Le récit promu par Filecoin : les données restent sur place, le calcul se déplace — pour les charges de travail liées à l’IA (données d’entraînement de plusieurs pétaoctets, jeux de données multimodaux, etc.)

13,2 jours sont nécessaires pour transférer réellement 1 PB de données à l’aide d’une liaison dédiée de 10 Gbps, avec un débit effectif de 70 %. Pendant tout ce temps, les GPU restent inactifs. Filecoin permet aux données de rester sur place, tandis que le calcul se déplace autour d’elles.

Calcul du temps de transfert

1 PB = 1 000 TB = 8 000 000 Gb (en unités décimales)
Liaison dédiée de 10 Gbps, débit effectif de 70 % → vitesse réelle = 7 Gbps
Temps = 8 000 000 Gb ÷ 7 Gbps ≈ 1 142 857 secondes
1 142 857 ÷ 86 400 ≈ 13,23 jours
Soit environ 13,2 jours. Pendant ce temps, les GPU restent complètement inactifs et attendent simplement que les données soient déplacées.

L’argument central de Filecoin

Approche traditionnelle :
Déplacer les données vers les ressources de calcul (centres de données des fournisseurs cloud, centres de calcul intensif)
→ La bande passante devient un goulot d’étranglement : coûts élevés, latence importante et forte consommation d’énergie.

Approche de Filecoin :
Les données restent sur place et le calcul se déplace autour d’elles (Compute-over-Data / informatique centrée sur les données).
Les données sont déjà stockées de manière vérifiable chez des fournisseurs de stockage (SP) répartis dans le monde entier.
Grâce au FVM, au Warm Storage, aux Retrieval Markets, entre autres, les tâches de calcul — notamment le prétraitement et la recherche augmentée pour l’inférence ou l’entraînement de modèles d’IA — peuvent être directement acheminées là où se trouvent les données.
Cela réduit, voire élimine, les migrations de données à grande échelle.
C’est précisément le récit que Filecoin promeut récemment : « les données restent sur place, le calcul se déplace », en particulier pour les charges de travail liées à l’IA (données d’entraînement de plusieurs pétaoctets, jeux de données multimodaux, etc.).

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