如何探尋 Web3 一線風向？ 外捕研究（Web3Caff Research）將為你精心篩選最新公開的 Web3 融資項目，並加以解讀與評論。透過現像看本質－即刻跟隨我們細嗅市場動向。
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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