Цього року зростання обсягів даних вже не встигає за нашими уявленнями. Технології штучного інтелекту вибуховими темпами розвиваються, а потреба у даних раптово зросла з TB до ZB рівня. За останнім звітом міжнародної компанії з дослідження даних (IDC), до 2026 року глобальний обсяг даних перевищить 200ZB, з яких AI-двигунські дані складуть 45%. Уявіть собі: від тренування генеративних моделей типу GPT до обробки динамічного контенту в реальному часі за допомогою AI-агентів — за кожним застосунком стоїть величезна кількість неструктурованих даних.

Але тут виникає питання — як щодо традиційних централізованих систем зберігання? Google Cloud, AWS — звучить потужно, але насправді обмеження дуже серйозні. Високі витрати, ізоляція даних у «островах», ризики конфіденційності, загроза одноточкових збоїв… Ці обмеження наче накладають кайдани на потік даних. Розробники AI стикаються з дилемою: або змушені прийняти всі недоліки централізованих систем, або шукати нові шляхи.

Саме тому рішення децентралізованого зберігання даних починає привертати увагу. Проекти на кшталт Walrus Protocol спрямовані саме на цю проблему. Їхній підхід дуже ясний — не крутитися в межах існуючої системи, а радикально перетворити інфраструктуру зберігання. За допомогою децентралізованої архітектури дані більше не монополізуються однією платформою, розробники отримують більше контролю, а витрати на зберігання значно знижуються, при цьому безпека та доступність суттєво зростають.

Говорячи просто, це дозволяє розробникам AI звільнитися від обмежень централізації і відкрити нові можливості для зберігання даних. Це не лише технологічний прогрес, а й новий шанс для всього ринку зберігання Web3.