
 
 区块链技术能解决传统云存储无法解决的问题吗? 区块链技术能解决传统云存储无法解决的问题吗? 随着人工智能系统以前所未有的速度消耗数据,一个可能决定下一个十年的技术进步的问题出现了:所有这些数据将生活在哪里,谁将控制访问它? 答案在2025年9月悄悄地到达。 其 带有专为AI工作负载而设计的存储层。 包括 Chainlink、Google Cloud、阿里巴巴云和主要钱包提供商,如Coinbase和MetaMask。 发射 亚里士多德的记忆, 超过100个生态系统合作伙伴 数据存储危机没有人谈论 每一个AI系统,从聊天机器人到自动驾驶汽车,都依赖于一个基本资源:数据,而不仅仅是任何数据,而且需要存储,访问和处理大量数据,以推动当前的基础设施达到其极限的速度。 分析师预测,到2030年,该数字将增长到11838亿美元。 仅一个面部识别系统就需要超过45万张图像,大型语言模型消耗数百万个文本样本,数据永远不会停止增长。 人工智能驱动的存储市场到2024年达到3057亿美元 人工智能培训数据集现在需要Terabyte或Petabyte 像IPFS、FileCoin和Arweave等都是为不同的目的而构建的。IPFS作为内容处理的协议,但缺乏持久性保证。FileCoin创造了存储的市场,但需要持续的交易更新。Arweave通过一次性付款提供永久性存储,但面临着成本和检索速度的挑战。 传统的去中心化存储解决方案 0G实验室首席执行官兼联合创始人迈克尔·海因里希(Michael Heinrich)在一份声明中表示, “我们在0G的使命是使人工智能成为公共利益,这涉及拆除地缘政治或技术壁垒,而这个发射标志着这一旅程的里程碑。 明星公告 0G存储有什么不同 Log Layer处理模型重量、数据集和事件日志等非结构化数据,通过一个仅限附件的系统。每一个输入都收到一个时刻印和永久记录。 0G 存储通过双层架构运作 关键值层位于这个基础之上,允许具有毫秒性能的结构化查询,该层允许应用程序存储和检索特定数据点,如矢量嵌入,用户状态或元数据,同时通过记录每个更新来保持不变性。 该架构允许已经在移动的现实世界使用案例:人工智能代理根据需求检索背景,DePIN网络流传感器数据,LLM管道访问培训数据,应用程序跨链持续状态数据。 显示系统的能力. 0G 存储实现 Galileo测试网比以前的版本实现了70%的输出量增加,可以使用优化的CometBFT共识每秒处理高达2500个交易。 来自V3测试网的性能基准 每秒2GB的传输量 安全性是通过对所有存储数据的加密承诺来实现的,允许每个操作进行跟踪和验证。系统使用复制和可用性证明,其中存储提供商面临随机挑战,以证明他们持有特定的数据。 保持数据生存的经济学 人工智能规模的存储不仅带来了技术上的挑战,还带来了经济上的挑战 0G 引入了一个三部分的激励结构,使成本与长期可用性保持平衡。用户根据数据大小支付一次性存储费。 这种模式与竞争对手相矛盾。 这需要不断的更新。 IPFS完全缺乏内置的经济激励措施,使数据持久性依赖于手动拼接或第三方服务。 Filecoin在正在进行的存储交易上运作 Arweave收取更高的前期成本 网络从第一天开始就有了运营基础设施。 为生产工作负载提供索引、SDK、RPC和安全服务。 验证器、DeFi协议和开发者平台 平台使其可见 作为 0G 存储的透明度层。 这为Turbo和Standard存储节点增加了实时分析、矿工领导板和奖励跟踪。 存储 平台于2025年5月收到更新 该接口根据性能级别将网络划分为两部分,标准网络使用硬盘存储以提高成本效益,同时使用更少时间敏感的数据。Turbo Network为需要更快访问的应用程序部署了SSD存储。 这种透明度解决了现有去中心化存储系统的缺口,提供商往往缺乏对网络运营和奖励分配的明确见解。 这是在更大的图像中适合的地方 通过两轮股权来支持发展. mainnet 推出之后进行了广泛的测试。 ,增加了350万笔交易,部署了大约530,000个智能合约。 0G实验室筹集了3500万美元 Testnet V3被称为伽利略,看到250万个独特的钱包 存储市场背景在于此。 根据市场研究公司的数据,到2030年,云存储量将达到1373亿美元。 与集中替代方案相比,企业层面的差异达到121倍。 Mordor Intelligence估计,到2025年,人工智能驱动的存储市场将达到2706亿美元 2023年的分析显示,去中心化存储成本大约降低了78% 然而,收养仍然有限。 由于更好的用户体验和成熟的产品生态系统,0G和类似平台面临的挑战在于弥合这种差距,同时提供人工智能应用所需的性能特征。 集中式存储仍然占主导地位 构成因素 0G Storage 作为一个模块化系统运作,开发人员可以将其集成到现有应用程序中,使用与或没有 0G 链,或将其连接到自定义滚动或虚拟机中。 该平台支持跨链和智能代理的应用程序,将存储定位为基础设施而不是单独服务,这种方法与开发人员越来越多地构建跨多个区块链和执行环境的应用程序相一致。 接下来的什么 主网的推出代表了一个起点,而不是一个目的地,人工智能的数据需求继续增长。 分析师预测到2030年为860亿美元。 . 全球AI培训数据集市场到2024年达到26亿美元 到2025年,全球将产生181zettabyte的数据 能够处理这一规模的存储基础设施,同时保持去中心化、可验证性和性能,将决定哪些AI系统可以独立于集中控制操作,问题不再是人工智能是否需要更好的存储基础设施。 对于开发人员构建AI代理商、DePIN网络或需要跨链持续状态的应用程序,生产准备的基础设施的可用性改变了成为可能的。 数据不断增长. 模型不断增加. 存储所有信息的位置以及谁控制访问的问题随着每个月的流逝而变得更加重要。 0G Storage 进入了一个超越技术的市场,涉及到访问、控制以及构建任何单一实体无法关闭的 AI 系统的意义。 最后的想法 0G 存储在主网上的推出发生在人工智能基础设施面临真正的局限性时。传统的去中心化存储协议正在与人工智能工作负载的性能要求作斗争。 0G Storage提供的概念不是革命性的,但在执行中具有潜在的变革性。双层架构解决了开发人员面临的真正痛苦点。经济模型创造了长期数据可用性的激励措施,而无需重复的成本,这使得现有解决方案在规模上具有限制性。 这是否意味着广泛采用取决于超越技术的因素。开发者必须选择建立它。存储提供商必须发现经济足够有吸引力,以便参与。 随着模型变得越来越大,应用程序变得更加复杂,基础设施问题变得更加紧迫。 别忘了喜欢和分享这个故事! 
 
 该作者是通过我们的商业博客计划出版的独立贡献者. HackerNoon 已经对该报告进行评估,但本文中的声明属于作者。 该作者是通过我们的商业博客计划出版的独立贡献者. HackerNoon 已经对该报告进行评估,但本文中的声明属于作者。 商业博客计划 商业博客计划

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0G存储计划如何解决每家AI公司面临的76亿美元问题

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