最近ずっと考えていましたが、@irys_xyzが構築した分散化ストレージソリューションはどのプロジェクトに適しているのでしょうか？

考えてみると、多くのプロジェクトが IRYS のソリューションに適していることに気付きました。今日は AI 分野の @akashnet_ から始めます。

簡単に、なぜ私がIRYSとの協力に適していると思うのか、そして協力によって生まれる価値について話しましょう。

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分散化AIトレーニングのデータは常に調整の課題が存在しており、特に大規模モデルのトレーニングにおいては、共通の課題に直面します：

分散化 GPU クラスター間で膨大なトレーニングデータを効率的に共有し、データを効果的に活用する方法。

私が最初に思い浮かんだのは Akash Network です：

Akash Networkは、ユーザーがAIのトレーニングや推論に使用するために、余剰のGPU/CPUリソースをレンタルできる分散化されたクラウドコンピューティングマーケットです。

それはWeb2のクラウドサービスの分散化問題を解決しましたが、データの保存と永続性は依然として痛点です：トレーニング後のデータは失われたり改ざんされたりしやすいです。

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Irys と Akash の協力の潜在能力は、相互補完性にあると考えています：
IrysのIrysVM(EVM-Compatible Execution Layer)は、Akashのコンピューティングリソースと直接統合して、データストレージとコンピューティングを統合します。

具体的な例として、Akash ユーザーは計算が完了した後、AI モデルの出力を Irys のデータチェーンに直接アップロードし、自動貨幣化やアクセス制御などのプログラム可能なルールを埋め込むことができます。

これは以前のIrysと@IONETのコラボレーションに非常に似ていて、後者はIrysを分散化CPU/GPUネットワークのストレージおよび実行層として利用しています。

開発者に対して、チェーン上のストレージトレーニングデータセット、検証可能な推論出力、そして全体のAIモデルを提供する場所。
さらにIONETはそのデータのより多くの再利用価値を拡張できるようになります。

AkashがIRYSと協力する場合、最も可能な結果は：Akashの計算が「記憶」を持ち、データが永久に検証可能になり、同時にクロスチェーンAIアプリケーションをサポートすることです。

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私の見解では、双方の協力は供給であり、Akashは計算を提供し、Irysはデータの永続性を提供し、AWSなどの従来の巨人に共同で挑戦する可能性があります。

市場は革新を必要としており、強力な連携がもたらす革新はしばしばより多くの価値を生み出します。これが私が両者の協力を期待する理由でもあります。

@cn_irys_xyz メインネットがますます近づいていますので、皆さんはテストネットや Galxe のタスクに参加し続けることを忘れずに、福報を待ちましょう。
#IRYS # スターボード