Останнім часом все більше проектів намагаються поєднати AI та блокчейн, але більшість фокусуються на токенізації моделей чи decentralized inference. Майже ніхто не говорить про фундаментальнішу проблему: де зберігати самі AI-моделі, які важать десятки гігабайт, де тримати training datasets, як забезпечити доступ до них без централізованих сховищ, які можуть в будь-який момент закрити доступ чи підняття цін. @Walrus 🦭/acc $WAL може стати саме тією інфраструктурою, яка вирішить ці питання, і поки що це largely unexplored territory з величезним потенціалом.
Сучасні AI-моделі – це не просто кілька мегабайт коду. GPT-подібні моделі важать сотні гігабайт, моделі генерації зображень типу Stable Diffusion – десятки, fine-tuned версії для specific use cases – теж чималі розміри. Зараз вони зберігаються переважно на централізованих платформах типу Hugging Face, AWS S3, Google Cloud. Це створює кілька проблем: модель може бути видалена або обмежена через зміни політики, доступ може стати платним або обмеженим географічно, компанія може збанкрутувати або змінити бізнес-модель. Для справді відкритого AI потрібна справді децентралізована інфраструктура зберігання, і Walrus пропонує саме це. Уявіть сценарій: дослідницька група тренує велику language model, витрачає місяці обчислень та тисячі доларів на GPU. Вони хочуть зробити модель open-source, доступною для всіх. Якщо завантажити її на GitHub – є обмеження розміру файлів. На Hugging Face – залежність від однієї платформи та її політики. У Walrus ж модель можна завантажити раз, заплативши фіксовану суму в $WAL за зберігання на певний період, і вона стане доступною для всіх без ризику цензури чи зникнення. При цьому криптографічні гарантії цілісності дозволяють переконатися, що завантажена модель – саме оригінальна, не змінена версія. Дatasets для навчання – ще більша проблема. Якісні дані для AI часто важать терабайти, їх складно зберігати, дорого роздавати. Багато досліджень не можуть бути відтворені, бо datasets зникли або стали недоступні. Walrus дозволяє створювати permanent records (поки хтось платить за зберігання) datasets, де кожен може завантажити дані, перевірити їхню автентичність через хеші в блокчейні, використати для власних досліджень. Це революція в reproduсibility наукових досліджень – фундаментальна проблема сучасної AI science. Ще один аспект – version control для моделей. AI-моделі постійно оновлюються, fine-tuning створює нові версії. Walrus може зберігати всі версії з timestampами та хешами, дозволяючи відстежувати еволюцію моделі, повертатися до попередніх версій, порівнювати результати. Це як Git для AI-моделей, але з децентралізованим зберіганням та криптографічними гарантіями автентичності. Для Web3-проектів, які будують AI-powered dApps, Walrus вирішує проблему, де тримати inference models. Якщо dApp запускає AI-асистента, генерує зображення, аналізує дані – модель має бути доступна швидко та надійно. Зберігання в Walrus означає, що модель розподілена географічно, доступна з мінімальною затримкою, захищена від single point of failure. При цьому вартість передбачувана, на відміну від традиційних CDN, де bandwidth costs можуть злетіти з популярністю застосунку. Токен $WAL стає тут utility token для AI infrastructure – команди платять за зберігання своїх моделей, дослідники за datasets, розробники за доступ до shared resources. Це створює economy навколо відкритого AI, де інфраструктура не контролюється Tech Giants. #Walrus
Думаю про це і бачу майбутнє, де AI-моделі живуть у децентралізованих мережах, доступні всім, захищені від цензури та корпоративного контролю. Зараз великі компанії тримають найкращі моделі за закритими дверима, монетизують доступ, диктують умови використання. Walrus разом з іншими Web3-технологіями може змінити цей баланс, зробити AI справді відкритим та доступним. Для мене, як для жінки, яка бачить, як технології концентруються в руках небагатьох корпорацій, це важливо – можливість демократизувати доступ до найпотужніших інструментів нашого часу. Можливо, саме тут, у перетині AI та децентралізованого зберігання, народжується наступна велика хвиля інновацій.
