金曜日の夕方、緊急通知を受け取った——72時間以内に1TBのAIトレーニングデータを中央集権型クラウドサービスから分散型ソリューションへ移行する必要があった。当時の私の反応は一言：絶対だ。でも、月曜日の朝にデータが完全にブロックチェーン上で利用可能になった瞬間、面白いことに気づいた——暗号世界全体で、データ層という最も基本的なニーズについて真剣に議論している人はほとんどいない。

私たちの手元の1TBは虚構ではない。3ヶ月間のAIモデル訓練の成果物：何百万枚ものラベル付き画像、数十万時間の音声素材、そして複雑なモデルのチェックポイントの山。これらはすべて、もともと会社のAWSアカウントにきちんと保存されていたが、プロジェクトはコミュニティガバナンスに移行した。つまり、データは世界中の貢献者が検証・アクセスできる状態でなければならない。

**IPFSの最初の落とし穴**

金曜日の夜、最初に思いついたのはIPFSを使うことだった。完璧に聞こえた——分散ストレージ、コンテンツアドレス、自然な検閲耐性。現実はどうか？移行開始から6時間も経たないうちに、コストの問題が私たちを現実に引き戻した。1TBのデータをIPFS上で利用可能に保つには、絶えず「固定」し続ける必要があり、ガベージコレクションによる削除を防ぐ必要がある。主流の固定サービスの価格が出た瞬間、予算を超えた。

さらに痛いのは速度だ。理論上、IPFSは世界中で利用可能だが、実際のアクセス体験はネットワークトポロジーとノードのキャッシュに依存する。私たちのコミュニティメンバーは五大陸に散らばっており、秒単位でアクセスできる人もいれば、10分以上待つ人もいる。頻繁にモデルを更新するAI開発には、これは耐え難いボトルネックだ。

**Filecoinの約束と現実**

土曜日の正午にFilecoinに切り替えてみた。理論的なストレージコストは確かに低い——公式データによると、1TBの月額料金をかなり節約できる。問題は複雑さだ。Filecoinのストレージはマイナーの約束に基づいており、検索には別途検索マイナーに料金を支払う必要がある。つまり、ストレージコストと検索コストのバランスを取る必要があるわけだ。そして、地域によって検索価格が大きく変動し、コスト予測は直感的ではない。

もっと重要なのは——Filecoinは確かに分散型だが、そのストレージモデルは本質的に「お金を払ってマイナーにデータを保管してもらう」仕組みだ。データの完全性と可用性を検証する必要があるアプリケーションにとって、この信頼関係はやや受動的だ。

**転換点は土曜日の夜に訪れる**

ある同僚がWalrusというプロジェクトを紹介してくれた。正直、以前は聞いたことがなかった。ドキュメントを読んで理解した——これはアプリケーション層のデータ向けに設計されたインフラだ。異なるロジックを採用している：Byzantine耐性のあるストレージ証明メカニズムを用いて、データの可用性と完全性を保証する。簡単に言えば、システム内にデータの有効性を暗号学的に検証する仕組みが組み込まれており、「信じる」のではなく数学的に保証されている。

最も惹かれたのは、その設計思想——分散型アプリケーションに最も必要なものを認識している点だ。高尚なコンセンサスメカニズムや派手なガバナンストークンではなく、実用的で安価で検証可能なものだ。

日曜日の深夜からWalrusのSDKを使って移行を始めた。全工程は驚くほどスムーズだった。データのアップロード、Blob IDの生成、アプリケーション層への統合——わずか3〜5時間で完了。何より、世界中のテストユーザーからのアクセス遅延が安定し、コストモデルも非常に明確になった。

**真の気づき**

移行を終え、72時間を振り返ると、見落とされがちな真実に気づいた——Web3の世界で最も議論されているのはコンセンサスアルゴリズムやガバナンスメカニズム、トークンエコノミクスだが、実際に分散型アプリを動かせるかどうかを決めるのは、データ層が使えるかどうかだ。

IPFSはエレガントだがコストモデルが厳しい。Filecoinは商用化を試みているが複雑すぎる。Walrusの登場は一つの方向性を示している——おそらく、分散型インフラの未来は、誰の技術が最もクールかではなく、誰がアプリケーション層の痛点を本当に理解しているかにかかっている。

私たちのAIモデルプロジェクトに戻ると、コミュニティの貢献者はデータセットの完全性を安心して検証でき、合理的なコストで訓練素材にアクセスでき、特定のノードがオフラインになっても突然利用不能になる心配もない。この安心感は、私が以前使った多くのWeb3ツールでは味わえなかった。

これこそが、インフラに求められる姿——派手さを求めず、実際の問題を解決することだけを追求する。