastruktury. Kluczowe implikacje to:
Przyjęcie zdecentralizowanej AI: Wąskie gardła w przechowywaniu historycznie ograniczały skalę zdecentralizowanych projektów AI. Walrus rozwiązuje tę barierę, otwierając drzwi do bardziej ambitnych obciążeń roboczych AI.
Gotowość instytucjonalna: Zarówno Walrus, jak i Yotta Labs działają zgodnie z standardami, które przyciągają inwestorów instytucjonalnych i klientów korporacyjnych, wspierając regulowane aplikacje AI na łańcuchu.
Synergia międzyłańcuchowa: Projekty na Solanie, Ethereum i Sui mogą korzystać z Walrusa jako z jednolitej, zdecentralizowanej warstwy przechowywania, umożliwiając aplikacje AI działające w wielu łańcuchach.
Ta współpraca odzwierciedla szerszy trend: zdecentralizowana infrastruktura jest coraz częściej uznawana za niezbędną dla ekosystemów AI i Web3, nie tylko jako poprawa koncepcyjna, ale jako praktyczne rozwiązanie dla rzeczywistych obciążeń roboczych.
\u003cm-52/\u003e\u003ct-53/\u003e\u003cc-54/\u003e
