Ідеал суверенітету даних Web3 довгий час застрягав на одній практичній проблемі: централізоване хмарне сховище несе великі ризики, тоді як традиційне розподілене сховище є одночасно дорогим і повільним. Доки недавно я не побачив деякі проекти, які використовують підхід «динамічного розумного сховища» для розв'язання цієї тупикової ситуації, я не зрозумів, що цей шлях дійсно може працювати.

Ключовою інновацією є «адаптивні коди стирання + граничне співробітництво». Простіше кажучи, на відміну від деяких провідних рішень, які застосовують уніфіковану стратегію резервування для всіх даних, цей підхід розподіляє ресурси точно на основі «гарячості» даних — часто доступні гарячі дані, такі як зображення NFT і записи про транзакції DeFi, зберігаються з冗余 лише 1.2x на локальних вузлах з затримкою пошуку, контрольованою в межах 0.5 секунди; тоді як рідко доступні холодні дані, такі як реєстри й історичні файли, розподіляються по міжконтинентальним вузлам з 3x і більшим резервуванням для забезпечення безпеки. Розраховуючи таким чином, вартість виявляється на 42% дешевшою за традиційні рішення.

Є й один цікавий деталь, гідний уваги — граничний обчислювальний фреймворк робить обробку даних ближче до джерела сховища. Розробники можуть безпосередньо запускати AI-розпізнавання і попередню обробку даних оракула на вузлах сховища. Після того як DeFi проекти це зробили, вартість off-chain відповіді впала на 40%. З боку стимулювання, через розподіл винагород на основі «якості сховища + ефективності обслуговування», тестова мережа вже привабила понад 20 тисяч вузлів до активної участі, причому середня ефективність обслуговування на 37% вища за середньогалузевий рівень — це свідчить про те, що дизайн економічної моделі дійсно спонукав вузли до конкуренції.

Від технічної архітектури до механізму стимулювання, ця концепція переосмислює ігру в сховище через «розумну адаптацію». Якщо цей план зможе масштабно впроваджуватися, довгокритикований сегмент розподіленого сховища може дійсно зустріти новий розвиток.