Разработчики искусственного интеллекта сталкиваются с серьезными проблемами при поиске надежных, высококачественных данных для приложений машинного обучения и обучения моделей. Централизованные сервисы распространены, но дорогие. Более того, они могут запирать разработчиков в проприетарные экосистемы, которые не взаимодействуют должным образом с другими частями их технологического стека, вызывая головную боль и дополнительные расходы.
С учетом постоянно растущего понимания людьми цифровой конфиденциальности, этичного сбора данных и того, как онлайн-сервисы используют и продают их информацию, наблюдается значительный рост спроса на децентрализованные облака данных ИИ, которые уважают конфиденциальность и легки в доступе. Эти услуги предлагают больший контроль, лучшую интеграцию и более ответственное распределение ресурсов.
Этот растущий спрос привел к созданию и значимости новой волны облаков данных, децентрализованных платформ, которые одинаково ориентированы на участников и потребителей. Они улучшают контроль над данными, предоставляют возможности монетизации и защищают конфиденциальность, предлагая более низкие затраты, большее доверие и превосходную масштабируемость по сравнению с централизованными услугами.
Ниже мы выделим некоторые из лучших децентрализованных облаков данных ИИ для разработчиков в 2025 году. Мы рассмотрим смесь провайдеров, включая комплексные и нишевые услуги, а также некоторых, работающих в нескольких областях. Мы предоставим обзор каждого и обсудим их услуги и для каких типов разработчиков они лучше всего подходят. Давайте начнем.
OORT – Высококачественное облако данных для децентрализованного ИИ
OORT является самой надежной и универсальной облачной платформой для децентрализованного ИИ в отрасли. В отличие от других проектов, таких как Bittensor, который обрабатывает один аспект жизненного цикла данных ИИ, OORT предлагает комплексное и целостное решение для полного цикла данных ИИ – от сбора до хранения, и скоро предложит вычислительные услуги.
Источник изображения: OORT
Облачные данные используют технологии блокчейна и децентрализации для повышения конфиденциальности, контроля пользователя и масштабируемости. Он построил обширную сеть поставщиков ресурсов для каждого сегмента, так что разработчики могут использовать OORT как для крупных, так и для мелких проектов, которые являются как критически важными, так и не приоритетными, обеспечивая беспрецедентную универсальность.
Читать далее: “Вот как OORT обеспечивает децентрализованные AI приложения, которые сосредоточены на доверии”
Модели ИИ хороши только настолько, насколько хороши данные, на которых они обучены, именно поэтому OORT создал свой DataHub. Он предоставляет стимулы пользователям вносить разнообразные, реальные, качественные данные, которые затем обрабатываются и проверяются для использования. Наборы данных OORT недавно были представлены на рынках, таких как Databricks Marketplace, и получили признание, возглавив рейтинги на Google Kaggle.
OORT — это облако, готовое для разработчиков, которое предлагает обработанные и проверенные данные из реального мира для обучения моделей ИИ. Разработчики могут найти или заказать соответствующие, специфические наборы данных, идеальные для больших языковых моделей (LLMs) и моделей предсказаний. Разработчики могут подключаться к продуктам OORT через API и SDK, что обеспечивает бесшовную интеграцию в децентрализованные рабочие процессы ИИ.
Хотя это универсальное решение для данных на основе ИИ, OORT не пожертвовал качеством. Он сосредоточен на предоставлении первоклассных ресурсов и использует специализированный механизм консенсуса Proof-of-Honesty (PoH) для проверки данных, стандартов хранения или вычислений. Таким образом, он идеален для разработчиков, ищущих полный облачный сервис данных с разнообразными, анонимизированными, реальными данными для обучения моделей.
Ocean Protocol – Маркетплейс для токенизированных наборов данных
Ocean Protocol — это инновационный проект, который управляет децентрализованным рынком данных и платформой compute-to-data, позволяющей разработчикам находить, создавать, публиковать или монетизировать наборы данных или модели ИИ, не раскрывая сырую информацию. Как и OORT, он использует блокчейн для повышения ответственности, прозрачности и отслеживаемости.
Источник изображения: Ocean Protocol
Проект использует NFT данных и токены данных для соединения активов данных с децентрализованными приложениями (dApps), продуктами децентрализованного финансирования (DeFi) и блокчейнами, позволяя простую интеграцию в крипто-приложения. Его сегмент вычислений на основе данных позволяет провайдерам монетизировать частные данные, не раскрывая их, обеспечивая доступ без ущерба для конфиденциальности или контроля.
Ocean Protocol работает на Ethereum и совместимых с Ethereum Virtual Machine (EVM) блокчейнах. Интеграция проста, так как он предлагает множество библиотек, таких как Ocean.js и Ocean.py, каждая из которых имеет обширную документацию. Поскольку он защищает данные, Ocean Protocol идеально подходит для разработчиков, ищущих доступ к частным или специализированным наборам данных.
Bittensor – Децентрализованная сеть AI моделей
Bittensor — это децентрализованная сеть ИИ с открытым участием, сосредоточенная на моделях ИИ. Она позволяет моделям машинного обучения, принадлежащим разным людям, общаться и обрабатывать информацию совместно. Сеть разделена на конкретные подсети, которые нацелены на специализированные задачи ИИ, такие как финансы, изображения и семантический интеллект, которые могут быть использованы в различных приложениях.
Источник изображения: Bittensor
Разработчики могут развертывать модели машинного обучения с Bittensor или вносить собственные для получения токенов TAO в зависимости от производительности. Люди могут просматривать более 120 подсетей с различными специальностями, что позволяет им выбирать наиболее подходящую для их целей. Модели эффективно конкурируют за получение токенов TAO, обеспечивая эффективность и высококачественные результаты.
Bittensor обеспечивает безопасное и специализированное децентрализованное обучение и вывод моделей. В сети более 1,000 активных узлов и предлагаются SDK для упрощенной интеграции. Она использует механизм консенсуса Proof-of-Intelligence (PoI) и вознаграждает валидаторов за оценки вклада, создавая эффективную децентрализованную экосистему AI данных для разработчиков.
iExec – Децентрализованный рынок для конфиденциальных вычислений
iExec рекламируется как «Доверенный уровень для DePIN и ИИ». Это конфиденциальная среда, которая позволяет создавать специализированные децентрализованные приложения, работающие в iExec Trusted Execution Environments (TEEs), которые предлагают приватность без необходимости в углубленных знаниях в области конфиденциальных вычислений.
Источник изображения: iExec
Разработчики могут использовать iExec для получения, безопасного обмена и монетизации данных без раскрытия основной информации, аналогично Ocean Protocol. Участники могут зарабатывать вознаграждения в токенах RLC за предоставление вычислительной мощности сети. Благодаря своему уровню доверия, iExec также позволяет развертывать полностью изолированные AI-агенты, которые поддерживают масштабируемость и конфиденциальность.
Хотя его основная функция заключается в обеспечении безопасной среды для приобретения, монетизации и развертывания AI моделей, iExec также предоставляет вознаграждения за подписку на маркетинговые электронные письма и позволяет людям отправлять сообщения через Telegram или электронную почту зарегистрированным держателям аккаунтов Ethereum. В целом, iExec хорошо подходит для разработчиков, которым требуется конфиденциальные вычисления или данные AI.
DIMO – Данные о транспортных средствах для ML моделей
DIMO немного отличается от других облаков данных ИИ, которые мы обсуждали. Вместо того, чтобы быть универсальным поставщиком данных, подходящим для многих отраслей, DIMO сосредоточен исключительно на данных о транспортных средствах. Проект создал сеть из более чем 183 000 автомобилей, данные которых питают более 2200 моделей. Он использует блокчейн для обеспечения открытости, справедливости и производительности.
Источник изображения: DIMO
Поскольку данные о транспортных средствах являются личными, DIMO обеспечивает пользователям полный контроль над их автомобилями и данными. Более того, его сервис работает с любым производителем автомобилей, что делает интеграцию простой для участников, которые вознаграждаются токенами DIMO за свои усилия. Протокол DIMO обеспечивает работу проекта и управляет проверяемой идентичностью в блокчейне, разрешениями на контроль и вознаграждениями.
DIMO предоставляет данные о реальных транспортных средствах и телеметрике (, такие как скорость, использование и местоположение ), поэтому он явно ориентирован на предприятия и разработчиков. Ставя DIMO, пользователи могут получить доступ к API и SDK. DIMO является высокоспециализированным поставщиком данных о транспортных средствах, который лучше всего подходит для разработчиков, создающих AI-приложения, связанные с мобильностью, логистикой и умственной инфраструктурой.
Заключение
Скорость, с которой создаются приложения, ориентированные на ИИ, растет экспоненциально по мере улучшения технологий и расширения областей применения. Все эти проекты требуют данных, хранения и вычислительной мощности. Однако централизованные сервисы, как правило, дорогостоящи, имеют ограниченные наборы данных, не обеспечивают масштабируемость или снижают контроль разработчиков, что препятствует инновациям.
Ограничения и лимиты, которые централизованные поставщики облачных данных ИИ накладывают на разработчиков, привели к появлению децентрализованных облаков ИИ, таких как OORT. Эти облака предлагают комплексный набор услуг, большую разнообразие данных и зачастую более качественные наборы данных. Они соединяют удобство централизованных услуг и производительность децентрализованных альтернатив.
Полагаться исключительно на централизованных поставщиков больше не требуется. Блокчейн обеспечивает большую степень доверия, уверенности, прозрачности и проверяемости. Децентрализованные облака данных ИИ могут предоставить разрешенный доступ к частным, реальным данным, которые разнообразны и этично собраны для высококачественного обучения моделей. По мере расширения ИИ спрос на подобные данные может только расти.
На протяжении всей этой статьи мы рассмотрели некоторые из лучших децентрализованных AI облаков данных для разработчиков. Каждый проект вносит значительный вклад в индустрию и может поддерживать разработчиков различными способами в зависимости от их потребностей. Мы обнаружили, что OORT является наиболее комплексным и универсальным решением, в то время как Ocean Protocol отлично подходит для безопасного доступа к частным наборам данных.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Топ 5 децентрализованных облаков данных ИИ для разработчиков в 2025 году
Разработчики искусственного интеллекта сталкиваются с серьезными проблемами при поиске надежных, высококачественных данных для приложений машинного обучения и обучения моделей. Централизованные сервисы распространены, но дорогие. Более того, они могут запирать разработчиков в проприетарные экосистемы, которые не взаимодействуют должным образом с другими частями их технологического стека, вызывая головную боль и дополнительные расходы.
С учетом постоянно растущего понимания людьми цифровой конфиденциальности, этичного сбора данных и того, как онлайн-сервисы используют и продают их информацию, наблюдается значительный рост спроса на децентрализованные облака данных ИИ, которые уважают конфиденциальность и легки в доступе. Эти услуги предлагают больший контроль, лучшую интеграцию и более ответственное распределение ресурсов.
Этот растущий спрос привел к созданию и значимости новой волны облаков данных, децентрализованных платформ, которые одинаково ориентированы на участников и потребителей. Они улучшают контроль над данными, предоставляют возможности монетизации и защищают конфиденциальность, предлагая более низкие затраты, большее доверие и превосходную масштабируемость по сравнению с централизованными услугами.
Ниже мы выделим некоторые из лучших децентрализованных облаков данных ИИ для разработчиков в 2025 году. Мы рассмотрим смесь провайдеров, включая комплексные и нишевые услуги, а также некоторых, работающих в нескольких областях. Мы предоставим обзор каждого и обсудим их услуги и для каких типов разработчиков они лучше всего подходят. Давайте начнем.
OORT является самой надежной и универсальной облачной платформой для децентрализованного ИИ в отрасли. В отличие от других проектов, таких как Bittensor, который обрабатывает один аспект жизненного цикла данных ИИ, OORT предлагает комплексное и целостное решение для полного цикла данных ИИ – от сбора до хранения, и скоро предложит вычислительные услуги.
Источник изображения: OORT
Облачные данные используют технологии блокчейна и децентрализации для повышения конфиденциальности, контроля пользователя и масштабируемости. Он построил обширную сеть поставщиков ресурсов для каждого сегмента, так что разработчики могут использовать OORT как для крупных, так и для мелких проектов, которые являются как критически важными, так и не приоритетными, обеспечивая беспрецедентную универсальность.
Читать далее: “Вот как OORT обеспечивает децентрализованные AI приложения, которые сосредоточены на доверии”
Модели ИИ хороши только настолько, насколько хороши данные, на которых они обучены, именно поэтому OORT создал свой DataHub. Он предоставляет стимулы пользователям вносить разнообразные, реальные, качественные данные, которые затем обрабатываются и проверяются для использования. Наборы данных OORT недавно были представлены на рынках, таких как Databricks Marketplace, и получили признание, возглавив рейтинги на Google Kaggle.
OORT — это облако, готовое для разработчиков, которое предлагает обработанные и проверенные данные из реального мира для обучения моделей ИИ. Разработчики могут найти или заказать соответствующие, специфические наборы данных, идеальные для больших языковых моделей (LLMs) и моделей предсказаний. Разработчики могут подключаться к продуктам OORT через API и SDK, что обеспечивает бесшовную интеграцию в децентрализованные рабочие процессы ИИ.
Хотя это универсальное решение для данных на основе ИИ, OORT не пожертвовал качеством. Он сосредоточен на предоставлении первоклассных ресурсов и использует специализированный механизм консенсуса Proof-of-Honesty (PoH) для проверки данных, стандартов хранения или вычислений. Таким образом, он идеален для разработчиков, ищущих полный облачный сервис данных с разнообразными, анонимизированными, реальными данными для обучения моделей.
Ocean Protocol — это инновационный проект, который управляет децентрализованным рынком данных и платформой compute-to-data, позволяющей разработчикам находить, создавать, публиковать или монетизировать наборы данных или модели ИИ, не раскрывая сырую информацию. Как и OORT, он использует блокчейн для повышения ответственности, прозрачности и отслеживаемости.
Источник изображения: Ocean Protocol
Проект использует NFT данных и токены данных для соединения активов данных с децентрализованными приложениями (dApps), продуктами децентрализованного финансирования (DeFi) и блокчейнами, позволяя простую интеграцию в крипто-приложения. Его сегмент вычислений на основе данных позволяет провайдерам монетизировать частные данные, не раскрывая их, обеспечивая доступ без ущерба для конфиденциальности или контроля.
Ocean Protocol работает на Ethereum и совместимых с Ethereum Virtual Machine (EVM) блокчейнах. Интеграция проста, так как он предлагает множество библиотек, таких как Ocean.js и Ocean.py, каждая из которых имеет обширную документацию. Поскольку он защищает данные, Ocean Protocol идеально подходит для разработчиков, ищущих доступ к частным или специализированным наборам данных.
Bittensor — это децентрализованная сеть ИИ с открытым участием, сосредоточенная на моделях ИИ. Она позволяет моделям машинного обучения, принадлежащим разным людям, общаться и обрабатывать информацию совместно. Сеть разделена на конкретные подсети, которые нацелены на специализированные задачи ИИ, такие как финансы, изображения и семантический интеллект, которые могут быть использованы в различных приложениях.
Источник изображения: Bittensor
Разработчики могут развертывать модели машинного обучения с Bittensor или вносить собственные для получения токенов TAO в зависимости от производительности. Люди могут просматривать более 120 подсетей с различными специальностями, что позволяет им выбирать наиболее подходящую для их целей. Модели эффективно конкурируют за получение токенов TAO, обеспечивая эффективность и высококачественные результаты.
Bittensor обеспечивает безопасное и специализированное децентрализованное обучение и вывод моделей. В сети более 1,000 активных узлов и предлагаются SDK для упрощенной интеграции. Она использует механизм консенсуса Proof-of-Intelligence (PoI) и вознаграждает валидаторов за оценки вклада, создавая эффективную децентрализованную экосистему AI данных для разработчиков.
iExec рекламируется как «Доверенный уровень для DePIN и ИИ». Это конфиденциальная среда, которая позволяет создавать специализированные децентрализованные приложения, работающие в iExec Trusted Execution Environments (TEEs), которые предлагают приватность без необходимости в углубленных знаниях в области конфиденциальных вычислений.
Источник изображения: iExec
Разработчики могут использовать iExec для получения, безопасного обмена и монетизации данных без раскрытия основной информации, аналогично Ocean Protocol. Участники могут зарабатывать вознаграждения в токенах RLC за предоставление вычислительной мощности сети. Благодаря своему уровню доверия, iExec также позволяет развертывать полностью изолированные AI-агенты, которые поддерживают масштабируемость и конфиденциальность.
Хотя его основная функция заключается в обеспечении безопасной среды для приобретения, монетизации и развертывания AI моделей, iExec также предоставляет вознаграждения за подписку на маркетинговые электронные письма и позволяет людям отправлять сообщения через Telegram или электронную почту зарегистрированным держателям аккаунтов Ethereum. В целом, iExec хорошо подходит для разработчиков, которым требуется конфиденциальные вычисления или данные AI.
DIMO немного отличается от других облаков данных ИИ, которые мы обсуждали. Вместо того, чтобы быть универсальным поставщиком данных, подходящим для многих отраслей, DIMO сосредоточен исключительно на данных о транспортных средствах. Проект создал сеть из более чем 183 000 автомобилей, данные которых питают более 2200 моделей. Он использует блокчейн для обеспечения открытости, справедливости и производительности.
Источник изображения: DIMO
Поскольку данные о транспортных средствах являются личными, DIMO обеспечивает пользователям полный контроль над их автомобилями и данными. Более того, его сервис работает с любым производителем автомобилей, что делает интеграцию простой для участников, которые вознаграждаются токенами DIMO за свои усилия. Протокол DIMO обеспечивает работу проекта и управляет проверяемой идентичностью в блокчейне, разрешениями на контроль и вознаграждениями.
DIMO предоставляет данные о реальных транспортных средствах и телеметрике (, такие как скорость, использование и местоположение ), поэтому он явно ориентирован на предприятия и разработчиков. Ставя DIMO, пользователи могут получить доступ к API и SDK. DIMO является высокоспециализированным поставщиком данных о транспортных средствах, который лучше всего подходит для разработчиков, создающих AI-приложения, связанные с мобильностью, логистикой и умственной инфраструктурой.
Заключение
Скорость, с которой создаются приложения, ориентированные на ИИ, растет экспоненциально по мере улучшения технологий и расширения областей применения. Все эти проекты требуют данных, хранения и вычислительной мощности. Однако централизованные сервисы, как правило, дорогостоящи, имеют ограниченные наборы данных, не обеспечивают масштабируемость или снижают контроль разработчиков, что препятствует инновациям.
Ограничения и лимиты, которые централизованные поставщики облачных данных ИИ накладывают на разработчиков, привели к появлению децентрализованных облаков ИИ, таких как OORT. Эти облака предлагают комплексный набор услуг, большую разнообразие данных и зачастую более качественные наборы данных. Они соединяют удобство централизованных услуг и производительность децентрализованных альтернатив.
Полагаться исключительно на централизованных поставщиков больше не требуется. Блокчейн обеспечивает большую степень доверия, уверенности, прозрачности и проверяемости. Децентрализованные облака данных ИИ могут предоставить разрешенный доступ к частным, реальным данным, которые разнообразны и этично собраны для высококачественного обучения моделей. По мере расширения ИИ спрос на подобные данные может только расти.
На протяжении всей этой статьи мы рассмотрели некоторые из лучших децентрализованных AI облаков данных для разработчиков. Каждый проект вносит значительный вклад в индустрию и может поддерживать разработчиков различными способами в зависимости от их потребностей. Мы обнаружили, что OORT является наиболее комплексным и универсальным решением, в то время как Ocean Protocol отлично подходит для безопасного доступа к частным наборам данных.