Причины того, что следующие миллиард файлов ИИ не будут храниться на традиционных облачных серверах
Всплеск в области ИИ порождает беспрецедентный поток информации. Системы ИИ ежедневно создают и используют большие файлы, включая модели обучения, аналитику в реальном времени, видео, изображения и взаимодействия с пользователями. На протяжении многих лет традиционные облачные серверы служили основным решением для хранения этой информации. Однако эта модель начинает демонстрировать свои ограничения.
Централизованное облачное хранение было разработано для другого времени. По мере роста ИИ расходы резко возрастают, простои влияют на миллионы пользователей одновременно, а данные становятся ограниченными в рамках регулирования и систем одного поставщика. Это приводит к постоянной зависимости и риску для команд ИИ. Ошибка или изменение политики могут вывести из строя целые системы.
Предстоящая волна AI требует хранения, которое становится все более адаптируемым и надежным. Обширные наборы данных должны оставаться доступными постоянно, даже во время пикового использования или когда системы растут по всему миру. Вот почему многие разработчики сейчас исследуют распределенные решения для данных вместо традиционных облаков.
Walrus (WAL) воплощает эту смену перспективы. Вместо того чтобы хранить данные централизованно, Walrus распределяет большие AI файлы по защищенной сети, минимизируя единичные точки отказа и повышая доступность. Разработчики AI могут расширять возможности хранения, не полагаясь на единую центральную власть.
С быстрым ростом принятия AI значимость инфраструктурных решений будет значительно увеличиваться. Успешные платформы будут обладать не только превосходными моделями, но и более интеллектуальными основами данных. Предстоящие миллиарды AI файлов не будут размещены на традиционных облачных серверах, поскольку будущее AI требует хранения, предназначенного для масштабируемости, долговечности и автономности.
#wal #AIFiles #WalrusWAL #DataTomorrow
