Введение: Противоречие в основе Web3
Web3, часто называемый следующим этапом эволюции интернета, обещает децентрализацию, прозрачность и расширение прав пользователей. Однако его сильная зависимость от централизованных поставщиков инфраструктуры, таких как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud и Microsoft Azure, подрывает его основные принципы. Это противоречие создает уязвимости, такие как сбои, цензура и вмешательство регулирующих органов. Чтобы Web3 действительно реализовал свой потенциал, переход к децентрализованной инфраструктуре не просто желателен — он необходим.
Централизованная vs. децентрализованная инфраструктура в Web3
Централизованная инфраструктура долгое время была основой интернета, обеспечивая масштабируемость и удобство. Однако в контексте Web3 она создает единые точки отказа, которые противоречат принципам децентрализации. Например, сбои на централизованных платформах нарушали работу приложений Web3 в периоды высокой нагрузки или санкций, демонстрируя хрупкость этих систем.
В отличие от этого, децентрализованная инфраструктура распределяет данные и услуги между множеством узлов, обеспечивая устойчивость и защиту от цензуры. Протоколы, такие как IPFS, Filecoin и Arweave, предоставляют решения для децентрализованного хранения данных, а промежуточные протоколы, такие как Pocket Network и Chainlink, обеспечивают децентрализованные API и RPC для бесперебойного потока данных.
Уязвимости централизованных сервисов в приложениях Web3
Зависимость от централизованных сервисов приводит к нескольким критическим уязвимостям:
Сбои: Централизованные платформы подвержены простоям в периоды высокой нагрузки или технических неисправностей, нарушая работу приложений Web3.
Цензура: Санкции регулирующих органов или корпоративные политики могут блокировать услуги, ограничивая доступ к децентрализованным приложениям (dApps).
Риски конфиденциальности данных: Централизованные системы часто хранят пользовательские данные таким образом, что они становятся уязвимыми для утечек или злоупотреблений.
Эти уязвимости подчеркивают необходимость децентрализованных альтернатив для обеспечения надежности, безопасности и целостности систем Web3.
Децентрализованные протоколы для хранения и доступа к данным
Протоколы децентрализованного хранения становятся важными компонентами инфраструктуры Web3:
IPFS (Межпланетная файловая система): Пиринговый протокол для хранения и обмена данными в распределенной среде.
Filecoin: Сеть хранения на основе блокчейна, которая стимулирует пользователей предоставлять место для хранения.
Arweave: Решение для постоянного хранения, использующее технологию блокчейна для обеспечения неизменности данных.
Исключая необходимость в централизованных серверах, эти протоколы снижают уязвимости и повышают доступность данных, соответствуя принципам децентрализации Web3.
Роль децентрализованных API и RPC в Web3
Децентрализованные API и RPC (удаленные вызовы процедур) играют ключевую роль в обеспечении эффективного потока данных в приложениях Web3. Проекты, такие как Chainlink и Pocket Network, предоставляют децентрализованные альтернативы централизованным API, обеспечивая:
Устойчивость: Распределенные узлы снижают риск сбоев.
Защиту от цензуры: Децентрализованные системы менее подвержены вмешательству регулирующих органов.
Масштабируемость: Модульные архитектуры позволяют эффективно масштабировать приложения Web3.
Используя децентрализованные API и RPC, Web3 может достичь большей надежности и независимости от централизованных посредников.
Открытая экономика данных: возможность на $350 миллиардов
Открытая экономика данных представляет собой глобальную возможность на $350 миллиардов, где децентрализованная инфраструктура играет ключевую роль в раскрытии ее потенциала. Основные преимущества включают:
Снижение затрат: Децентрализованные системы уменьшают расходы, связанные с хранением и обработкой данных.
Обучение ИИ: Открытые данные предоставляют надежные источники для обучения моделей ИИ, способствуя инновациям.
Ускорение исследований: Модели машинного обучения на основе блокчейна с доказательствами нулевого знания позволяют доверительно обмениваться данными, сохраняя конфиденциальность.
Эти достижения стимулируют рост в различных отраслях, от искусственного интеллекта до научных исследований.
Экономическая эффективность децентрализованной инфраструктуры для обучения ИИ
Децентрализованная инфраструктура предлагает значительные преимущества в снижении затрат на обучение и использование ИИ. Открытые модели, такие как DeepSeek R1 и Llama 2, демонстрируют, как децентрализованные системы могут уменьшить расходы по сравнению с централизованными моделями, такими как GPT-4. Используя распределенные сети, разработчики ИИ могут получить доступ к доступным и масштабируемым ресурсам для обучения и развертывания моделей машинного обучения.
Модели машинного обучения на основе блокчейна с доказательствами нулевого знания
Модели машинного обучения с доказательствами нулевого знания представляют собой революционное новшество в области конфиденциального обмена данными. Эти системы на основе блокчейна обеспечивают:
Доверительное сотрудничество: Исследователи могут обмениваться данными, не раскрывая конфиденциальную информацию.
Улучшенную конфиденциальность: Доказательства нулевого знания гарантируют, что данные остаются защищенными и конфиденциальными.
Ускорение инноваций: Модели, сохраняющие конфиденциальность, способствуют более быстрому научному открытию и технологическому прогрессу.
Эти модели готовы преобразовать отрасли, которые зависят от безопасного и эффективного обмена данными.
Промежуточные протоколы для модульных и масштабируемых систем Web3
Промежуточные протоколы становятся важными компонентами для создания модульных и масштабируемых систем Web3. Эти протоколы обеспечивают:
Эффективный поток данных: Децентрализованные промежуточные решения снижают зависимость от централизованных посредников.
Интероперабельность: Модульные архитектуры позволяют бесшовно интегрировать различные приложения Web3.
Масштабируемость: Промежуточные решения поддерживают рост экосистем Web3, оптимизируя распределение ресурсов.
Применяя промежуточные протоколы, Web3 может достичь большей эффективности и устойчивости.
Интеграция ИИ и блокчейна для умной автоматизации
Слияние ИИ и блокчейна открывает новые возможности для умной автоматизации. Например, автоматизированная структура данных Atua AI демонстрирует эту интеграцию, обеспечивая:
Принятие решений в реальном времени: Модули ИИ анализируют данные блокчейна для мгновенных ответов.
Умную автоматизацию: Децентрализованные приложения (dApps) используют ИИ для повышения функциональности.
Улучшенную эффективность: Автоматизированные структуры упрощают процессы и снижают операционные расходы.
Эта интеграция стимулирует инновации в приложениях Web3 и прокладывает путь к более интеллектуальным системам.
Рыночные возможности в области децентрализованной инфраструктуры
Растущий спрос на децентрализованную инфраструктуру создает выгодные рыночные возможности, включая:
Запросы RPC: Децентрализованные API и RPC необходимы для работы приложений Web3.
Точки доступа ИИ: Интероперабельные решения ИИ становятся основными компонентами экосистем Web3.
Решения для хранения: Децентрализованные протоколы, такие как Filecoin и Arweave, удовлетворяют растущую потребность в безопасном и масштабируемом хранении.
По мере развития Web3 эти возможности, как ожидается, будут стимулировать значительный рост рынка децентрализованной инфраструктуры.
Заключение: путь вперед для Web3
Переход к децентрализованной инфраструктуре — это не просто технологическая необходимость, но и философская императивность для выживания Web3. Устраняя уязвимости, вызванные централизованными сервисами, и принимая децентрализованные протоколы, Web3 может реализовать свое видение действительно децентрализованного интернета. Этот переход откроет новые возможности в развивающихся технологиях, будет способствовать инновациям и обеспечит устойчивость перед будущими вызовами. Время действовать — сейчас, поскольку децентрализованная инфраструктура является ключом к раскрытию истинного потенциала Web3.
© OKX, 2025. Эту статью можно копировать и распространять как полностью, так и в цитатах объемом не более 100 слов, при условии некоммерческого использования. При любом копировании или распространении всей статьи должно быть указано: «Разрешение на использование получено от владельца авторских прав на эту статью — © OKX, 2025. Цитаты должны содержать ссылку на название статьи и ее автора, например: «Название статьи, [имя автора, если указано], © OKX, 2025». Часть контента может быть создана с использованием инструментов искусственного интеллекта (ИИ). Создание производных материалов и любое другое использование данной статьи не допускается.
