2026 год стал годом, когда AI-агенты стали горячей темой в индустрии, а решения для распределенного хранения начали играть важную роль. Несколько практических примеров показывают это ясно — Talus использует его для хранения памяти работы агентов, а io.net загружает обучающие наборы данных. Основное преимущество — разделение файлов на части и их распределение по узлам, что обеспечивает целостность данных даже при сбое одного из узлов.

Лично я считаю, что для настоящей автономной работы AI данные должны быть децентрализованы. Иначе, каким бы умным ни был модель, в конечном итоге она останется под контролем централизованных серверов.

С точки зрения повседневного использования, меня больше всего привлекает возможность быстро создавать небольшие инструменты, загружая данные напрямую, а вызовы функций очень удобны. В обсуждениях сообщества я полностью согласен с мнением — приватность не является опцией, а базовой потребностью. После интеграции Seal правила доступа стали более гибкими.

Приведу конкретный пример: я обычно сохраняю созданный AI-контент, и больше не боюсь, что какая-то платформа удалит его из-за изменений политики. Что касается разработки токеномики, чем выше частота использования, тем больше сжигается токенов, а часть затрат на хранение напрямую отражается на расходе токенов — эта логика очень практична.