datamarkets

Представьте: для обучения моделей ИИ требуется огромный объем данных в терабайтах, а традиционное облачное хранилище дорого и небезопасно. @Walrus 🦭/acc изменило всё! Благодаря координации на цепочке Sui и распределённому хранилищу с исправлением ошибок, данные становятся доступными и управляемыми, а также поддерживают защиту приватности (в сочетании с Seal). $WAL используется для стабильного покрытия расходов, мотивации узлов и управления, идеально соответствует тренду ИИ + Web3. К 2026 году Walrus уже рассматривается как неотъемлемая часть стека Sui, перспективы безграничны! Кто готов приветствовать новую эру данных?
#Walrus #AI #SuiBlockchain #DataMarkets #walrus $WAL

Walrus — это не просто хранение данных, а мощь, обеспечивающая проверяемые рынки данных в Web3 🐋

В Web3 данные становятся столь же ценными, как капитал, и Walrus позиционирует себя не просто как децентрализованное хранилище. Он создает инфраструктурный слой для проверяемых рынков данных, где данные могут храниться, проверяться, торговаться и монетизироваться без зависимости от централизованного доверия.

Walrus позволяет разработчикам и протоколам доказывать подлинность, доступность и целостность данных на блокчейне. Это открывает реальные сценарии использования, такие как данные для обучения ИИ, сети DePIN, метаданные NFT и межцепочные приложения. Вместо систем «доверься мне» Walrus внедряет проверку данных на основе криптографических доказательств.

По мере того как Web3 развивается к модульным и ориентированным на данные экосистемам, проекты, такие как Walrus, могут стать критической инфраструктурой. Хранение было первым шагом — проверяемые данные — это будущее.

🔍 Умные деньги наблюдают за инфраструктурой, а не за модой.

#Walrus #Web3 #CryptoInfrastructure #DecentralizedStorage #DataMarkets

#walrus $WAL @Walrus 🦭/acc Децентрализованные рынки данных: как Walrus делает данные надежными и управляемыми

Превращение данных в проверяемую инфраструктуру

Почему управление важно для данных ИИ

Рынки данных работают только тогда, когда люди им действительно доверяют — доверяют, что данные будут доступны, когда вы их потребуете, что правила доступа ясны, и что цены не произвольны. Walrus был создан с учетом этих факторов, поэтому вам не нужно креститься и надеяться на лучшее.

Вот что отличает Walrus: он рассматривает ваши данные как блоки на цепочке. Вы можете видеть заранее, как долго данные будут храниться, кто их владелец и какие правила доступа. Без обмана и мистификаций.

Умные контракты обрабатывают все детали. Они определяют, кто может читать данные, как долго они будут активны, и даже когда происходят платежи. Поэтому вам не нужно доверять посреднику — вы можете просто использовать данные.

Такая система имеет большое значение для ИИ и корпоративных пользователей. Это означает, что вы можете делиться, продавать или управлять наборами данных с правилами, которые все могут увидеть и понять. Данные больше не просто файл, плавающий в пространстве; они контролируются, надежны и на самом деле полезны.

Если вы хотите, чтобы рынки данных работали, вам нужна проверяемая хранилище, а не просто платформы, которые обещают быть надежными.

Интересуетесь, как управляются данные для ИИ? Пришло время познакомиться с децентрализованным хранением.

Не является финансовой консультацией

Искусственный интеллект для децентрализованных рынков данных
$FET
$RLC
$ETH
Искусственный интеллект нуждается в данных, а криптовалюты позволяют создавать децентрализованные рынки данных для его поддержки. Проекты, такие как Fetch.ai (FET), Ocean Protocol (OCEAN) и iExec RLC (RLC), создают платформы, на которых ИИ может получать доступ к безопасным, токенизированным данным. Автономные агенты Fetch.ai обмениваются данными для приложений ИИ, от финансов до логистики. Ocean Protocol позволяет поставщикам данных монетизировать наборы данных, сохраняя конфиденциальность, что идеально подходит для обучения ИИ. iExec RLC предлагает децентрализованное облако для вычислений ИИ, обеспечивая целостность данных. Эти монеты демократизируют доступ к данным, разрушая централизованные монополии. Модели ИИ, обученные на разнообразных, децентрализованных данных, более устойчивы и беспристрастны. Однако остаются проблемы, такие как качество данных и масштабируемость. Объединяя ИИ с блокчейном, эти проекты способствуют инновациям в отраслях, основанных на данных, изменяя взаимодействие ИИ и криптовалюты.
#AI #DataMarkets #Crypto #Blockchain #Decentralization