2026-01-07 17:23:11

Lorsqu'on parcourt des communautés d'échange, on voit souvent des discussions sur l'IA en chaîne, mais la plupart des posts insistent sur la sophistication des modèles ou la rapidité du raisonnement. Honnêtement, ces points sont hors sujet.

Le vrai goulot d'étranglement de l'IA en chaîne n'a jamais été l'algorithme ou le matériel, mais la question de savoir où et comment stocker les données. Imaginez : lorsqu'une application d'IA fonctionne sur la chaîne, les résultats intermédiaires, les logs de raisonnement, les jeux de données d'entraînement, où doivent-ils être stockés ? Comment garantir que les données soient accessibles à tout moment tout en étant protégées contre la falsification ou la perte ? C'est là que réside la clé du succès ou de l'échec du projet.

Récemment, en examinant des solutions techniques de projets émergents, j'ai trouvé une approche intéressante. La méthode d'un projet consiste à diviser automatiquement tout fichier stocké en plus de 10 fragments de données, dispersés sur différents nœuds. Ce chiffre peut sembler arbitraire, mais il a été soigneusement calculé : cela signifie qu'une panne d'un seul point ne peut presque pas affecter le système.

Pour une application d'IA en chaîne, ce mécanisme est crucial. Les volumes massifs de données temporaires générés lors de l'entraînement du modèle (souvent en téraoctets) seraient catastrophiques si stockés sur un serveur centralisé traditionnel. Mais avec cette structure de stockage dispersé, les données sont intrinsèquement intégrées au réseau, offrant une résilience naturelle face aux risques. D'un point de vue conception, cela ressemble à une infrastructure spécialement réservée pour le fonctionnement à long terme de l'IA en chaîne.

Les statistiques d'utilisation concrètes illustrent encore mieux le problème. Les données de stockage récentes montrent que plus de 30 % des requêtes ne concernent pas des médias traditionnels comme des images ou des vidéos, mais des jeux de données structurés, des points de contrôle de modèles, voire des logs d'exécution de raisonnement. Cette évolution dans la structure des données confirme que l'IA en chaîne devient une application centrale pour certains projets. Celui qui pourra rendre la stockage des données le plus stable et efficace aura probablement une longueur d'avance dans cette voie invisible.

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FOMOmonster

· 01-10 12:24

Enfin quelqu’un qui met le doigt sur le problème, je suis vraiment fatigué d’entendre ces discours sur les modèles et la puissance de calcul. Le stockage est la clé, cela aurait dû être pris en compte depuis longtemps. --- Le stockage distribué est effectivement une solution ultime, mais le problème c’est qu’y a-t-il vraiment des projets capables de fonctionner de manière stable ? Je n’ai pas encore vu de cas vraiment convaincant. --- Attends, 30% des requêtes concernent des jeux de données et des logs ? D’où viennent ces données, y a-t-il une source ? Ça paraît un peu tiré par les cheveux. --- Ce n’est pas faux, mais je pense que c’est encore trop idéaliste, la mise en œuvre concrète d’un projet ne se passe pas aussi simplement. --- Le stockage distribué de données de plusieurs téraoctets, ça a l’air génial, mais la latence et le coût sont-ils vraiment acceptables ? Ou est-ce encore une solution parfaite en théorie. --- Le véritable goulot d’étranglement de l’IA sur la blockchain n’est pas la vitesse, c’est une perspective très innovante, ça vaut la peine d’être approfondi. --- 10 fragments stockés de manière dispersée... Je comprends cette logique, mais qu’en est-il de l’efficacité de la récupération ? Penser uniquement à la résilience sans considérer la vitesse de requête réelle.

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PrivacyMaximalist

· 01-09 18:30

Tu as raison, tout le monde parle de combien de paramètres le modèle a, mais en réalité, ils ne saisissent pas l'essentiel. La fiabilité du stockage et des données est la clé pour survivre jusqu'à l'année prochaine.

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OnChainArchaeologist

· 01-07 17:53

Enfin quelqu'un qui l'a expliqué clairement, après tout ce temps à parler de la vitesse du modèle, c'est risible Le détail du stockage dispersé en 10 fragments est génial, une véritable approche d'infrastructure 30 % des requêtes concernent des ensembles de données et des logs, ce chiffre en dit long, ceux qui assurent la stabilité mangent le gâteau

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UnluckyLemur

· 01-07 17:51

Une seule phrase pour tout comprendre : le stockage est la véritable barrière naturelle de l'IA sur la chaîne, ceux qui se vantent de modèles ou de puissance de calcul ne font que s'auto-congratuler.

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PositionPhobia

· 01-07 17:51

Eh bien, le stockage de données est vraiment un point douloureux qui a été négligé, pas faux En réalité, j'en ai assez de ces discours vides sur la modélisation et la puissance de calcul, l'essentiel est de voir si l'infrastructure peut tenir La logique de stockage fragmenté en 10+ morceaux est vraiment excellente, une panne unique la rend immédiatement inefficace... cette approche de conception est la véritable différence qui distingue les pistes 30% du trafic se déplace des images vers les ensembles de données et les points de contrôle de modèles, la parole des données est vraiment puissante La compétition pour l'infrastructure de stockage > la compétition d'algorithmes, je valide cette opinion

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ZenZKPlayer

· 01-07 17:48

Vraiment, au début, j'ai aussi été détourné par les discussions sur les paramètres du modèle et la vitesse d'inférence. Ce n'est qu'à présent que je comprends que le stockage est la clé. La logique de stockage décentralisé est vraiment excellente. La division en 10 fragments répartis sur différents nœuds est une idée très réfléchie, et la défaillance d'un seul point devient immédiatement inefficace. Les données sont en fait la clé du succès de l'IA sur la blockchain. Je ne m'attendais pas à ce que déjà 30 % des requêtes soient des données structurées, cette croissance est assez impressionnante. Commencer à se positionner dans le secteur du stockage maintenant, ne serait-ce pas trop tard...

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ponzi_poet

· 01-07 17:36

Oh, enfin quelqu'un qui met le doigt sur le problème, le stockage est le véritable point faible Le stockage décentralisé est vraiment impressionnant, je dois saluer cette idée de diviser en 10 fragments répartis sur différents nœuds Une panne du serveur centralisé peut entraîner la perte de données de plusieurs téraoctets, ce risque est trop élevé 30 % des requêtes concernent des ensembles de données structurées et des fichiers de modèles, ces données en disent long Les projets qui ont la base de stockage la plus stable et la plus efficace ont vraiment une chance de dépasser leurs concurrents sur la courbe extérieure

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ReverseTradingGuru

· 01-07 17:34

C'est ça, le stockage des données est le véritable point critique, tous ceux qui vantent la vitesse des modèles ne font que créer du bruit.

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GateUser-6bc33122

· 01-07 17:29

D'accord, enfin quelqu'un a touché le point sensible. Tout le monde vante la puissance du modèle, mais en réalité, le stockage est la véritable faiblesse d'. La technique de stockage dispersé en 10 fragments est géniale, elle immunise contre les pannes uniques, et on peut stocker des données de plusieurs téraoctets à volonté. 30 % des requêtes concernent des données structurées, ce qui montre que l'IA sur la chaîne commence vraiment à passer à la vitesse supérieure, ce n'est plus seulement un projet PPT. Celui qui stabilisera l'infrastructure de stockage sera le dernier gagnant.

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