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一文了解 EpiK/EPK ：分布式存储的AI智能（热数据）与未来应用
一、分布式存储生态的困境
随着 Filecoin 的颠覆式创新，整个分布式存储生态迎来了空前繁荣。但随着从业者和设备规模的逐年飙升，如何能够对企业发挥出最大的价值是分布式存储生态面临的困境，目前的Filecoin还在处于冷数据的存储阶段：
1、大量物理存储被浪费，整个分布式存储生态都缺乏有效数据：允许甚至激励刷数据的行为，导致无用数据充斥整个分布式存储生态；缺乏高效的敏感数据审查机制，导致存储服务无法对 C 端开放，致使分布式存储生态服务商只能寻求 B 端的业务拓展。
2、提供归档数据存储服务，分布式存储商业模式尚未被验证：缺乏了 C 端的业务，分布式存储目前的商业模式主要围绕在给 B 端提供归档数据存储服务商，成本虽有下降，但尚缺乏和中心化互联网巨头的同类服务的竞争能力，服务性能和信用尚需时日检验。
深入探讨后我们发现，基于区块链的分布式存储技术，其优势不在于提供更大的存储，也不在于提供更好的隐私性，而是提供了前所未有的数据可信共享能力：
1、在分布式存储出现之前，基于以太坊我们能可信共享的数据很贵很少，但在如此有限的数据规模下，我们都围绕账本数据发展出了蓬勃发展的 DeFi 生态。
2、在分布式存储出现之后，借助 IPFS 技术，理论上我们可以拥有无限大的可信共享数据量，还有什么数据拥有巨大的商业价值，相信 AI 数据实至名归。
矿机对接V：hblan413 二、当前人工AI智能市场与企业面临现状：
人类社会、科技发展、生活中的方方面面将会构建一个庞大的知识网络，都将涉及到大数据存储、人工智能计算。
据数据统计2021 年，全球 AI 市场市值已高达 3 万亿美金，而且还在以每年 20% 的速度增长。而在整个AI市场中，每年有 15%-30%的资金投入到了数据标注（知识图谱）这件事上，这个投入规模正以每年30%的速度增长。
1、人工成本不断提升：数据标注需求越来越专业化，从原来简单的听语音和看图片，到现在需要标注医疗、金融和教育等各种行业数据，对标注人员的知识储备提出了更高的要求。
2、管理成本不断提升：数据标注企业无法享有数据所有权，交付的数据在未来能否变现收益，是否能够覆盖运营成本等问题。
3、大数据存储成本极高：以传统的云计算，云储存成本较高，在构建知识图谱的人工AI智能大数据消耗大量的存储空间、宽带资源，时间越长所需要存储空间越多，各方面费用都在增长。如果企业盈利差导致亏损，可能导致相关大数据停止服务。
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