逛交流社区时经常看到关于链上AI的讨论，但大多数帖子都在强调模型有多先进、推理速度有多快。正直に言えば、これらの意見は話題から逸れている。

本当に链上AIの詰まりポイントは、アルゴリズムやハードウェアではなく、データをどこにどうやって配置するかという問題だ。想像してみてください：チェーン上で動作するAIアプリケーションが生成する中間結果、推論ログ、トレーニングデータセット、これらはどこに保存すべきか？データをいつでも呼び出せるようにしつつ、改ざんや紛失を防ぐにはどうすればいいのか？これこそがプロジェクトの成否を左右する重要なポイントです。

最近、新興プロジェクトの技術方案をいくつか見ていて、面白い発見がありました。あるプロジェクトの方法は——ファイルを保存する際に自動的に10以上のデータ断片に分割し、それらを異なるノードに分散して保存するというものです。この数字は一見ランダムに見えますが、実は綿密に計算されたもので、単一点故障がシステムにほとんど影響を与えないことを意味しています。

チェーン上AIアプリケーションにとって、この仕組みは非常に重要です。モデルのトレーニング中に生成される膨大な一時データ（TBクラスの規模も珍しくない）が、従来の中央集権型サーバーに保存されていると、サーバーの故障一つで壊滅的な被害を受ける可能性があります。しかし、この分散ストレージ構造を用いることで、データは自然とネットワーク全体に埋め込まれ、リスク耐性を持つことになります。設計思想としては、これはまさにチェーン上AIの長期運用に特化したインフラを意図しているとも言えます。

実際の利用統計を見ると、より明確に問題が見えてきます。最近のストレージデータによると、リクエスト内容の30%以上は画像や動画といった従来のメディアではなく、構造化データセットやモデルのチェックポイントファイル、さらには推論実行ログであることがわかります。このデータ構造の変化は、まさにチェーン上AIが一部のプロジェクトのコアアプリケーションになりつつあることを裏付けています。誰が最も安定かつ効率的にデータストレージ基盤を構築できるかが、この隠れた競争の勝者となる可能性があります。