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MoonRocketman
2026-01-21 13:22:12
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最近看不少数据分析高手在研究一些复杂的链上项目。有个存储协议在社区讨论度特别高,咱们就从数据角度拆一拆看。
**活跃度:真实的ネットワークが稼働中**
メインネット公開後、独立アカウントはすでに55,000を突破し、過去1日で4,000以上新規追加された。これだけでは最も直感的な指標ではない——オンチェーンには178万以上のデータブロック書き込みイベントが記録されている。これらは単なる送金ではなく、実際のストレージと検証操作であり、ネットワークは空回りしているわけではなく、実際にビジネスが稼働していることを示している。
ノードの分布を見ると、111のストレージノードは103の独立運営者によって維持されており、これは非常に重要だ——独立性は検閲耐性とシステムの堅牢性に直結する。ノードはすでに世界17か国に展開されており、現在53のアクティブなプロジェクトが接続している。
**コストモデル:どれだけ節約できるか**
アクティブだけでは不十分で、経済的な計算も必要だ。エラー訂正コード技術と従来の全コピー方式を比較すると、ストレージコストは70%削減可能だ。これはデータ集約型アプリケーションにとって大きな武器となる。
具体的な効率性では、従来の全コピー基準は25倍、一般的なエラー訂正コードは3倍だが、このプロジェクトは4.5倍を達成している。大量のデータを必要とするAIトレーニングや予測市場のようなシナリオでは、コスト優位性が特に顕著になる。
**技術的潜在能力:次世代アプリの土台作り**
データを断片化し、世界中に分散させる設計の面白さは、冷却バックアップのためではなく、高速・リアルタイムのデータ呼び出しをサポートするためにある。このアーキテクチャは、AIモデルのデータ「燃料」へのニーズに自然に適合している。
プロジェクト側はすでに専門のAIインフラと提携し、ストレージからモデル訓練までを一体化した開発プラットフォームを構築している。もし予測市場の部分が連携できれば、この基盤は2026年にはAI経済の背後にある見えない支柱となる可能性がある。
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JustAnotherWallet
· 01-21 13:52
うーん、このデータはかなりしっかりしているように見えるね。空気プロジェクトとは違う。 ちょっと待って、178万件の書き込みイベント?本当か?データ量を偽造している可能性はないのか。 誤り訂正コードのコスト削減70%について考えたけど、理論上は問題ないけど実戦で実現可能かどうかはまだわからない。 5.5万アカウントは多いように思えるけど、どの程度活発であれば本当のネットワーク効果とみなされるのかは不明。 ノードを17か国に分散させるのはすごいけど、分散型だけで本当に検閲を防げるのか?この点は今後次第だと思う。 AIトレーニングのラインには興味がある。2026年に支えられるか、それともただの吹き替えか、引き続き見守る必要がある。
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RugDocDetective
· 01-21 13:48
誤り訂正コードでコストを70%削減?この数字はちょっと怪しいですね。実際にどんなアプリケーションで動いているか次第です。また、PPTのデータの可能性もありますし。
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SandwichVictim
· 01-21 13:46
70%コスト削減?あれ、これってデータ聞くとまるでpptの話みたいだけど、実際にブロックチェーンに載ったの?
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GasGrillMaster
· 01-21 13:41
5.5万口座がこんなに早く?チームの実際の成果に注目しよう --- 纠删码のコスト削減70%、すごいと思うけど、またはPPTの構造に過ぎないのではと心配 --- 世界17か国にノードを展開、そんなに多くの独立運営者が本当に買っているのか --- AIトレーニングコストが本当に削減できるなら、確かに想像力がある --- 予測市場は2026年に支えとなる?まずは今年どんなケースが出てくるか見てみよう --- 178万件の書き込みイベントは多いように思えるが、これが実際の需要なのか内部の操作なのかを見る必要がある --- 103の独立運営者がメンテナンスを行い、リスクを分散するのは良いことだが、その後のインセンティブが追いつかず人が離れるのが心配 --- この一体型プラットフォームが本当に完成すれば、AIインフラのこのセクターでのポジションを確立できる --- コスト優位性は誰でも吹聴できるが、重要なのは実際のユーザーの継続契約率
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probably_nothing_anon
· 01-21 13:40
纠删码降70%成本这块确实有点东西,不过5.5万账户说实话还是看不出什么啊 真正有意思的是那103个独立运营商,这才是分散的感觉 AI基础设施这块2026年能成什么样谁也说不准,但现在看数据确实在跑东西 等等这协议叫啥来着,咋没提名字呢
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SilentAlpha
· 01-21 13:31
おお、誤り訂正コードのコストが70%削減?これが本当なら早く飛び乗るべきだね --- 178万件の書き込みイベントを誇張なしで言うと、このデータはちょっと面白い --- 世界17か国にノードを展開しているのは、本気でやっているようだね。空気のようなプロジェクトとは違う --- AIトレーニングのサポートが本当に成功すれば、2026年は確かに重要な年になるかもしれない --- 5.5万アカウントの新規追加が4,000だけど、成長速度は思ったほど急じゃないみたいだね --- 誤り訂正コードは従来の方案と比べて快適だけど、実際にユーザー側でどれだけ安くなるかはまだ疑問だ --- 53のプロジェクトが接続されているのは多いように見えるけど、これらのプロジェクトの実際の規模次第だね --- 虚構じゃない、データブロックがこれだけ多いのは確かに実ビジネスが動いている証拠だ。そこに問題はない --- 103の独立運営者がメンテナンスしているが、分散しているのは逆に問題を引き起こしやすいのでは?調整コストが爆発しないか心配だね --- AI経済の背後にある見えない支え?今の段階で2026年を吹聴するのは早すぎる。まずは今やるべきことを確実に進めよう
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ノードの分布を見ると、111のストレージノードは103の独立運営者によって維持されており、これは非常に重要だ——独立性は検閲耐性とシステムの堅牢性に直結する。ノードはすでに世界17か国に展開されており、現在53のアクティブなプロジェクトが接続している。
**コストモデル:どれだけ節約できるか**
アクティブだけでは不十分で、経済的な計算も必要だ。エラー訂正コード技術と従来の全コピー方式を比較すると、ストレージコストは70%削減可能だ。これはデータ集約型アプリケーションにとって大きな武器となる。
具体的な効率性では、従来の全コピー基準は25倍、一般的なエラー訂正コードは3倍だが、このプロジェクトは4.5倍を達成している。大量のデータを必要とするAIトレーニングや予測市場のようなシナリオでは、コスト優位性が特に顕著になる。
**技術的潜在能力:次世代アプリの土台作り**
データを断片化し、世界中に分散させる設計の面白さは、冷却バックアップのためではなく、高速・リアルタイムのデータ呼び出しをサポートするためにある。このアーキテクチャは、AIモデルのデータ「燃料」へのニーズに自然に適合している。
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