Récemment, de nombreux experts en analyse de données étudient certains projets complexes sur la chaîne. Un protocole de stockage fait particulièrement parler dans la communauté, alors examinons-le sous l'angle des données.

**Activité : un réseau réel en fonctionnement**

Après le lancement du réseau principal, le nombre de comptes indépendants a dépassé 55 000, avec plus de 4 000 nouveaux comptes en une journée. Ce n’est pas la seule indication — la chaîne enregistre plus de 1,78 million d’événements d’écriture de blocs de données. Il ne s’agit pas de simples transferts, mais d’opérations concrètes de stockage et de validation, ce qui montre que le réseau n’est pas en veille, mais qu’il y a réellement des activités en cours.

En termes de répartition des nœuds, 111 nœuds de stockage sont maintenus par 103 opérateurs indépendants, ce qui est particulièrement important — l’indépendance influence directement la résistance à la censure et la robustesse du système. Ces nœuds sont déployés dans 17 pays à travers le monde, et actuellement 53 projets actifs y sont connectés.

**Modèle de coût : combien peut-on économiser**

Avoir simplement une activité n’est pas suffisant, il faut aussi faire des calculs économiques. Comparé aux méthodes traditionnelles de copie intégrale et à la technologie de codage de correction d’erreurs, le coût de stockage peut être réduit de 70 %. C’est une arme redoutable pour les applications intensives en données.

En termes d’efficacité, la référence pour la copie intégrale traditionnelle est 25 fois, le codage de correction d’erreurs classique atteint 3 fois, et ce projet atteint 4,5 fois. Pour des scénarios nécessitant une énorme quantité de données, comme la formation d’IA ou le marché de la prédiction, cet avantage en coût sera particulièrement évident.

**Potentiel technologique : préparer la prochaine génération d’applications**

Le fait de diviser les données en fragments distribués mondialement est intéressant, car ce n’est pas pour une sauvegarde à froid, mais pour supporter des appels de données rapides et en temps réel. Cette architecture est naturellement adaptée aux besoins en "carburant" de données des modèles d’IA.

Les partenaires du projet ont déjà collaboré avec des infrastructures d’IA professionnelles pour créer une plateforme intégrée allant du stockage à la formation de modèles. Si cette infrastructure parvient à intégrer le marché de la prédiction, elle pourrait devenir en 2026 le support invisible derrière l’économie de l’IA.