Titan Network CSO Konstantin

2월 17일, Titan Network CSO @Tkachuk_science가 @FilFoundation과 @imNDLABS가 주최한 @Filecoinx AI Night에 참석했습니다. 편안하고 즐거운 분위기 속에서 Konstantin은 이벤트 진행자 ND LABS Irma, Filecoin Foundation의 Yan Bo, @GoKiteAI의 @scottshics 및 기타 게스트와 함께 통찰력을 공유하고 AI, 분산화 및 데이터 저장과 관련된 다양한 주제에 대해 논의했습니다.

Konstantin은 Titan Network의 최신 프로젝트 진행 상황을 소개하는 것 외에도 다음과 같은 몇 가지 핵심 문제에 대한 심층적인 통찰력을 제공했습니다.

AI는 현재의 데이터 저장 요구 사항에 어떤 영향을 미치고 있으며, 이러한 요구 사항은 어떤 과제를 초래합니까?

데이터 크기와 구조의 파괴적 성장

인공 지능(특히 딥 러닝과 대형 모델)은 방대한 양의 비정형 데이터(예: 이미지, 비디오, 자연어 텍스트)에 의존합니다. 그 훈련 및 추론 요구 사항은 데이터 저장의 기하급수적 증가로 이어졌습니다. 기존의 중앙 집중형 스토리지는 높은 비용과 확장성 병목 현상에 직면합니다. 예를 들어, 단일 AI 모델을 훈련하려면 PB 수준의 데이터가 필요할 수 있으며, 스토리지 하드웨어와 유지 관리 비용이 기업에 부담이 됩니다.

실시간 성능과 낮은 지연 시간에 대한 엄격한 요구 사항

AI 애플리케이션(자율주행, 실시간 번역 등)에는 밀리초 수준의 데이터 호출 응답이 필요하지만, 중앙 집중식 스토리지는 물리적 거리 및 대역폭 제한으로 인해 지연이 발생하기 쉽습니다. 분산형 AI 학습에는 여러 노드가 병렬로 데이터를 읽고 써야 하며, 기존 스토리지 아키텍처는 높은 동시 액세스 요구 사항을 충족하기 어렵습니다.

개인정보 보호 준수와 데이터 주권 간의 갈등

민감한 데이터(예: 의료 및 금융 정보)에 대한 개인정보 보호 규정(예: GDPR)은 엄격한 데이터 사용 권한 통제를 요구하지만, AI 개발에는 종종 지역 간, 기관 간 데이터 협업이 필요합니다. 중앙 집중식 저장소의 단일 제어와 투명성 부족으로 인해 데이터 남용 위험과 규정 준수 비용이 증가합니다.

데이터 관련성 및 장기 관리 과제

AI 모델 반복은 과거 데이터 버전 추적 및 교차 모달 데이터 연결(예: 텍스트 및 이미지 페어링)에 의존합니다. 기존 스토리지 시스템에는 지능형 태그와 자동화된 메타데이터 관리 도구가 부족하여 비효율적인 데이터 검색 및 버전 혼란이 발생합니다.

분산형 저장 솔루션이 이러한 과제를 해결하고 AI 개발자에게 보다 유연하고 효율적인 데이터 저장을 제공할 수 있는 방법

탄력적 아키텍처 및 비용 최적화

분산 노드 네트워크(예: Filecoin)를 통해 동적으로 저장 리소스를 할당하여 콜드 데이터 저장 비용을 줄입니다. 예를 들어, Titan Network는 엣지 노드의 유휴 하드 디스크를 활용하여 AI 회사의 스토리지 비용을 30% 이상 절감합니다.

강화된 보안 및 규정 준수

암호화된 샤드 저장: 데이터를 암호화된 조각으로 나누어 분산 저장함으로써 단일 지점 누출 위험을 방지하고, 제로 지식 증명 기술을 통해 데이터 무결성을 검증합니다.

체인상 권한: 스마트 계약을 사용하여 데이터 접근 규칙을 자동으로 시행하여 다양한 관할권의 규정 준수 요구 사항을 준수합니다.

고성능 데이터 파이프라인

엣지 컴퓨팅 노드와 결합하면 AI 훈련에서 발생하는 고주파 데이터 스트림(예: 센서 데이터)을 로컬에서 처리하여 네트워크 지연 시간을 줄일 수 있습니다. Titan Network에서 테스트하고 있는 이기종 스토리지 프로토콜은 핫 데이터(자주 액세스하는 데이터)와 콜드 데이터를 자동으로 식별하고 스토리지 수준을 최적화할 수 있습니다.

데이터 생태계 상호 운용성

분산형 스토리지 네트워크는 표준화된 API를 통해 AI 개발 툴 체인(예: PyTorch 및 TensorFlow)과 원활하게 통합될 수 있으며, 데이터 세트 버전 제어 및 협업 주석과 같은 기능을 지원합니다. 예를 들어, 스토리지 네트워크의 오픈 소스 데이터 세트는 모델 미세 조정을 위해 직접 호출될 수 있습니다.

Titan Network는 미래에 AI와 분산형 스토리지의 통합을 어떻게 생각합니까? 이와 관련하여 어떤 전략과 계획이 있습니까?

기술 계층: AI 네이티브 스토리지 인프라 구축

지능형 데이터 라우팅 엔진: 머신 러닝을 기반으로 데이터 액세스 패턴을 예측하고 저장 위치와 복제본 수를 동적으로 조정합니다.

연합 학습 지원 프레임워크: 분산 AI 훈련을 위한 분산형 데이터 샌드박스를 제공하여 로컬 데이터를 벗어나지 않고도 공동 모델링을 완료할 수 있도록 보장합니다.

생태계 계층: 크로스 도메인 협업 촉진

주요 AI 연구실과 함께 테스트 네트워크를 공동으로 구축합니다. 자주 호출되는 매개변수 체크포인트를 저장하는 것을 우선시하는 등 대규모 모델 학습 시나리오에 대한 저장 프로토콜을 최적화합니다.

개발자 인센티브 프로그램: AI 데이터 세트에 대한 기여나 스토리지 네트워크 분석 도구(예: 데이터 중복 제거 알고리즘) 개발을 장려하기 위해 스토리지 포인트 보상을 제공합니다.

거버넌스: 데이터 자산화 및 금융 혁신

NFT 기반 데이터 세트 권리 확인: 고품질 데이터 세트를 온체인 자산으로 변환하여 개발자가 저장 용량을 지분으로 사용하여 사용 권한을 획득할 수 있습니다.

DeStor(분산형 스토리지) 보험 계약: 기업의 도입 위험을 줄이기 위해 보험 기관과 공동으로 스토리지 장애 보상 계약을 시작했습니다.

장기 비전: AI 데이터 유동성 계층이 되다

Titan Network는 크로스 체인 상호 운용성 프로토콜을 통해 Filecoin, IPFS 및 기타 퍼블릭 체인을 연결하여 데이터 저장, 컴퓨팅 및 거래를 포괄하는 폐쇄 루프 생태계를 형성하고 궁극적으로 Web3와 AI를 통합하는 핵심 인프라가 될 계획입니다.

AI와 분산형 스토리지의 통합은 기술적 보완성일 뿐만 아니라, 비즈니스 모델의 재구축이기도 합니다. Titan Network는 유연한 리소스 할당, 보안 강화 및 생태적 협업을 통해 "정적 창고"에서 "지능형 데이터 서비스 엔진"으로 스토리지 네트워크의 발전을 주도하여 차세대 AI 애플리케이션에 대한 기본 지원을 제공합니다.