Web3的三大支柱：共識、存儲與計算

Web3作爲下一代互聯網的代表，正建立在三個關鍵基礎之上：共識機制、去中心化存儲和分布式計算。區塊鏈技術掀起的去中心化革命，在Web3的框架下得到了進一步擴展，致力於實現整個互聯網的去中心化。

在去中心化存儲領域，點對點網路的出現創造了一個全球性、無需信任且不可篡改的數據存儲系統。作爲該領域的先驅，某存儲協議提供了高性價比的解決方案，保證了數據的永久性、不可變性和抗審查能力，滿足了NFT和去中心化應用日益增長的需求。

數據增長趨勢凸顯了去中心化存儲的重要性。根據國際數據公司的預測，到2026年全球數據生成量將達到約221,000艾字節，相當於231.7億TB。這一龐大的數據規模突出了去中心化存儲協議的巨大市場潛力。

在去中心化計算方面，某存儲協議正在開發一種"超並行"計算機系統，旨在將大規模AI模型與智能合約技術融合。該系統結合了高速區塊鏈的性能和去中心化項目所需的可驗證性。

全球AI市場預計在未來十年將呈現快速增長，到2032年可能達到2,575.16億美元，年增長率約19%。去中心化AI有望解決傳統機器學習中的透明度和控制權問題，推動形成一個更加公平、開放的AI生態系統，同時保護知識產權和個人數據隱私。某存儲協議在去中心化存儲和計算領域的創新，使其成爲Web3發展前沿的重要力量，滿足了市場的關鍵需求，並展現了巨大的發展潛力。

去中心化存儲協議的核心技術

某去中心化存儲協議的設計目標是通過一次性付費實現數據的永久存儲。該協議由兩個核心組件構成：區塊存儲層和永久網絡層。

區塊存儲層負責處理存儲訂單並復制數據。它採用了一種稱爲簡潔隨機訪問證明的共識機制，確保節點在接受新數據之前必須提供對先前上傳數據的加密訪問證明。

永久網絡層建立在區塊存儲層之上，模仿了傳統萬維網的結構，但與傳統網頁不同的是，永久網路上的內容一經上傳就無法更改，保證了網站和去中心化應用的不可變性。

該協議還支持智能合約功能。與傳統區塊鏈網路不同，其智能合約平台僅在請求執行合約的本地機器上計算合約狀態，提高了效率和可擴展性。

協議的原生代幣用於支付存儲費用，這些費用主要進入存儲捐贈基金，旨在長期覆蓋存儲和網路維護成本。考慮到存儲成本的歷史下降趨勢（年均-30.57%），這種模式支持了協議的長期可持續性。

網路中的礦工通過交易費用、通脹性代幣發行和捐贈支付的組合獲得獎勵。代幣總量設計爲最終達到6600萬個，不採用代幣銷毀機制，維持固定供應量。

網路升級與社區發展

2023年底，該存儲協議社區經歷了一次爭議事件，涉及一個重要生態系統項目可能分叉的討論。這引發了社區內部的激烈辯論，多個項目方表達了各自的立場。最終，通過溝通和澄清，誤解得到解決，社區重新團結。

2024年3月，該協議進行了重要的網路升級，引入了協調挖礦機制，允許多個節點協同工作，提高了網路的效率和算力。升級還增加了對池化挖礦的支持，使礦工可以共享資源。新的定價措施和技術調整旨在促進更完整的數據副本生成和提高網路性能。盡管最初存在爭議，但這些變更最終得到了社區的認可，協議的價值也因性能和穩定性的提升而漲。

去中心化計算的新範式

該存儲協議正在開發的去中心化計算平台結合了區塊鏈的安全性和雲計算平台的效率。它旨在解決零知識機器學習在可擴展性和效率方面的挑戰，提供一個透明、可驗證的計算系統。

這個計算平台採用並行處理技術，能夠同時運行多個程序，優化資源分配。其開放數據協議提供了靈活和模塊化的設計，便於升級和組件替換。

平台的去中心化操作系統允許開發者運行類似智能合約的進程，結合了雲服務器操作的便利性和去中心化處理的優勢。它支持創建與各種虛擬機兼容的區塊鏈應用。

與傳統智能合約平台不同，該系統允許合約在預定時間自動執行，爲真正自主的區塊鏈應用鋪平了道路。這種設計特別適合於需要頻繁數據交換的應用，如遊戲化代幣或AI聊天機器人。

市場競爭與技術優勢

在去中心化存儲領域，該協議的主要競爭對手專注於短期、低成本存儲，而該協議則致力於長期數據保存。這種差異化策略使得該協議在永久存儲市場中佔據獨特地位。

在性能方面，該協議近期達到了每秒超過600筆交易的處理能力，成爲吞吐量最高的無許可區塊鏈之一。這一成就尤爲顯著，考慮到其新開發的計算平台仍處於早期階段。

項目背景與生態系統

該項目由兩位大學博士生在學習期間創立，靈感來源於對永久數據存儲的思考。項目通過多輪融資籌集了資金，包括種子輪、社區代幣銷售和私募輪，獲得了知名投資機構的支持。

項目採用DAO治理模式，確保社區主導的決策過程。其生態系統已經發展成爲Web3領域的重要組成部分，截至2023年第三季度，有超過130個基於該協議的項目。網路已經處理了超過10億次鏈上交易，展示了其日益增長的採用率和強大的基礎設施。

發展前景分析

看好因素：

• 新計算平台的推出提升了協議在AI領域的地位
• 超並行架構有利於AI模型的高效訓練和部署
• 解決了零知識機器學習的可擴展性和效率挑戰
• 網路交易量顯著增加，每月處理約1億筆交易
• 新計算平台從測試網向全面運營過渡，有望進一步提升交易量

潛在風險：

• 新計算平台的測試階段可能暴露技術問題
• 鏈上擴展AI模型的能力尚未得到充分驗證
• 新舊代幣的整合可能面臨挑戰
• 隨着存儲和計算需求增加，可能面臨可擴展性問題
• 新平台與現有協議的整合仍處於早期階段，可能出現意外挑戰