Ланцюжкові мережі даних vs традиційні хмарні бази даних: чи зможе DATA кинути виклик домінуванню AWS?

2026 року витрати на хмарні послуги стали другим за величиною статтею витрат для середніх IT та SaaS-компаній після витрат на персонал, у середньому становлячи 10% річного доходу. Робочі навантаження зі штучним інтелектом та машинним навчанням складають 22% хмарних витрат, що призводить до частих коливань місячних рахунків у діапазоні від 5% до 10% доходу. Водночас у 2025 році AWS, Microsoft Azure та Google Cloud зазнали численних масштабних збоїв. Високі витрати, блокування даних та часті перебої спільно стимулюють компанії до пошуку альтернативних інфраструктур для даних.

На цьому тлі рівень даних Web3, що охоплює децентралізоване зберігання, рівень доступності даних на ланцюжку та рівень пам'яті, нативний для ШІ, поступово переходить від експериментів на периферії крипто-нативної спільноти до сфери оцінки інфраструктурних керівників. Станом на 2 липня 2026 року (за пекінським часом), згідно з даними ринку Gate, токен UB децентралізованого протоколу даних Unibase коштував 0,08298 долара США, зростання за останній рік склало 429,16%, а ринкова капіталізація — близько 207 мільйонів доларів. Це коливання ціни відображає сильну увагу ринку до сектору рівня даних Web3, а також розкриває високу волатильність нової інфраструктури на ранніх стадіях комерціалізації.

Чи зможуть мережі даних на ланцюжку замінити традиційні хмарні бази даних, такі як AWS? Це не питання "або-або", а системне порівняння моделей витрат, парадигм безпеки та переосмислення суверенітету даних. Ця стаття буде аналізувати з трьох основних вимірів.

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 крос-регіональність. Річна плата за зберігання AWS S3 Standard становить приблизно 267 доларів США за ТБ. Децентралізовані протоколи зберігання виходять на цей ринок із значно нижчими цінами.

Walrus — децентралізований протокол зберігання, підтриманий мережею Sui та з фінансуванням у 140 мільйонів доларів, пропонує субсидовану ціну 50 доларів за ТБ на рік. Це означає, що за умов субсидування вартість Walrus становить приблизно одну п'яту вартості AWS S3. Навіть без субсидування цільова ціна Walrus близько 0,005 долара за ГБ на місяць значно нижча за стандарт AWS S3 (близько 0,023 долара за ГБ на місяць). З точки зору номінальної ціни, децентралізоване зберігання має очевидну перевагу — Walrus приблизно на 80% дешевший за AWS.

Але порівняння витрат не можна обмежувати лише платою за зберігання. Основний пастка витрат традиційних хмарних послуг — це плата за вихідний трафік даних: кожного разу, коли дані перетинають регіональні межі, постачальник хмарних послуг стягує додаткову плату. Децентралізовані протоколи зберігання, такі як Shelby (спільно розроблений Aptos Labs та Jump Crypto), використовують дизайн єдиного глобального простору імен, що дозволяє переносити дані між різними регіонами без додаткових регіональних надбавок. Очікується, що ціни Shelby на вихідний трафік будуть приблизно на 70% нижчими, ніж у традиційних хмарних провайдерів.

У листопаді 2025 року Filecoin оголосив про повний перехід до стратегії "Onchain Cloud", позиціонуючись як "верифікована, інфраструктура, що належить розробникам", щоб пропонувати послуги зберігання на ланцюжку за цінами, нижчими ніж у AWS. Станом на початок 2026 року понад 100 команд будували на Filecoin Onchain Cloud, обробивши понад 6500 маршрутів оплати. Filecoin Onchain Cloud побудований на основі віртуальної машини Filecoin, інтегруючи тепле зберігання, шифроване зберігання з перевіркою, пошук та оплату в єдиний стек, орієнтований на розробників.

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

Безпека та прозорість даних: верифікованість проти довіри

Модель безпеки традиційних хмарних баз даних базується на довірі до одного 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 самостійно перевірити, чи обробляють хмарні провайдери дані відповідно до обіцянок. Shelby зазначає, що в традиційному хмарному зберіганні "немає нативних механізмів для перевірки того, які дані надаються, на підставі яких прав і чи дотримано авторизації". У разі витоку даних або несанкціонованого доступу внутрішніх осіб користувачі можуть покладатися лише на пост-інцидентні аудиторські звіти провайдера.

По-друге, централізована архітектура створює ризик єдиної точки відмови. Якщо інфраструктура певного хмарного провайдера зазнає регіонального збою або піддається цензурі, всі застосунки, що залежать від цього провайдера, постраждають. Децентралізовані протоколи зберігання, такі як Walrus, шляхом розподіленого зберігання даних на незалежних вузлах по всьому світу, мають на меті "повернути владу користувачам", забезпечуючи кращий захист конфіденційності та стійкість до цензури, незалежну від однієї компанії.

Модель даних блокчейну принципово відрізняється від традиційних баз даних. Блокчейн зазвичай є лише для додавання, тобто дані можна додавати, але не можна змінювати або видаляти. Безпека залежить від механізму консенсусу, а не від прав адміністрування, що гарантує, що жоден окремий учасник не може змінити історію, не контролюючи більшість мережі. Хмарна база даних на основі блокчейну може захищати цілісність даних, зберігаючи хеші даних у блокчейні; водночас, завдяки прозорості блокчейну, реалізується функція аудиторського сліду — всі транзакції є публічно доступними, і будь-який вузол може переглядати дані на блокчейні.

Рівень даних Web3 вводить іншу парадигму безпеки: верифікованість. Наприклад, The Graph, розподілений протокол індексації, використовує кілька незалежних індексаторів, які закладають токени GRT для виконання індексації, а результати запитів можна перевірити за допомогою криптографічних доказів. Цей дизайн дозволяє споживачам даних не довіряти жодному єдиному централізованому суб'єкту.

Однак модель безпеки децентралізованого зберігання також стикається з практичними викликами. Наприклад, станом на січень 2026 року кількість активних вузлів у мережі Walrus становила близько 620, з яких 63% розміщувалися на трьох основних хмарних провайдерах: AWS, GCP та Azure. Географічно 78% вузлів були зосереджені в Північній Америці та Західній Європі. Це означає, що хоча на рівні протоколу система децентралізована, фактичне розгортання базової інфраструктури все ще сильно залежить від традиційних хмарних провайдерів, що створює певний ризик "псевдо-децентралізації".

Перевага даних для ШІ: від "перенесення даних" до "обчислень поблизу даних"

Ринок наборів даних для навчання ШІ швидко розширюється. Очікується, що глобальний ринок наборів даних для навчання ШІ зросте з 3,19 мільярда доларів у 2025 році до 3,87 мільярда доларів у 2026 році, що становить сукупний річний темп зростання 21,5%, а до 2030 року може досягти 8,45 мільярда доларів. Це зростання висуває нові вимоги до інфраструктури даних.

Основним вузьким місцем традиційних хмарних баз даних у сценаріях навчання ШІ є витрати на передачу даних. Навчання моделей ШІ потребує величезних обсягів даних, а процес перенесення даних з місця зберігання до місця обчислень створює величезні витрати на вихідний трафік та затримки. Децентралізовані мережі зберігання еволюціонують від простого рівня зберігання до напрямку "обчислення поблизу даних".

План Filecoin "Onchain Cloud" на 2026 рік підтримує функцію Compute-over-Data: моделі ШІ можна навчати безпосередньо на вузлах зберігання, без необхідності переміщувати великі набори даних між централізованими серверами. Станом на березень 2026 року Filecoin залишається найбільшою децентралізованою мережею зберігання у світі із загальною ємністю понад 25 ексбібайт (EiB). Ця архітектура переміщує обчислювальні завдання до місця розташування даних, фундаментально змінюючи економічну модель конвеєра даних ШІ.

Unibase спеціалізується на зберіганні, синхронізації та верифікації на ланцюжку високочастотних даних ШІ. Ключова відмінність його архітектури від традиційної інфраструктури даних Web2 полягає в тому, що дані не контролюються єдиною платформою, а когнітивна основа ШІ перебудовується через ланцюжкову верифікацію, розподілене зберігання та шифрований рівень пам'яті. Децентралізований рівень пам'яті Unibase забезпечує довготривалу пам'ять для агентів ШІ та взаємодію між платформами, дозволяючи ШІ накопичувати досвід, ділитися знаннями та брати участь у відкритих мережах, подібно до довгострокових цифрових агентів.

Відокремлення рівня доступності даних додатково знижує витрати на інфраструктуру даних ШІ. У 2026 році публічні блокчейни повністю перейшли від монолітної архітектури до модульного дизайну з розділенням консенсусу, виконання, доступності даних та розрахунків. Такі рішення, як EigenDA, знижують витрати на зберігання на ланцюжку на 90%, підтримуючи мільйони TPS. У січні 2026 року Celestia запустила протокол Fibre Blockspace, досягнувши пропускної здатності 1 терабіт на секунду на 500 вузлах, що в 1500 разів більше за початкову мету дорожньої карти. Ці досягнення забезпечують інфраструктурну підтримку для високочастотного читання та запису даних, необхідних для навчання ШІ.

Виклики та невизначеності

Мережі даних на ланцюжку демонструють потенціал конкуренції з традиційними хмарними базами даних у кількох вимірах, але комерційне впровадження все ще стикається з кількома структурними викликами.

Продуктивність та затримка. Традиційні хмарні бази даних, оптимізовані протягом десятиліть, мають зрілий технологічний стек для затримки читання-запису, паралельної обробки та узгодженості транзакцій. Децентралізовані мережі зберігання все ще мають розрив у швидкості пошуку даних та затримці мережі, особливо у сценаріях, що вимагають низької затримки доступу.

Бар'єри впровадження. Рівень даних Web3 вимагає від користувачів певних знань про криптоактиви та здатності працювати з гаманцями, що створює значні перешкоди на корпоративному рівні. Традиційні підприємства віддають перевагу знайомій консолі AWS та API, а не вивченню нових децентралізованих інструментів.

Стійкість субсидій. Деякі поточні проекти децентралізованого зберігання підтримують низькі ціни за допомогою токенних субсидій. Після припинення субсидій фактичні витрати можуть зрости. Довгострокова перевага у витратах залежить від мережевого ефекту та рівня конкуренції з боку пропозиції зберігання.

Регулювання та відповідність. Географічно розподілене децентралізоване зберігання може суперечити вимогам суверенітету даних та відповідності (наприклад, GDPR). Незмінність даних є перевагою у сценаріях аудиту, але може стати перешкодою для таких вимог, як "право на забуття".

Висновок

Мережі даних на ланцюжку та традиційні хмарні бази даних не є простим відношенням заміни, а скоріше поступовим доповненням та конкуренцією. З точки зору структури витрат, децентралізоване зберігання пропонує конкурентоспроможні послуги за одну п'яту або навіть нижчу ціну; з точки зору парадигми безпеки, верифікованість замінює припущення довіри, але централізоване розгортання базової інфраструктури все ще потребує уваги; з точки зору адаптації даних для ШІ, архітектура "обчислення поблизу даних" змінює економічну модель конвеєра даних ШІ.

Однак мережі даних на ланцюжку все ще повинні подолати значні перешкоди у продуктивності, бар'єрах впровадження та відповідності. У 2026 році рівень даних Web3 перейшов від підтвердження концепції до фактичного розгортання, але строки його масштабної комерціалізації все ще залежать від технологічного прогресу, освіти користувачів та розвитку регуляторного середовища.

Для керівників корпоративної інфраструктури найбільш раціональною стратегією на даний момент, можливо, є не "вибір одного з двох", а оцінка того, які робочі навантаження підходять для міграції до децентралізованих мереж даних, а які слід залишити в традиційному хмарному середовищі. Гібридна архітектура, яка поєднує переваги децентралізованого зберігання (низька вартість, верифікованість) з перевагами традиційних хмарних баз даних (низька затримка, високий паралелізм), може стати основною формою інфраструктури даних у наступні кілька років.

FAQ

Запитання: Чи дійсно мережі даних на ланцюжку дешевші за AWS?

З точки зору ціни за одиницю зберігання, децентралізоване зберігання (наприклад, Walrus близько 0,005 долара за ГБ на місяць) значно дешевше за AWS S3 (близько 0,023 долара за ГБ на місяць). Однак слід враховувати плату за передачу даних, швидкість пошуку та стійкість субсидій. Загальна перевага у витратах більш очевидна для холодного зберігання та великих файлів, а для сценаріїв високочастотного доступу потрібна додаткова оцінка.

Запитання: Як забезпечується безпека даних у децентралізованому зберіганні?

Децентралізоване зберігання забезпечує безпеку шляхом розділення даних, шифрування та розподіленого резервування вузлів по всьому світу. Цілісність даних перевіряється через хеші на блокчейні, що не вимагає довіри до єдиного провайдера. Однак географічна концентрація вузлів може послабити стійкість до цензури.

Запитання: Чи підходять мережі даних на ланцюжку для навчання ШІ?

Так. Filecoin Onchain Cloud підтримує Compute-over-Data, тобто моделі ШІ можна навчати безпосередньо на вузлах зберігання. Unibase надає децентралізований рівень пам'яті для агентів ШІ. Рівень доступності даних (наприклад, Celestia Fibre) досяг пропускної здатності 1 Тбіт/с. Проте сценарії навчання з низькою затримкою все ще потребують оптимізації.

Запитання: Які основні перешкоди для корпоративного впровадження мереж даних на ланцюжку?

Основні перешкоди включають: високий поріг використання (потрібне знання криптогаманців та роботи з токенами), розрив у продуктивності порівняно з традиційними хмарними базами даних, не повністю вирішені питання відповідності та суверенітету даних, а також залежність низьких цін деяких проектів від субсидій токенів. Гібридна архітектура є більш прагматичним перехідним рішенням.