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作者:ShirleyLi,外捕研究(Web3Caff Research)研究員
封面:Logo from this project,Typography by 外捕研究(Web3Caff Research)
字數:全文約 3200+ 字
根據官方揭露,3 月 2 日,去中心化企業級雲端基礎設施公司 Akave 完成 665 萬美元融資,本輪融資由 Protocol Labs、No Limit Holdings、Blockchange、Lightshift、Blockchain Builders Fund、Big Brain Holdings、Avalanche 基金會以及 Filecoin 基金會等參投。
目前,AI 基礎設施的快速擴張帶動了 AI 模型規模的持續擴大,隨之而來的訓練頻率提升和 AI 推理需求成長,也直接推動了資料儲存與資料調度需求的上升。目前,許多 AI 產品開發者為了確保資料的穩定性和安全性,往往會選擇更傳統的雲端服務商(例如 AWS、Google Cloud)來儲存和管理資料。
需要強調的是,「雲端」不只是儲存空間,而是一整套包含物件儲存、運算資源、調度系統等在內的體系。也就是說,企業在使用雲端服務時,除了保存檔案以外,還需要接取後續的運算、分析與訓練流程。以目前主流的 AWS(亞馬遜雲端服務)為例,用戶的資料會儲存在 Amazon S3(Amazon Simple Storage Service,由亞馬遜推出的物件儲存服務,以下簡稱 S3)中,而運算卻會運行在 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud,由亞馬遜推出的運算平台)上,AI 訓練中心則會運行在 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud,由亞馬遜推出的運算平台)上,AI 訓練中心則需推出的資料中心化(由亞馬遜服務與亞馬遜服務)。這意味著,當企業執行運算任務時,需要不斷從負責儲存的 S3 中拉取資料。
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