最近一直在想， @irys_xyz 打造的去中心化存儲方案適合哪些項目？

想了一圈，發現很多項目都很適合應用 IRYS 的解決方案，今天就從 AI 領域的 @akashnet_ 入手。

簡單聊聊爲什麼我認爲它適合與 IRYS 合作，以及合作產生的價值有哪些。

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去中心化AI訓練的數據一直是存在協調難題，尤其是在大規模模型訓練中，都會面臨一個共同挑戰：

如何在分布式 GPU 集羣間高效共享海量的訓練數據，以及有效利用數據。

我首先想到的就是 Akash Network：

Akash Network 是一個分布式雲計算市場，允許用戶租用閒置 GPU/CPU 資源，用於 AI 訓練和推理。

它解決了 Web2 雲服務的中心化問題，但數據存儲和持久性仍是痛點：訓練後數據易丟失或篡改。

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我看好 Irys 與 Akash 合作的潛力在於互補性：
Irys 的 IrysVM（EVM 兼容執行層）能直接集成 Akash 的計算資源，將數據存儲與計算統一。

具體舉例來說：Akash 用戶可在計算完成後，直接將 AI 模型輸出上傳到 Irys 的數據鏈，同時嵌入可編程規則如自動貨幣化或訪問控制。

這個跟之前 Irys 與 @IONET 的合作很類似，後者利用 Irys 作爲去中心化 CPU/GPU 網路的存儲和執行層。

爲開發人員提供一個鏈上的存儲訓練數據集、可驗證推理輸出和整個 AI 模型的地方。
進而讓 IONET 能夠拓展出其數據的更多反復利用價值。

如果 Akash 與 IRYS合作，最可能的結果就是：Akash 的計算會變得“有記憶”，數據可永久驗證，同時支持跨鏈 AI 應用。

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在我看來，雙方的合作是供應，Akash 提供計算，Irys 提供數據持久性，是有可能共同挑戰 AWS 等傳統巨頭的。

市場需要創新，強強聯合帶來的創新往往會帶來更多的價值，這也是我看好雙方合作的原因。

@cn_irys_xyz 距離主網越來越近了，大家記得保持參與測試網以及 Galxe 的任務，等福報。
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