Aptos, Jump Crypto lanciano la rete di test Shelby per alimentare l'infrastruttura dei dati AI (2:01)
Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale diventano più potenti, l'infrastruttura necessaria per supportarli sta diventando uno dei campi di battaglia più importanti nella tecnologia.
Questa settimana, Aptos Labs e Jump Crypto hanno introdotto un nuovo pezzo di quell'infrastruttura con il lancio di Shelby Early Access, una rete di test pubblica per ciò che descrivono come il primo sistema di storage globale verificabile al mondo costruito specificamente per i carichi di lavoro AI.
Shelby fornisce agli sviluppatori un singolo namespace globale per archiviare e accedere ai dati attraverso le regioni, mentre allega la verifica crittografica a ciascuna richiesta.
Il rilascio di accesso anticipato consente agli sviluppatori e ai team di AI di iniziare a integrare Shelby in carichi di lavoro reali prima di un lancio completo previsto per la fine del 2026.
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Garantire che l'AI abbia buoni dati
La piattaforma è progettata per affrontare due problemi crescenti che affrontano l'economia dell'AI: il costo di spostare i dati e la difficoltà di verificare da dove proviene quel dato.
Gran parte delle informazioni utilizzate per addestrare e far funzionare i modelli di AI è bloccata all'interno di silos cloud regionali.
Spostare quei dati nelle risorse di calcolo dove i modelli vengono eseguiti può diventare costoso poiché i provider cloud tradizionali addebitano costi di uscita ogni volta che i dati lasciano la loro infrastruttura.
Shelby tenta di risolvere questo permettendo che i dati vengano scritti una sola volta e accessibili globalmente senza duplicazione. L'architettura della piattaforma può ridurre i costi di movimento dei dati di circa il 70% rispetto ai sistemi cloud tradizionali.
Shelby allega anche prove crittografiche a ciascuna richiesta di dati, consentendo alle organizzazioni di verificare la provenienza, il consenso e i permessi d'uso.
Questa funzione è particolarmente importante poiché i modelli di intelligenza artificiale si affidano sempre più a set di dati proprietari e informazioni consenzienti degli utenti.
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Chiunque può fare questo
In un'intervista con Jackson Hinkle del TheStreet Roundtable, Pranav ha discusso di quanto si sia abbassata la barriera per costruire i propri strumenti di AI dall'inizio dell'anno.
“Uno dei momenti di maggiore creazione di valore nella rivoluzione dell'AI è che la barriera alla codifica è significativamente ridotta,” ha detto. “Non è sceso a zero, ma è sceso molto.”
Pranav ha incoraggiato investitori e sviluppatori a sperimentare nuovi strumenti direttamente piuttosto che affidarsi unicamente alle narrazioni.
“Tutti dovrebbero sentirsi molto a proprio agio a sperimentare,” ha detto. “Anche se sei un investitore al dettaglio, dovresti provare la tecnologia tu stesso e vedere di cosa si tratta tutto questo trambusto.”
Per ora, Shelby rimane in testnet. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale si affidano sempre più a set di dati ampi e distribuiti, un'infrastruttura che può archiviare e verificare in modo sicuro quei dati potrebbe diventare una base critica dell'emergente economia dell'AI.