逛交流社区時 часто бачите обговорення щодо ланцюгового AI, але більшість постів наголошують на тому, наскільки передові моделі та швидкість логіки. Чесно кажучи, ці точки зору відхиляються від теми.

Дійсно, що стримує розвиток ланцюгового AI, ніколи не алгоритми чи апаратне забезпечення, а питання — куди і як зберігати дані. Уявіть: коли AI-додаток працює на ланцюгу, проміжні результати, журнали логіки, навчальні набори даних — де їх зберігати? Як гарантувати, що дані можна викликати в будь-який час і при цьому вони не будуть змінені або втрачені? Саме це визначає успіх або провал всього проекту.

Нещодавно я ознайомився з технічними рішеннями кількох нових проектів і знайшов одне досить цікаве. Один із проектів зберігає будь-який файл, автоматично розділяючи його на понад 10 фрагментів даних, які зберігаються на різних вузлах. Це число здається випадковим, але насправді воно ретельно обчислене: означає, що один вузол несправний, майже не вплине на систему.

Для ланцюгових AI-додатків цей механізм надзвичайно важливий. Величезні тимчасові дані, що виникають під час тренування моделей (часто у терабайтних обсягах), якщо зберігати на традиційних централізованих серверах, — це катастрофа при збої сервера. Але за допомогою такої розподіленої структури дані природно інтегровані у всю мережу і мають природну стійкість до ризиків. З точки зору дизайну, це нагадує інфраструктуру, спеціально створену для довгострокової роботи ланцюгового AI.

Практична статистика використання ще краще ілюструє проблему. Останні дані з зберігання показують, що понад 30% запитів — це не традиційні медіа, такі як зображення і відео, а структуровані набори даних, файли контрольних точок моделей і навіть журнали логіки виконання. Зміна цієї структури даних підтверджує, що ланцюговий AI стає ключовою сферою застосування для деяких проектів. Той, хто зможе зробити зберігання даних максимально стабільним і ефективним, стане лідером у цій прихованій гонці.