Últimamente, muchos expertos en análisis de datos están investigando algunos proyectos complejos en la cadena. Hay un protocolo de almacenamiento que está generando mucho debate en la comunidad, así que vamos a analizarlo desde la perspectiva de los datos.

**Actividad: una red real en funcionamiento**

Desde que se lanzó la mainnet, las cuentas independientes han superado las 55,000, con más de 4,000 nuevas en el último día. Pero esto no es lo más visual: en la cadena se han registrado más de 1.78 millones de eventos de escritura en bloques de datos. Estos no son simples transferencias, sino operaciones reales de almacenamiento y validación, lo que indica que la red no está inactiva, sino que realmente hay negocios en marcha.

En cuanto a la distribución de nodos, 111 nodos de almacenamiento son mantenidos por 103 operadores independientes, lo cual es especialmente importante: la independencia está directamente relacionada con la resistencia a la censura y la robustez del sistema. Los nodos están distribuidos en 17 países, y actualmente 53 proyectos activos están conectados.

**Modelo de costos: cuánto se puede ahorrar**

Tener solo actividad no basta, también hay que hacer cálculos económicos. Comparado con las técnicas tradicionales de copia completa y con técnicas de codificación de eliminación, los costos de almacenamiento pueden reducirse en un 70%. Esto es un gran arma para aplicaciones que manejan datos intensivos.

En términos de eficiencia, la referencia de copia completa tradicional es 25 veces, la codificación de eliminación normal alcanza 3 veces, y este proyecto llega a 4.5 veces. Para escenarios que requieren enormes volúmenes de datos, como entrenamiento de IA y mercados de predicción, la ventaja en costos será especialmente significativa.

**Potencial tecnológico: allanando el camino para la próxima generación de aplicaciones**

El diseño de dividir los datos en fragmentos distribuidos globalmente es interesante porque no está pensado solo para copias de seguridad en frío, sino para soportar llamadas de datos rápidas y en tiempo real. Esta arquitectura está naturalmente adaptada a las necesidades de las modelos de IA, que requieren "combustible" en forma de datos.

El equipo del proyecto ya ha colaborado con infraestructura de IA profesional para crear una plataforma de desarrollo integrada que abarca desde el almacenamiento hasta el entrenamiento de modelos. Si logran integrar el mercado de predicción, esta infraestructura podría convertirse en 2026 en un soporte invisible que respalde la economía de la IA.