Договір зберігання даних від концепції до реального застосування: як певний рівень даних охоплює NFT, ігри та AI

Як визначити, чи має договір рівня даних реальну цінність? Ключовим насправді є не стільки його передова концепція, скільки те, що його дійсно використовують і він стабільно працює в різних сценаріях.

З огляду на сучасний стан екосистеми, один із провідних протоколів даних вже перейшов за стадію чистої концепції і починає реалізовувати справжню інтеграцію у кількох сферах. Це не теоретичні розмови, а реальні застосунки та підтримка.

**Область NFT: від метаданих до повноцінних активів**

У сфері NFT основна функція протоколу даних — зберігання медіаактивів і великих файлів. Традиційно зберігаються лише посилання на метадані, що часто призводить до проблем із недоступністю зображень або затримками при завантаженні відео. Інший підхід — використовувати протокол для зберігання високоякісних зображень, відео та інших мультимедійних файлів, одночасно забезпечуючи їх зв’язок із активами на ланцюгу. Це дозволяє брендам і контент-мейкерам бути впевненішими. Ризики значно зменшуються, і активи менш схильні до знецінення з часом.

**Ігри та інтерактивні застосунки на ланцюгу: витримують великі файли**

Ресурси сцен, моделі, дані для динамічного оновлення — зберігати їх безпосередньо на ланцюгу нераціонально, оскільки це може заблокувати мережу. Однак логіка застосунків повинна мати можливість надійно посилатися на ці дані. За допомогою такого рівня даних великі файли можна безпечно зберігати, а застосунки — викликати їх за потреби. Це значно зменшує навантаження на ланцюг і підвищує ефективність роботи.

**AI та інтелектуальні агенти: децентралізована база даних**

Ще цікавіше — застосування у сфері AI. Дані для тренування моделей, ваги, зовнішня інформація для роботи агентів — все це дуже об’ємне і часто оновлюється. Якщо ці дані потрапляють у перевіряємий рівень даних, інтелектуальні агенти зможуть викликати зовнішні дані у межах логічної структури ланцюга без залежності від централізованих сервісів. Це створює необхідну інфраструктуру для децентралізованих AI-систем.

**Мульти-сценарна взаємодія та формування екосистеми даних**

Ці застосунки не існують ізольовано. Концепція рівня даних дозволяє різним застосункам працювати на одній інфраструктурі — дані можна повторно використовувати, надавати дозвіл, встановлювати ціну, поступово формуючи ринок даних. Така здатність до міжсценарного повторного використання — справжня відмінність від простих протоколів зберігання.

З огляду на загальну картину екосистеми, цей протокол вже демонструє здатність адаптуватися до різних застосунків. Ці реалізовані кейси доводять одне: дизайн не базується лише на одній концепції, а враховує багатогранні потреби ринку.