Від AWS до Walrus та Filecoin: як рівень даних Web3 кидає виклик структурі вартості та довіри хмарних обчислень.

2026 року витрати на хмарні послуги стали другими за величиною витратами для середніх IT та SaaS-компаній після витрат на персонал, у середньому складаючи 10% річного доходу. Навантаження AI та машинного навчання становлять 22% хмарних витрат і спричиняють часті коливання місячних рахунків у межах від 5% до 10% доходу, що робить фінансове прогнозування та контроль прибутку надзвичайно складними. Водночас у 2025 році AWS, Microsoft Azure та Google Cloud зазнали численних масштабних збоїв. Високі витрати, блокування даних та часті перебої спільно спонукають компанії до пошуку альтернативної інфраструктури даних.

На цьому тлі рівень даних Web3 — що охоплює децентралізоване зберігання, рівні доступності даних у ланцюжку та рівні пам'яті, спрямовані на AI — поступово переходить від експериментів на межі крипто-нативних спільнот до оцінки керівниками інфраструктури. Станом на 1 липня 2026 року (за пекінським часом), згідно з даними Gate, токен UB децентралізованого протоколу даних Unibase коштував 0,08298 долара США, знизившись на 22,30% за 24 години, але зріс на 429,16% за останній рік, з ринковою капіталізацією близько 207 мільйонів доларів. Це коливання ціни відображає сильний інтерес ринку до сектору рівня даних Web3, а також розкриває високу волатильність нової інфраструктури на ранніх етапах комерціалізації. Систематичне порівняння рівня даних Web3 та традиційних хмарних баз даних проводиться за чотирма вимірами: структура витрат, безпека та прозорість даних, масштабованість та адаптація даних для навчання AI.

Структура витрат: від «моделі оренди» до «конкурентного ціноутворення»

Модель ціноутворення традиційного хмарного зберігання базується на капітальних та операційних витратах централізованих центрів обробки даних і включає значні надбавки за міжрегіональне переміщення. Річна вартість зберігання AWS S3 Standard становить приблизно 267 доларів за ТБ. Децентралізовані протоколи зберігання проникають на цей ринок із значно нижчими цінами.

Walrus — децентралізований протокол зберігання, підтриманий мережею Sui та фінансуванням у 140 мільйонів доларів — пропонує субсидовану ціну в 50 доларів за ТБ на рік. Це означає, що за умов субсидування вартість Walrus становить приблизно одну п'яту від AWS S3. Навіть без субсидування цільова ціна Walrus (близько 0,005 долара за ГБ на місяць) значно нижча за стандартну ціну AWS S3 (близько 0,023 долара за ГБ на місяць).

Але порівняння витрат не можна обмежувати лише платою за зберігання. Основна пастка витрат традиційних хмарних послуг — це плата за вихід даних (egress): кожного разу, коли дані перетинають регіональні кордони, хмарний провайдер стягує додаткову плату. Децентралізовані протоколи зберігання, такі як Shelby (спільно розроблений Aptos Labs та Jump Crypto), використовують єдиний глобальний простір імен, що дозволяє мігрувати дані між регіонами без додаткових регіональних надбавок. Очікується, що ціни на вихід даних Shelby будуть приблизно на 70% нижчими, ніж у традиційних хмарних провайдерів.

У листопаді 2025 року Filecoin оголосив про повний перехід до стратегії «Onchain Cloud», позиціонуючи себе як «верифікована інфраструктура, що належить розробникам», пропонуючи послуги зберігання в ланцюжку за цінами, нижчими за AWS. Станом на початок 2026 року понад 100 команд будували на Filecoin Onchain Cloud, обробивши понад 6500 маршрутів оплати.

З точки зору структури витрат, ключова перевага децентралізованого зберігання полягає в тому, що воно не вимагає великих капітальних витрат на інфраструктуру центрів обробки даних; вузли зберігання керуються незалежними учасниками по всьому світу, а конкуренція з боку пропозиції знижує вартість одиниці зберігання. Однак слід зазначити, що низькі ціни деяких поточних проектів включають субсидії, і довгострокова стійкість потребує подальшого спостереження.

Безпека та прозорість даних: верифікованість проти довіри

Модель безпеки традиційних хмарних баз даних базується на «довірі до єдиного постачальника послуг». Користувачі покладаються на внутрішні системи AWS, Azure або Google Cloud для забезпечення цілісності даних, контролю доступу та відповідності. Але ця модель має два структурні недоліки:

По-перше, користувачі не можуть незалежно перевірити, чи обробляє хмарний провайдер дані так, як обіцяно. Shelby зазначає, що традиційне хмарне зберігання «не має нативних механізмів для перевірки того, які дані надаються, на підставі яких прав і чи дотримуються авторизації». У разі витоку даних або несанкціонованого доступу співробітників користувачі можуть покладатися лише на звіти аудиту після події.

По-друге, централізована архітектура має ризик єдиної точки відмови. Якщо інфраструктура певного хмарного провайдера зазнає регіонального збою або цензури, всі програми, які на нього покладаються, постраждають. Децентралізовані протоколи зберігання, такі як Walrus, розподіляючи дані по незалежних вузлах по всьому світу, мають на меті «повернути владу користувачам», забезпечуючи сильніший захист приватності та стійкість до цензури, незалежну від єдиної компанії.

Рівень даних Web3 впроваджує іншу парадигму безпеки: верифікованість. Наприклад, The Graph, розподілений індексуючий протокол, використовує кількох незалежних індексаторів (Indexers), які стейкують токени GRT для виконання індексації, а результати запитів можна верифікувати за допомогою криптографічних доказів. Такий дизайн дозволяє споживачам даних не покладатися на єдиний централізований вузол, а натомість забезпечувати правильність даних через економічні стимули та криптографічні механізми.

Рівень доступності даних Unibase (Unibase DA) додатково впроваджує докази з нульовим знанням (zero-knowledge proofs) та докази шахрайства (fraud proofs) у процес верифікації даних, роблячи верифікацію даних у ланцюжку інфраструктурним рівнем для взаємодії AI-агентів. Для сценаріїв, які вимагають високої визначеності даних — наприклад, цінові оракули протоколів DeFi, записи голосування в системах управління — така верифікованість має незамінну цінність.

Однак слід зазначити, що поточна модель безпеки децентралізованого зберігання та рівнів даних не позбавлена витрат. Децентралізація роботи вузлів призводить до більш складного управління ключами та стратегій надлишковості даних, а крива навчання та операційна складність деяких протоколів все ще вища, ніж у традиційних хмарних послуг.

Масштабованість: вузькі місця пропускної здатності та модульний прорив

Масштабованість традиційних хмарних баз даних обмежена потужністю інфраструктури єдиного хмарного провайдера, але такі провідні гравці, як AWS та Azure, забезпечують достатню масштабованість для більшості сценаріїв використання завдяки глобальному регіональному розгортанню та еластичним обчислювальним ресурсам. Виклики масштабованості для рівня даних Web3 є більш гострими: обмеження пропускної здатності самого блокчейну довго було основним вузьким місцем, що стримувало масштабування додатків на ланцюжку.

Ця ситуація змінюється. У січні 2026 року Celestia оголосив про протокол Fibre Blockspace, досягнувши пропускної здатності 1 терабіт на секунду (1 Tbps) у тестуванні на 498 вузлах, що в 1500 разів перевищує цільові показники попередньої дорожньої карти. На основі цієї інфраструктури OnchainDB запустив модель бази даних «плати за запит» — розробники зберігають дані своїх додатків на рівні доступності даних Celestia, отримуючи дохід щоразу, коли дані запитуються. Дизайн розподіляє 70% доходу від читання та запису розробникам додатків, а 30% залишається платформі.

Логіка цієї моделі полягає в тому, що коли вартість байта даних у базовому блокчейні стає достатньо низькою, AI-агенти зможуть економічно вигідно запитувати дані за допомогою мікроплатежів. OnchainDB позиціонує себе як «рівень виявлення» для AI-агентів — дозволяючи AI-агентам самостійно виявляти набори даних, платити за запити, пов'язувати інформацію між додатками та обробляти результати без ручного втручання.

На рівні індексації дорожня карта The Graph на 2026 рік включає 6 продуктів та плани інтеграції AI, з метою зробити себе хребтом даних для додатків Web3. Основна логіка полягає в тому, що з розширенням багатоланцюжкової екосистеми та зростанням кількості додатків, попит на індексацію та запити даних у ланцюжку зросте експоненційно, а централізовані рішення не зможуть задовольнити вимоги децентралізованих додатків до стійкості до цензури та верифікованості.

З точки зору масштабованості, рівень даних Web3 переходить від наративу «блокчейн занадто повільний» до нового етапу «модульна інфраструктура підтримує масштабні додатки даних». Однак цей перехід все ще потребує часу для підтвердження: пропускна здатність Celestia Fibre на рівні 1 Tbps наразі знаходиться на стадії тестування, і реальна продуктивність у великих виробничих середовищах ще потребує перевірки.

Переваги для навчання AI: відстежуваність, верифікованість, монетизація

Якість та відстежуваність даних для навчання AI стають ключовим вузьким місцем, що стримує розвиток великих моделей. Збір, маркування та верифікація традиційних даних для навчання AI є високо централізованими, а походження, авторизація та внесок даних важко відстежити. Рівень даних Web3 пропонує диференційовані рішення в цій сфері.

Unibase є типовим представником цього напрямку. Як децентралізований рівень пам'яті, спеціально розроблений для AI-агентів, Unibase надає AI-агентам можливість безперервного навчання та міжплатформної співпраці за допомогою трьох модулів: Membase (система довгострокової пам'яті AI), AIP Protocol (протокол взаємодії агентів) та Unibase DA (рівень доступності даних). На відміну від традиційних систем AI, які покладаються на обмежений контекст вікна, Unibase дозволяє AI-агентам постійно отримувати історичну інформацію в часі, реалізуючи справжнє безперервне навчання. Станом на 1 липня 2026 року ціна його токена UB становила 0,08298 долара, хоча вона знизилася на 22,30% за короткий термін, але за останні 90 днів зросла на 312,75%, а за останній рік — на 429,16%, що свідчить про те, що ринок надає значну премію за наратив AI + інфраструктура даних, але короткострокові коливання також відображають, що цей сектор все ще перебуває на ранній стадії конкуренції.

У сфері походження даних та стимулювання внеску, Poseidon (проект інфраструктури даних блокчейну AI, інкубований Story Foundation) будує платформу, де користувачі можуть вносити дані для навчання AI та отримувати компенсацію. Його ключовий механізм полягає в тому, щоб записувати походження, фільтрацію, маркування та цінність внеску кожного фрагмента даних навчання через блокчейн, дозволяючи учасникам відстежувати використання своїх даних та отримувати відповідну винагороду.

Для постачальників даних для навчання AI рівень даних Web3 вирішує дві проблеми, які традиційні моделі не можуть добре обробити:

Проблема верифікації: У традиційних закупівлях наборів даних для навчання AI покупець даних не може незалежно перевірити законність походження даних, точність маркування та обсяг авторизації. Верифікований рівень даних у ланцюжку дозволяє кожній транзакції даних бути незалежно перевіреною.

Проблема стимулювання: Розподіл доходів від традиційного маркування та збору даних є високо непрозорим. За допомогою смарт-контрактів та механізмів токенних стимулів рівень даних Web3 може реалізувати автоматизований, прозорий розподіл доходів між учасниками даних, маркувальниками та тренерами моделей.

Глобальний попит на AI, як очікується, досягне 300 мільярдів доларів у 2026 році. У таких масштабах вартість отримання даних та забезпечення якості стануть ключовими факторами конкуренції для AI-компаній. Верифікованість та дезінтермедіація, які пропонує рівень даних Web3, забезпечують йому унікальну екологічну нішу в інфраструктурі даних для навчання AI.

Однак слід зазначити, що поточне фактичне використання рівня даних Web3 у сценаріях навчання AI все ще знаходиться на ранній стадії. Тестова мережа Unibase зафіксувала понад 200 розгорнутих агентів та понад 12,4 мільйона записів пам'яті в ланцюжку, але ці дані в основному походять від крипто-нативних проектів, а рівень впровадження традиційними AI-компаніями все ще обмежений.

Висновок

Очікується, що ринок платформ індексації даних Web3 зросте з 2,12 мільярда доларів у 2025 році до 2,68 мільярда доларів у 2026 році, із середньорічним темпом зростання 25,9%. До 2030 року цей ринок може ще більше розширитися до 6,77 мільярда доларів. Ця траєкторія зростання показує, що ринок відповідає реальними грошима на ключове питання: вибір архітектури інфраструктури даних переходить від «пріоритету зручності» до «пріоритету верифікованості та суверенітету даних».

З точки зору витрат, децентралізоване зберігання вже продемонструвало значну цінову перевагу над традиційними хмарними послугами — Walrus дешевший за AWS S3 приблизно на 80%, а очікувані ціни на вихід даних Shelby на 70% нижчі. Але чи збережеться ця цінова перевага після скасування субсидій, покаже час.

З точки зору безпеки та прозорості, верифікованість, яку пропонує рівень даних Web3 — забезпечення правильності даних через криптографічні докази та економічні стимули — є диференційованою цінністю, яку традиційні хмарні послуги не можуть надати. Для сценаріїв з високими ставками (DeFi, управління, відстеження походження даних для навчання AI) ця верифікованість може стати вирішальним фактором вибору.

З точки зору масштабованості, пропускна здатність 1 Tbps Celestia та багатоланцюжкова індексуюча архітектура The Graph вирішують технічні вузькі місця для масштабних додатків рівня даних Web3. Але більшість цих інфраструктур все ще перебувають на стадії тестування або раннього продакшену, і їх масштабна перевірка потребує часу.

З точки зору адаптації даних для AI, дизайн рівня даних Web3 у сфері відстежуваності даних, стимулювання внеску та верифікованості добре узгоджується з потребами інфраструктури даних для навчання AI. Але крива впровадження традиційними AI-компаніями залишається найбільшою невизначеністю.

Найбільш обґрунтованим судженням на даний момент, мабуть, є: рівень даних Web3 не є повною заміною традиційних хмарних баз даних, але в певних сценаріях — там, де потрібна верифікованість, суверенітет даних та стійкість до цензури — він пропонує диференційовану цінність, якої не можуть забезпечити традиційні архітектури. З дозріванням модульної блокчейн-інфраструктури та зростанням попиту на дані для AI, ця диференційована цінність поступово перетворюється з «теоретичної переваги» на «кількісно визначену комерційну перевагу». Для осіб, які приймають рішення щодо інфраструктури, пильне спостереження за прогресом у цій сфері та проведення невеликих пілотних проектів у відповідних сценаріях може бути найбільш прагматичною стратегією на поточному етапі.

FAQ

1. Чи може рівень даних Web3 повністю замінити хмарну базу даних AWS?

Наразі ні. Рівень даних Web3 має переваги у верифікованості, стійкості до цензури та суверенітеті даних, але поступається AWS у затримках читання/запису, зрілості експлуатації та екосистемі інструментів. Вони більше підходять для доповнення, ніж для заміни; рівень даних Web3 підходить для сценаріїв, що вимагають високої прозорості та аудиту, а традиційні хмари — для бізнесу з високою частотою та низькою затримкою.

2. Чи справді децентралізоване зберігання дешевше за AWS?

Чисто в платі за зберігання такі протоколи, як Walrus, наразі дійсно дешевші за AWS S3, але слід зазначити, що їхні ціни частково субсидуються. З урахуванням плати за вихід даних децентралізовані протоколи можуть бути дешевшими через відсутність регіональних надбавок, але довгострокова стабільність цін потребує спостереження, а також необхідно враховувати додаткові витрати на надлишковість та пошук.

3. Як рівень даних Web3 забезпечує безпеку даних?

За допомогою криптографічного шардування, надлишкового зберігання на кількох вузлах та економічних стимулів (наприклад, штрафів за стейкінг) для запобігання втраті або зміні даних. Крім того, верифікованість у ланцюжку робить записи доступу та історію змін даних публічно доступними, знижуючи ризик внутрішніх зловживань та єдиної точки відмови, але користувачі повинні самостійно керувати приватними ключами.

4. Чому AI-навчання потребує рівня даних Web3?

Тому що AI-навчання сильно залежить від законності походження даних та якості маркування. Рівень Web3 може відстежити походження, обсяг авторизації та процес маркування кожного фрагмента даних, а також автоматично розподіляти дохід через смарт-контракти, вирішуючи проблему чорного ящика традиційних закупівель даних, знижуючи юридичні ризики та підвищуючи якість даних.

5. Які основні перешкоди для впровадження рівня даних Web3 наразі?

Основні перешкоди включають: технологічну зрілість (пропускна здатність та затримка все ще поступаються централізованим рішенням), вартість навчання для розробників, відсутність стандартизованих інтерфейсів та регуляторні застереження відділів відповідності традиційних компаній щодо даних у ланцюжку. Крім того, коливання цін токенів також впливають на стабільність довгострокового бюджетного планування компаній.