最近一直在想， @irys_xyz 打造的去中心化存储方案适合哪些项目？

想了一圈，发现很多项目都很适合应用 IRYS 的解决方案，今天就从 AI 领域的 @akashnet_ 入手。

简单聊聊为什么我认为它适合与 IRYS 合作，以及合作产生的价值有哪些。

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去中心化AI训练的数据一直是存在协调难题，尤其是在大规模模型训练中，都会面临一个共同挑战：

如何在分布式 GPU 集群间高效共享海量的训练数据，以及有效利用数据。

我首先想到的就是 Akash Network：

Akash Network 是一个分布式云计算市场，允许用户租用闲置 GPU/CPU 资源，用于 AI 训练和推理。

它解决了 Web2 云服务的中心化问题，但数据存储和持久性仍是痛点：训练后数据易丢失或篡改。

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我看好 Irys 与 Akash 合作的潜力在于互补性：
Irys 的 IrysVM（EVM 兼容执行层）能直接集成 Akash 的计算资源，将数据存储与计算统一。

具体举例来说：Akash 用户可在计算完成后，直接将 AI 模型输出上传到 Irys 的数据链，同时嵌入可编程规则如自动货币化或访问控制。

这个跟之前 Irys 与 @IONET 的合作很类似，后者利用 Irys 作为去中心化 CPU/GPU 网络的存储和执行层。

为开发人员提供一个链上的存储训练数据集、可验证推理输出和整个 AI 模型的地方。
进而让 IONET 能够拓展出其数据的更多反复利用价值。

如果 Akash 与 IRYS合作，最可能的结果就是：Akash 的计算会变得“有记忆”，数据可永久验证，同时支持跨链 AI 应用。

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在我看来，双方的合作是供应，Akash 提供计算，Irys 提供数据持久性，是有可能共同挑战 AWS 等传统巨头的。

市场需要创新，强强联合带来的创新往往会带来更多的价值，这也是我看好双方合作的原因。

@cn_irys_xyz 距离主网越来越近了，大家记得保持参与测试网以及 Galxe 的任务，等福报。
#IRYS # Starboard