如何探寻 Web3 一线风向？外捕研究（Web3Caff Research）将为你精心筛选最新公开披露的 Web3 融资项目，并加以解读与点评。透过现象看本质——即刻跟随我们细嗅市场动向。
作者：ShirleyLi，外捕研究（Web3Caff Research）研究员
封面：Logo from this project，Typography by 外捕研究（Web3Caff Research）
字数：全文近 2800 字
据官方披露，3 月 2 日，去中心化企业级云基础设施公司 Akave 完成 665 万美元融资，本轮融资由 Protocol Labs、No Limit Holdings、Blockchange、Lightshift、Blockchain Builders Fund、Big Brain Holdings、Avalanche 基金会以及 Filecoin 基金会等参投。
当前，AI 基础设施的快速扩张带动了 AI 模型规模的持续扩大，随之而来的训练频率提升和 AI 推理需求增长，也直接推动了数据存储与数据调度需求的上升。目前，很多 AI 产品开发者为了确保数据的稳定性和安全性，往往会选择更加传统的云服务商（例如 AWS、Google Cloud）来存储和管理数据。
需要强调的是，“云” 并不只是存储空间，而是一整套包括对象存储、计算资源、调度系统等在内的体系。也就是说，企业在使用云服务时，除了保存文件以外，还需要接入后续的计算、分析与训练流程。以当前主流的 AWS（亚马逊云服务）为例，用户的数据会存储在 Amazon S3（Amazon Simple Storage Service，由亚马逊推出的对象存储服务，以下简称 S3）中，而计算却会运行在 EC2（Amazon Elastic Compute Cloud，由亚马逊推出的计算平台）上，AI 训练则需调用 SageMaker（由亚马逊推出的数据、分析和 AI 中心）服务。这意味着，当企业执行计算任务时，需要不断从负责存储的 S3 中拉取数据。
如果用户的数据存储在 S3 内部，并在 AWS 体系内使用 EC2 或者 SageMaker 进行训练或者分析，通常不会产生对外的数据传输费用，但是用户想要将数据从 S3 提取到外部服务，例如 Google Cloud、本地 GPU 集群等，那么就需要额外支出一笔 Egress 费用（即云服务商针对将上传至云存储环境的数据进行移动或者传输的行为而收取的费用，该费用通常与企业支付的云存储和计算费用是分开结算的 [1]）。这固然是 Amazon 在业务层面的策略，但对于开发者而言，其最初选择的存储位置不仅会影响当前的成本结构，也会影响未来的基础设施选择路径。
为此， Akave 提出了一种新的技术路径，致力于为企业级对象提供一种面向 AI 数据处理、数据分析与合规审计等场景的新范式，使企业级用户能够掌握数据的控制权。这种控制权并不只是为了降低存储成本，而是希望能够在本地基础设施上运行数据，以更好地满足企业对于提升计算速度、合规化管理以及将敏感数据放在本地存储的需求。
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