2026-01-07 17:23:11

Frequentemente vejo discussões sobre IA na cadeia ao navegar por comunidades de troca, mas a maioria dos posts enfatiza o quão avançado é o modelo ou a velocidade de raciocínio. Honestamente, esses pontos estão fora do tema.

O verdadeiro gargalo da IA na cadeia nunca foi o algoritmo ou o hardware, mas sim onde e como armazenar os dados. Imagine: quando uma aplicação de IA roda na cadeia, os resultados intermediários, logs de raciocínio, conjuntos de dados de treinamento — onde esses itens devem ser armazenados? Como garantir que os dados possam ser acessados a qualquer momento, sem serem adulterados ou perdidos? Essa é a questão crucial que decide o sucesso ou fracasso de todo o projeto.

Recentemente, analisei algumas soluções técnicas de projetos emergentes e encontrei uma descoberta bastante interessante. Uma abordagem de um projeto é — ao armazenar qualquer arquivo, ele automaticamente o divide em mais de 10 fragmentos de dados, que são dispersos em diferentes nós. Esse número parece aleatório, mas na verdade foi cuidadosamente calculado: significa que uma falha em um único ponto quase não impacta o sistema.

Para aplicações de IA na cadeia, esse mecanismo é extremamente importante. Os enormes dados temporários gerados durante o treinamento do modelo (que podem chegar a TBs), se armazenados em servidores centralizados tradicionais, uma falha no servidor seria catastrófica. Mas com essa estrutura de armazenamento disperso, os dados estão naturalmente integrados à rede, oferecendo uma resistência inerente a riscos. Do ponto de vista do design, isso é como uma infraestrutura especialmente reservada para a operação de longo prazo de IA na cadeia.

Analisando estatísticas de uso reais, podemos entender melhor o problema. Dados recentes de armazenamento mostram que mais de 30% das solicitações não são imagens ou vídeos tradicionais, mas conjuntos de dados estruturados, arquivos de pontos de verificação do modelo, ou até logs de execução de raciocínio. Essa mudança na estrutura de dados confirma que a IA na cadeia está se tornando um cenário central para alguns projetos. Quem conseguir tornar a infraestrutura de armazenamento de dados mais estável e eficiente, poderá liderar essa pista invisível.

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FOMOmonster

· 01-10 12:24

Finalmente alguém que vai direto ao ponto, estou realmente cansado de ouvir essas conversas fiadas sobre modelos e poder de cálculo. O armazenamento é a chave, isso já deveria ter sido valorizado há muito tempo. --- O sistema de armazenamento distribuído é realmente excelente, mas a questão é: há projetos que consigam operá-lo de forma estável? Ainda não vi um caso que realmente seja convincente. --- Espera aí, 30% das solicitações são datasets e logs? De onde veio esses dados, há alguma fonte? Parece um pouco absurdo. --- Concordo, mas acho que ainda é muito idealista; na prática, a implementação de projetos assim não é tão tranquila. --- Armazenamento distribuído de dados em TBs soa bem, mas a latência e o custo realmente podem ser aceitáveis? Ou será mais um plano teoricamente perfeito. --- O verdadeiro gargalo do AI na blockchain realmente não é velocidade, essa abordagem é bem inovadora, vale a pena explorar mais a fundo. --- Armazenar 10 fragmentos dispersos... Entendi essa lógica, mas e a eficiência na recuperação? Só pensando em resiliência, mas e a velocidade de consulta real?

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PrivacyMaximalist

· 01-09 18:30

Concordo, todos estão a falar sobre o número de parâmetros do modelo, mas na verdade não estão a focar no essencial. A confiabilidade do armazenamento e dos dados é que são a chave para sobreviver até ao próximo ano.

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OnChainArchaeologist

· 01-07 17:53

Finalmente alguém explicou claramente, depois de tanto tempo ainda estão a elogiar a velocidade do modelo, é risível O detalhe de armazenar 10 fragmentos de forma dispersa é excelente, uma verdadeira abordagem de infraestrutura 30% das solicitações são conjuntos de dados e logs, esse número diz tudo, quem faz algo estável é quem leva a vantagem

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UnluckyLemur

· 01-07 17:51

Uma coisa certa, o armazenamento é a verdadeira vantagem competitiva da IA na cadeia, aqueles que ficam elogiando modelos e poder de cálculo estão apenas se divertindo sozinhos

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PositionPhobia

· 01-07 17:51

Ah, a questão do armazenamento de dados é realmente um ponto de dor muitas vezes negligenciado, não há dúvida Na verdade, já estou farto dessas falácias sobre modelos e poder de cálculo, o que realmente importa é se a infraestrutura consegue aguentar o tranco A lógica de armazenamento fragmentado 10+ disperso é realmente excelente, uma falha única torna tudo inútil... Essa abordagem de design é que realmente diferencia os concorrentes na pista 30% do tráfego está sendo transferido de imagens para conjuntos de dados e pontos de verificação de modelos, os dados realmente falam alto A competição por infraestrutura de armazenamento > competição por algoritmos, concordo plenamente com essa avaliação

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ZenZKPlayer

· 01-07 17:48

Verdade, no princípio eu também fui desviado por essas discussões sobre parâmetros de modelos e velocidades de inferência, mas agora percebo que armazenamento é realmente o essencial. A lógica de armazenamento descentralizado é realmente excelente, aquele detalhe dos 10 fragmentos distribuídos por nós é muito bem pensado, eliminou completamente as falhas de ponto único. Os dados são o ponto vulnerável da IA on-chain, não esperava que 30% dos pedidos já fossem dados estruturados. Essa velocidade de crescimento é bastante impressionante. Será que agora é demasiado tarde para começar a estruturar aquela pista de armazenamento...?

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ponzi_poet

· 01-07 17:36

Oh finalmente alguém tocou no ponto, o armazenamento é realmente o verdadeiro gargalo O armazenamento descentralizado é realmente impressionante, dividir em 10 fragmentos em nós dispersos, essa ideia de design merece um elogio Dados de nível TB, uma vez que o servidor centralizado falha, tudo acaba, esse risco é muito grande 30% das solicitações são conjuntos de dados estruturados e arquivos de modelos, esses dados dizem tudo Projetos que fazem a infraestrutura de armazenamento de forma mais estável e eficiente realmente têm chance de ultrapassar na curva

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ReverseTradingGuru

· 01-07 17:34

Conseguimos, o armazenamento de dados é realmente o verdadeiro obstáculo, aqueles que elogiam a velocidade do modelo estão apenas criando ruído

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GateUser-6bc33122

· 01-07 17:29

Certo, finalmente alguém tocou no ponto sensível. Todos estão elogiando o quão incrível é o modelo, mas poucos percebem que o armazenamento é realmente o calcanhar de Aquiles. Armazenamento fragmentado disperso em 10 partes é uma jogada genial, imunizando contra falhas de ponto único, permitindo armazenar dados de TBs à vontade. 30% das solicitações são dados estruturados, o que indica que a IA na cadeia já está começando a realmente atuar, não sendo mais apenas projetos em PPT. Quem consolidar a infraestrutura de armazenamento de forma sólida, será o grande vencedor.

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