2026-01-07 17:23:11

Sering melihat diskusi tentang AI di atas rantai saat berkunjung ke komunitas diskusi, tetapi sebagian besar posting menekankan seberapa canggih model dan seberapa cepat inferensinya. Sejujurnya, pandangan ini semua melenceng dari inti masalah.

Tempat utama AI di atas rantai benar-benar terhambat bukan karena algoritma atau perangkat keras, tetapi karena masalah di mana dan bagaimana data disimpan. Bayangkan: hasil sementara, log inferensi, dataset pelatihan yang dihasilkan saat aplikasi AI berjalan di atas rantai, harus disimpan di mana? Bagaimana memastikan data dapat diakses kapan saja tanpa diubah atau hilang? Inilah kunci keberhasilan atau kegagalan seluruh proyek.

Baru-baru ini saya melihat beberapa solusi teknologi dari proyek baru yang menarik. Salah satu pendekatan adalah—setiap file yang disimpan secara otomatis dipotong menjadi lebih dari 10 fragmen data, dan fragmen-fragmen ini disimpan tersebar di berbagai node. Angka ini tampak sewenang-wenang, tetapi sebenarnya sudah dihitung dengan cermat: berarti kerusakan satu titik hampir tidak mempengaruhi sistem.

Bagi aplikasi AI di atas rantai, mekanisme ini sangat penting. Data sementara dalam jumlah besar yang dihasilkan saat melatih model (sering mencapai TB), jika disimpan di server terpusat tradisional, kerusakan server akan menjadi bencana besar. Tetapi dengan struktur penyimpanan tersebar seperti ini, data secara alami terintegrasi dalam seluruh jaringan, memiliki kemampuan tahan risiko secara bawaan. Dari sudut pandang desain, ini seperti infrastruktur yang secara khusus disiapkan untuk menjalankan AI di atas rantai dalam jangka panjang.

Melihat statistik penggunaan nyata bisa lebih menjelaskan masalah. Data penyimpanan terbaru menunjukkan bahwa lebih dari 30% permintaan bukan berupa gambar dan video media tradisional, melainkan dataset terstruktur, file checkpoint model, bahkan log eksekusi inferensi. Perubahan struktur data ini secara tepat mengonfirmasi bahwa AI di atas rantai sedang menjadi aplikasi inti bagi beberapa proyek. Siapa yang dapat membuat fondasi penyimpanan data paling stabil dan efisien, dia berpotensi menjadi penguasa jalur tak kasat mata ini.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

19 Suka

Hadiah
19
9
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

FOMOmonster

· 01-10 12:24

Akhirnya ada yang tepat sasaran, benar-benar lelah mendengarkan omong kosong tentang model dan kekuatan komputasi. Penyimpanan adalah kunci utama, hal ini seharusnya sudah lama mendapatkan perhatian. --- Penyimpanan terdistribusi memang solusi yang hebat, tapi masalahnya apakah ada proyek yang benar-benar bisa berjalan stabil? Saya belum melihat contoh yang benar-benar memuaskan. --- Tunggu dulu, 30% dari permintaan adalah dataset dan log? Dari mana data ini berasal, ada sumbernya? Rasanya agak aneh. --- Benar apa yang dikatakan, tapi saya rasa itu terlalu idealis, implementasi proyek nyata tidak semudah itu. --- Penyimpanan data skala TB secara terdistribusi terdengar keren, tapi apakah latensi dan biaya benar-benar bisa diterima? Atau ini hanya solusi teoretis yang sempurna. --- Bottleneck sebenarnya dari AI di blockchain memang bukan kecepatan, sudut pandang ini sangat segar, patut didalami. --- Menyimpan 10 fragmen secara terdistribusi... Saya paham logikanya, tapi bagaimana dengan efisiensi pemulihan? Hanya memikirkan ketahanan bencana, tapi tidak memikirkan kecepatan pencarian yang sebenarnya.

Lihat AsliBalas0

PrivacyMaximalist

· 01-09 18:30

Benar sekali, semua orang sibuk membicarakan berapa banyak parameter model, tetapi sebenarnya mereka tidak menangkap inti masalahnya. Penyimpanan dan keandalan data adalah kunci untuk bertahan hingga tahun depan.

Lihat AsliBalas0

OnChainArchaeologist

· 01-07 17:53

Akhirnya ada yang menjelaskan dengan jelas, sudah berlari lama tapi topik masih membahas kecepatan model, lucu banget Detail penyimpanan fragmen sebanyak 10 bagian secara terdistribusi benar-benar luar biasa, pemikiran infrastruktur yang sesungguhnya 30% dari permintaan adalah dataset dan log, angka ini menjelaskan segalanya, siapa yang stabil dia yang mendapatkan keuntungan

Lihat AsliBalas0

UnluckyLemur

· 01-07 17:51

Satu hal yang pasti, penyimpanan adalah sungguhnya parit pertahanan AI di atas rantai, mereka yang membanggakan model dan kekuatan komputasi hanya sedang bersenang-senang sendiri

Lihat AsliBalas0

PositionPhobia

· 01-07 17:51

Eh, penyimpanan data memang benar-benar titik sakit yang diabaikan, tidak salah sama sekali Sebenarnya sudah cukup lama saya melihat omongan kosong tentang model dan kekuatan komputasi, yang penting adalah apakah infrastruktur bisa menanggung beban 10+ logika penyimpanan fragmentasi tersebar memang keren, kegagalan titik tunggal langsung menjadi tidak efektif... pola desain seperti ini adalah perbedaan nyata dalam kompetisi 30% lalu lintas beralih dari gambar ke dataset dan checkpoint model, data memang berbicara dengan keras Persaingan infrastruktur penyimpanan > kompetisi algoritma, saya setuju dengan penilaian ini

Lihat AsliBalas0

ZenZKPlayer

· 01-07 17:48

Benar, awalnya saya juga tersesat dalam diskusi tentang parameter model dan kecepatan inferensi, tapi sekarang baru paham kalau storage adalah rajanya. Logika penyimpanan terdesentralisasi memang hebat, detail tentang 10 fragmen di node terdistribusi sungguh terpikirkan dengan matang, kegagalan single point langsung dinetralisir. Data adalah titik lemah AI on-chain, tidak terduga ternyata sudah 30% permintaan adalah data terstruktur, kecepatan pertumbuhannya terbilang cukup agresif. Apakah terlalu terlambat untuk layout di track storage sekarang...

Lihat AsliBalas0

ponzi_poet

· 01-07 17:36

Oh akhirnya ada yang menyentuh poin utama, penyimpanan adalah bagian yang benar-benar menjadi hambatan utama Penyimpanan terdesentralisasi memang keren, desain dengan 10 fragmen tersebar di node-node ini saya beri jempol Data sebesar TB jika server pusat down, ya selesai sudah, risiko ini terlalu besar 30% dari permintaan adalah dataset terstruktur dan file model, data ini menjelaskan segalanya Proyek yang membangun fondasi penyimpanan dengan paling stabil dan efisien memang punya peluang untuk melaju kencang dan mengungguli kompetitor

Lihat AsliBalas0

ReverseTradingGuru

· 01-07 17:34

Menangkapnya, penyimpanan data adalah hambatan utama yang sebenarnya, sementara mereka yang memuji kecepatan model hanya menciptakan kebisingan

Lihat AsliBalas0

GateUser-6bc33122

· 01-07 17:29

Baiklah, akhirnya ada yang menyentuh titik lemah. Semua orang memuji model yang hebat, tanpa menyadari bahwa penyimpanan adalah Achilles' heel yang sebenarnya. Penyimpanan terdesentralisasi dengan 10 fragmen benar-benar luar biasa, langsung imun terhadap kegagalan titik tunggal, data berukuran TB bisa disimpan sembarangan. 30% dari permintaan adalah data terstruktur, ini menunjukkan bahwa AI di blockchain sudah mulai serius, tidak lagi sekadar proyek PPT. Siapa yang membangun infrastruktur penyimpanan dengan kokoh, dia adalah pemenang terakhir.

Lihat AsliBalas0

Lihat Lebih Banyak