Tiết lộ

Quan điểm và ý kiến được trình bày ở đây hoàn toàn thuộc về tác giả và không đại diện cho quan điểm và ý kiến của biên tập viên của crypto.news.

AI đã nhanh chóng phát triển từ một khái niệm tương lai thành một phần thiết yếu của cuộc sống hiện đại, với giá trị thị trường dự kiến đạt 1.278 tỷ USD vào năm 2028. Tuy nhiên, sự phát triển này đi kèm với những thách thức đáng kể, đặc biệt là trong cách dữ liệu AI được lưu trữ, quản lý và truy cập qua các mạng. Các hệ thống lưu trữ phi tập trung cung cấp một giải pháp hứa hẹn, cung cấp khả năng mở rộng, hiệu quả và bảo mật được cải thiện để hỗ trợ nhu cầu ngày càng tăng của AI, nhưng chúng vẫn có thể bị cản trở bởi các vấn đề về khả năng mở rộng, hiệu quả và bảo mật.

Thách thức với hệ thống lưu trữ phi tập trung hiện tại

Khi AI phát triển với tốc độ hàng năm là 28%, điều này đặt áp lực đáng kể lên các mạng lưu trữ phi tập trung. Thách thức không chỉ nằm ở việc quản lý nhu cầu dữ liệu hiện tại mà còn ở việc dự đoán các yêu cầu trong tương lai. Các ứng dụng AI cần truy cập dữ liệu rộng lớn, theo thời gian thực, và các hệ thống hiện tại thường gặp khó khăn trong việc
mở rộng hiệu quả.

Các hệ thống phi tập trung hiện tại cũng gặp khó khăn trong việc đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Để AI hoạt động chính xác, nó phải dựa vào dữ liệu chất lượng cao, không thiên lệch. Nếu không có các cơ chế xác minh hợp lý, rủi ro về việc thao túng dữ liệu hoặc lỗi có thể trở thành một mối quan tâm nghiêm trọng, có khả năng làm suy yếu kết quả của các mô hình AI.

Các yêu cầu chính đối với lưu trữ phi tập trung để hỗ trợ AI

Các hệ thống lưu trữ tập trung truyền thống đang trở nên ngày càng không hiệu quả. Chúng dễ bị kiểm duyệt, truy xuất dữ liệu chậm và lỗ hổng bảo mật. Các giải pháp lưu trữ phi tập trung, ngược lại, cung cấp sự an toàn cao hơn và kháng kiểm duyệt nhưng vẫn cần giải quyết ba yếu tố quan trọng: khả năng mở rộng, tốc độ và bảo mật.

Khả năng mở rộng

Khả năng mở rộng là rất quan trọng để hỗ trợ sự phát triển nhanh chóng của AI. Các hệ thống lưu trữ phi tập trung cần đủ linh hoạt để xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không bị chậm lại hoặc làm mất hiệu suất. Các giải pháp ưu tiên tự động hóa và một
Tăng cường quy mô có thể giúp đáp ứng nhu cầu của các khối lượng công việc AI đang phát triển.

Tốc độ

Tốc độ là một yếu tố quan trọng khác. Các ứng dụng AI, chẳng hạn như học máy và xử lý dữ liệu thời gian thực, đòi hỏi truy cập dữ liệu cực nhanh. Nhiều hệ thống phi tập trung không được tối ưu hóa cho những yêu cầu về khối lượng lớn và độ trễ thấp này. Cải thiện thời gian truy xuất lưu trữ và thông lượng mạng sẽ là cần thiết để theo kịp với AI.

An ninh

An ninh là điều không thể thương lượng. Với sự phụ thuộc của AI vào dữ liệu chính xác, bất kỳ sự thỏa hiệp nào về an ninh đều có thể dẫn đến những đầu ra sai lệch hoặc bị thao túng. Lưu trữ phi tập trung phải đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, tận dụng mã hóa, xác thực dữ liệu và công nghệ blockchain để đảm bảo lưu trữ không thể bị giả mạo. Các giao thức bảo mật tiên tiến sẽ rất quan trọng trong việc bảo vệ các tập dữ liệu nền tảng của AI.

Con đường phía trước cho lưu trữ phi tập trung

Để lưu trữ phi tập trung đáp ứng được nhu cầu của AI, nó phải cung cấp dữ liệu vừa có thể xác minh vừa không thể bị giả mạo. Công nghệ blockchain, chẳng hạn, có thể…
er immutable records, đảm bảo rằng khi dữ liệu được lưu trữ, nó không thể bị thay đổi mà không bị phát hiện. Cách tiếp cận này sẽ cải thiện độ tin cậy của đầu ra AI bằng cách ngăn chặn việc thao tác dữ liệu, điều này có thể có những hệ lụy lan rộng cho các ứng dụng AI.

Hơn nữa, các giải pháp lưu trữ phi tập trung phải ưu tiên khả năng tương tác – khả năng tích hợp với nhiều nền tảng và công nghệ AI khác nhau. Các hệ thống AI phụ thuộc vào dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, vì vậy các hệ thống lưu trữ phải hỗ trợ trao đổi dữ liệu liền mạch mà không tạo ra rào cản. Điều này sẽ cho phép AI hoạt động với đầy đủ tiềm năng, rút ra từ các tập dữ liệu đa dạng mà không lo ngại về vấn đề tương thích hay truy cập.

Cuối cùng, khi AI tiếp tục phát triển, lưu trữ phi tập trung sẽ cần phải chấp nhận khả năng điện toán biên. Bằng cách phân phối lưu trữ dữ liệu gần hơn với nguồn của các ứng dụng AI, lưu trữ biên giảm thiểu độ trễ và giảm áp lực lên các trung tâm dữ liệu tập trung. Cách tiếp cận này đảm bảo truy cập nhanh hơn vào dữ liệu quan trọng và hỗ trợ thời gian thực.
quyết định, điều này rất quan trọng cho AI trong các lĩnh vực như xe tự hành và thành phố thông minh.

Thiết lập nền tảng cho lưu trữ phi tập trung sẵn sàng cho AI

AI yêu cầu truy cập đáng tin cậy, theo thời gian thực vào một khối lượng lớn dữ liệu. Khi các hệ thống lưu trữ phi tập trung phát triển để đáp ứng những nhu cầu này, chúng không chỉ cần tập trung vào việc lưu trữ dữ liệu an toàn, không thể thay đổi mà còn phải cho phép truy xuất dữ liệu hiệu quả và tích hợp mượt mà trên nhiều nền tảng khác nhau.

Trong bối cảnh thay đổi nhanh chóng này, vai trò của lưu trữ phi tập trung sẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Bằng cách phát triển cùng với AI, các hệ thống này có thể trở thành xương sống của đổi mới, đảm bảo AI hoạt động với mức độ tin cậy, tốc độ và an ninh cao nhất. Với cơ sở hạ tầng đúng đắn, lưu trữ phi tập trung sẽ không chỉ hỗ trợ AI—nó sẽ cho phép AI phát huy tối đa tiềm năng, trao quyền cho các ngành công nghiệp đổi mới và phát triển trong một thế giới được thúc đẩy bởi AI.

Ryan Levy là một giám đốc điều hành dày dạn với gần 20 năm kinh nghiệm khởi nghiệp trong các lĩnh vực web2, web3, blockchain.
hain, và dữ liệu. Một bậc thầy trong việc “kết nối các điểm,” Ryan dẫn dắt phát triển kinh doanh, quan hệ đối tác và chiến lược ra thị trường, xây dựng hệ sinh thái trên các lĩnh vực DeFi, Mạng Blockchain, Dữ liệu, RWAs, DePIN, Gaming, và hơn thế nữa. Hiện tại là Trưởng phòng BD và quan hệ đối tác tại Moonbeam và DataHaven, Ryan trước đây đã đảm nhiệm các vai trò lãnh đạo như Phó Chủ tịch Phát triển Kinh doanh tại SKALE Labs (SKALE Network), Trưởng bộ phận Giao thức và quan hệ đối tác tại Chainstack, và Trưởng bộ phận Quan hệ đối tác tại Kadena. Sinh ra và lớn lên ở Nam Phi, Ryan đã sống ở Úc nhiều năm trước khi định cư tại California. Anh bắt đầu mỗi buổi sáng với một tách espresso và một buổi tập luyện, điều này tạo ra một không khí rõ ràng và tràn đầy năng lượng cho phần còn lại của ngày. M mantra dẫn dắt của anh, “Không bao giờ từ bỏ,” thúc đẩy sự theo đuổi không ngừng nghỉ của anh về thành công trong cả cuộc sống cá nhân và chuyên nghiệp.