2026年, les agents IA deviennent un sujet brûlant dans l'industrie, et les solutions de stockage distribué commencent à jouer plusieurs rôles importants. En regardant quelques cas concrets, on comprend rapidement — Talus l'utilise pour stocker la mémoire opérationnelle de ses agents, et io.net dépose ses ensembles de données d'entraînement, avec l'avantage principal que, après fragmentation des fichiers, ils sont dispersés sur différents nœuds, ce qui signifie que même si un nœud tombe en panne, l'intégrité des données n'est pas affectée.

Personnellement, je pense que pour qu'une IA fonctionne vraiment de manière autonome, les données doivent être décentralisées. Sinon, peu importe la sophistication du modèle, il restera toujours sous le contrôle d'un serveur centralisé.

Du point de vue de l'utilisation quotidienne, ce qui m'attire le plus, c'est la possibilité de construire des petits outils à tout moment, avec un upload direct des données, et une utilisation très pratique. Dans les discussions communautaires, je suis d'accord avec un point de vue — la confidentialité n'est pas une option, mais une nécessité fondamentale. Après l'intégration de Seal, la flexibilité des règles d'autorisation est encore plus grande.

Pour donner un exemple concret, je stocke généralement le contenu IA que je génère, et je n'ai plus à m'inquiéter qu'une plateforme le supprime simplement à cause d'un changement de politique. Quant à la conception de l'économie des tokens, plus la fréquence d'utilisation est élevée, plus il y a de tokens brûlés, et une partie des frais de stockage est directement reflétée dans la consommation de tokens. Cette logique est assez pragmatique.