Новая инфраструктура объединяет хранение и облачные GPU — без зависимости от Big Tech
Команды Walrus и io.net объявили о запуске совместного решения для обучения и запуска моделей ИИ. Теперь разработчики смогут загружать, обучать и хранить свои модели без необходимости разворачивать собственные серверы.
Io.net предоставляет распределённый доступ к более чем 10 000 GPU и CPU по всему миру. Walrus отвечает за хранение — через свой децентрализованный протокол с оплатой по факту использования. Это значит: никакой абонентки, только реальные вычисления и объём.
Вывод модели в прод без Google и AWS
Формат BYOM (Bring Your Own Model) позволяет разработчикам запускать кастомные модели, не полагаясь на централизованные облака. Пользователям не нужно арендовать дорогостоящие серверы, строить собственные дата-центры или жертвовать приватностью.
По словам Ребекки Симмондс из Walrus Foundation, централизованные сервисы не только дороги. Они ограничивают гибкость, несут риски утечки данных и делают архитектуру зависимой от сбоев.
«Мы предлагаем альтернативу, которая работает на условиях разработчиков, а не платформ», — заявила она.
Рынок децентрализованного AI обостряется
Walrus и io.net выходят в конкурентное поле с другими проектами: Bittensor, Lambda, Gensyn, Vast AI, Spheron и Akash. Также продолжают доминировать решения от Google — в том числе Vertex AI. Но ставка на децентрализацию, прозрачность и модульность может сыграть на руку Web3-ориентированным разработчикам.
Особенно на фоне растущего давления на Big Tech. Последний сбой в Google Cloud затронул десятки сервисов, включая Cloudflare. Это — ещё один повод искать отказоустойчивые решения, не зависящие от центра.
Walrus: $140 млн и 4 000+ ТБ хранилища
Основная сеть Walrus была запущена в марте. Тогда же фонд сообщил о привлечении $140 млн инвестиций. Сегодня в сети задействовано 121 узел и 103 оператора. Общий объем хранилища — 4 167 ТБ. Из них в использовании около 26%.
Главный приоритет Walrus — программируемое децентрализованное хранение данных. Протокол работает на базе сети Sui. Интеграция с io.net может открыть ему выход за пределы криптоиндустрии — в сторону классического AI-разработчика.
Нагрузка на дата-центры будет расти
McKinsey прогнозирует, что к 2030 году на развитие вычислительной инфраструктуры потребуется $6,7 трлн. Более $5 трлн из этой суммы придётся на ИИ. Для сравнения: все остальные IT-приложения потребуют не больше $1,5 трлн.
На этом фоне спрос на децентрализованные и кастомные вычислительные решения будет только расти. И Walrus с io.net — одни из первых, кто предлагает такую альтернативу в реальном масштабе.
Что дальше?
Если платформа получит спрос, это станет одним из первых примеров того, как AI и Web3 сходятся на уровне инфраструктуры. Разработчики смогут запускать модели без компромиссов. Пользователи — получать доступ к кастомным решениям. А сеть — масштабироваться за счет внешнего спроса, а не хайпа.
Читать далее: Крупнейшая криптобиржа Ирана Nobitex подверглась атаке. Хакеры угрожают слить данные и исходный код
