隨著以ChatGPT為代表的人工智能（Artificial Intelligence，以下簡稱AI）不斷發展，AI已經不僅局限於輔助日常生活，更可以在包括數據分析、AIGC、圖像識別、自然語言處理、智能決策等在內的工作中，進行大量的自動化操作。 AI技術的迅速發展已經成為當前科技領域的重要趨勢之一，深刻地改變了人們的生活和工作方式。
AI的發展和迭代依靠對大量的數據進行學習和訓練。在訓練的過程中，AI可以更好地理解和預測未來的趨勢，從而提高其決策的準確性。同時在對數據的學習中，不斷優化自己的算法和決策，從而提高其自主性和靈活性。所以數據是AI的重要基礎和動力，數據質量和多樣性直接影響到AI的效果和表現，數據的安全、成本和存儲容量，是影響AI進展的重要因素。
除了大規模的AI學習之外，目前的發展趨勢是AI個人化、個性化，每個用戶都能夠上傳自己的信息來訓練AI，讓AI為不同的個人提供個性化服務，所以未來的個人服務器將擁有更強的算力。
目前主流的方式是將數據存儲在雲存儲系統中，然而中心化的雲存儲系統存在著一些問題，例如數據安全、數據可靠性、成本等。
數據集中存儲，易受攻擊和破壞。中心化存儲往往採用數據集中存儲的方式，將大量數據存儲在一個或少數幾個中心化服務器中。這種方式容易受到黑客攻擊或病毒感染，一旦服務器被攻擊或破壞，整個數據集將遭到破壞，對AI的發展造成極大的損害。
數據訪問效率低下。中心化存儲需要通過網絡傳輸數據，數據訪問效率往往受限於網絡帶寬和傳輸速度。對於大規模的數據集，數據傳輸的時間和成本都是非常高昂的，這將影響AI模型的訓練和應用。
數據隱私問題。中心化存儲將大量用戶數據集中存儲在服務器中，難以保證數據的安全和隱私。此外，一些互聯網公司在收集用戶數據時沒有徵得用戶的同意，這也引起了很多隱私洩露的問題。
作為中心化存儲的替代方案，去中心化存儲顯示出了解決上述問題的較大潛能。接下來我們以去中心化存儲公鏈平台Datamall Chain（簡稱DMC）為例，來解釋下這種方案的優勢。
去中心化存儲可以提高數據的安全性和可靠性。去中心化存儲通過將數據分散存儲在多個節點上，DMC的眾多節點分佈在美國、新加坡、香港等多個國家和地區，從而減少了單點故障的風險。此外，去中心化存儲采用冗餘存儲，也就是將一份數據進行多個備份，即使某個節點出現問題，數據也可以被其他節點取代，不會造成數據丟失。
去中心化存儲可以降低成本。傳統的中心化存儲系統需要大量的硬件設備和維護成本，雖然許多雲服務商針對企業需要提供了不同的優惠，但價格仍然不菲。而去中心化存儲是利用節點的閒置資源，符合今年風靡全球的“共享”概念，降低硬件設備和維護成本，這樣可以降低人工智能技術的研發和應用成本，從而推動人工智能技術的快速發展。
不僅如此，DMC還提供的兩種方式，進一步降低用戶的成本：①公平透明的去中心化存儲交易市場，讓供應商和需求方在價格上充分博弈；②兼容當下主流市場其他去中心化存儲市場的存儲設施，都變成DMC 的存儲服務來源，打破了不同存儲存儲項目之間的壁壘，進一步降低價格。
去中心化存儲能夠提高數據的共享和可訪問性。在AI發展的過程中，不同組織和個人之間需要共享數據，以實現更好的協作和創新。去中心化存儲技術能夠打破數據壁壘，使得數據能夠更加容易地被共享和訪問。這對於AI的發展來說尤為重要，因為數據的質量和數量是AI算法性能的重要因素之一，共享數據能夠提高算法性能和準確性。
未來，去中心化存儲的發展方向將會更加智能化和自動化，更加智能地管理數據和資源，並且可以通過自動化的方式來優化數據的存儲和使用。同時，去中心化存儲也將更加註重數據的安全和隱私保護，採用更加先進的加密技術和隱私保護技術，以保證數據的安全性。去中心化存儲技術的應用範圍將會不斷擴大，並漸漸成為AI發展不可或缺的一部分。
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