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ChatGPT AI对数据存储的需求与DMC的未来的机会

将存储技术与云计算和边缘计算相结合，为AI应用场景提供更高效、更灵活的存储方案。未来，存储行业需要提供更加智能化的存储设备和管理方案，以适应云计算和边缘计算的发展趋势。所以，新一代基于区块链的去中心化存储系统，之所以命名为“去中心化”，是为了在技术特性上更好地区别于传统的分布式存储。中心化存储所面临的挑战就是去中心化存储迎来的机遇。让我们来看看它为什么在存储市场上独一无二！去中心化存储将结合区块链技术的最佳功能，满足海量数据存储的需求，顾名思义，去中心化存储将数据分布到多个网络节点，这和区块链的分布式账本类似。据IDC报告，未来的数据，75%的数据增量都是非结构化的边缘数据。区块链技术已经在加密货币领域取得了成功，并且证明了可以通过其安全性、效率和非中央集权控制的方式，实现一种民主化的数据管理方式，并将所有权重新归还到用户手中，就是基于区块链技术的分布式存储技术。 Datamall Chain未来生态主要包括去中心化存储挖矿、DeFi、NFT、跨链桥接、云存储等系列产品，致力于打造去中心化公链。可代替传统中心化云存储的DMC以实力加入去中心化存储平台，是一种去中心机制的区块链存储，通过真实的数据存储服务，构建去中心化交易市场，向用户提供去中心化，高效，安全，开放的存储服务。针对传统中心化存储基础设备固有的缺点提供了优化解决方案。 1.价格更优惠基于区块链底层存储技术，对硬件的要求较低，也无需专业的制冷系统维护，从而有效地降低整个存储系统的成本，所降低的成本惠及到每个用户身上。 2.具有更高的可用性数据存储负载分散到各个节点上，将整体网络的可用性和效率提高了一个档次。存储数据分布式地存储在各个节点上，相比较于中心化服务器，具备天然的数据可靠性、容灾、抗DdoS 等安全特性。 3.保护数据的隐私性存储数据是被切割成多个部分存储在众多节点上，并且进行了加密处理，从机制上保证了数据安全和隐私 DMC存储网络是一个完全去中心化的市场，专门在CYFS上创建，该开源协议可以实现完全去中心化的应用程序的创建。CYFS是下一代去中心化技术，通过升级Web（TCP/IP + DNS + HTTP）的基本协议，构建具有完全去中心化和自由的Web3。 DMC网络将消费者对去中心化存储的需求与矿工对去中心化存储的供应相匹配。该网络还解决了去中心化存储客户面临的许多困难和风险，例如价格欺诈、流动性不足和虚假存储服务能力。所有这些都没有任何集中的服务器或服务。为实现高效的去中心化存储市场，DMC为生态系统中的每个角色创建了可持续的运营环境。包括存储客户、矿工和矿池、有限合伙人、交易员和开发人员在内的所有利益相关者都是DMC生态系统中不可或缺的参与者。 ChatGPT是一个基于深度学习的自然语言处理模型，它的训练和部署需要大量的参数和数据。这些参数和数据通常非常大，无法在单个计算机或服务器上存储和处理。为了解决这个问题，OpenAI使用了分布式存储技术来存储和处理ChatGPT的参数和数据。具体来说，ChatGPT使用了一种名为“参数服务器”的分布式存储架构。在这个架构中，参数数据被分散存储在多个节点或服务器上，并且可以通过网络进行交互和同步。这使得ChatGPT可以利用多台计算机或服务器进行并行计算，从而加快模型的训练和推理速度。总之，分布式存储技术是ChatGPT的关键组成部分之一，去中心化存储也可以促使帮助ChatGPT处理大规模的语言模型参数和数据，并提高模型的性能和可扩展性。存储需求规模的不断扩大，高效数据访问能力的需求，存储技术的创新和发展，数据安全和隐私保护的挑战，随着AI应用场景的不断扩展，涉及到的数据量也在不断增加。因此，数据安全和隐私保护成为了AI应用面临的挑战之一。存储行业需要提供更安全、更可靠的存储方案，确保用户的数据不会被泄露或遭受攻击。此外，存储行业也需要在存储设备的设计和实现中加强数据加密、身份验证和权限管理等安全措施，以保障用户数据的安全和隐私。可持续发展的考虑：随着AI应用场景的不断扩展，存储行业的能耗和碳排放量也在不断增加。因此，可持续发展成为了存储行业需要考虑的问题之一。未来，存储行业需要采用更加节能和环保的技术，提高存储设备的能效和环保性能，从而实现可持续发展。数据存储与管理：在AI的发展过程中，数据是非常重要的资源。Datamall Chain可以为企业提供灵活、安全、可靠的数据存储和管理方案，帮助企业有效地处理和管理大量的数据。同时，Datamall Chain的分布式存储方案可以提高数据的可用性和可靠性，避免了数据单点故障的问题。数据安全：随着AI技术的发展，用户面临的数据安全风险越来越高。Datamall Chain可以为之提供完整的数据安全保障措施，包括数据加密、数据备份、数据恢复等方案，保证数据的安全性和完整性。数据质量和一致性：在AI领域中，数据质量和一致性对于数据分析和模型训练等方面至关重要。Datamall Chain可以提供数据治理和数据质量控制服务，确保数据的质量和一致性，从而提高数据的可用性和可信度。数据挖掘和分析：AI技术的核心是数据挖掘和分析。Datamall Chain可以为用户提供高效、准确的数据挖掘和分析服务，帮助他们发现数据背后的价值和趋势，提高决策的准确性和效率。综上所述，Datamall Chain在AI发展角度下的存储板块价值是非常显著的，可以为当下发展提供全方位的数据存储、管理、安全、质量、挖掘和分析服务，帮助企业更好地利用数据，推动AI技术的发展和应用。来源：金色财经

金色财经2023-04-20

特定产品ETF日报 | 科创芯片ETF（588200）4月20日上涨4.8%，年初至今上涨50.68%

司认为，通用人工智能能力的涌现、生成式AI应用的商业落地均离不开云端AI算力芯片支撑。目前，云端AI算力芯片渗透率仅为个位数，长期来看，考虑到AI计算的复杂化和AI各类应用活跃用户数的快速提升，我们认为训练、推理型AI算力芯片的市场规模有望保持高增长。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-04-20

煜邦电力：早在2016年即开始研发电力AI技术产品

能巡检解决方案，参与并获得数个电力行业AI应用奖项。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-04-20

华工科技：预计800G光模块出货量将在今年下半年快速增长

23年下半年快速增长，主要推动力集中在AI应用等带来的数据流量的增长、超预期的数据中心带宽需求、以及光模块厂商技术的迭代。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-04-20

AI创新持续催化，消电ETF（561310）涨超1.9%，盘中溢价交易

中心、服务器等云计算基础设施放量，同时AI应用场景有望革新消费电子终端人机交互体验，进而加速各类终端电子化、智能化进程。电子行业“短期景气复苏”，与“中期AI创新成长”之间的逻辑共振得以强化。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-04-20

算力概念大涨，寒武纪市值升破千亿

报表示，通用人工智能能力的涌现、生成式AI应用的商业落地均离不开云端AI算力芯片支撑。目前，云端AI算力芯片渗透率仅为个位数，未来成长空间广阔。GPU最初作为图形计算芯片，在过去十余年的发展中不断迭代升级，逐渐在并行计算、AI智能计算、科学计算等领域崭露头角并获得广泛认可。与此同时，定制化架构的AI算力芯片（如ASIC）也像雨后春笋一般层出不穷，以其性价比、能耗比等优势在AI应用领域取得一席之地。

金融界2023-04-20

【比特日报】比特币“飞流直下”的关键原因找到了！马斯克扬言退出加密货币特斯拉财报“无任何买卖”

T是一种由他最初资助的进步程序员开发的AI应用程序，以及他对该软件如何影响自由信息的更广泛担忧。如果马斯克退出比特币会怎样？马斯克退出加密货币的影响有两个方面，一方面是负面情绪的可能性将在长期中下降。但另一方面，短期的恐慌也将围绕加密资产。负面影响是，马斯克作为推特所有者，具备能力左右数字资产的价值。Aaryamann认为，这肯定会结束。同时，如果马斯克完全退出加密货币，他还可以卖掉特斯拉持有的比特币。这将导致突然而剧烈的抛售，可能会开启比特币的另一个熊市。总计而言，马斯克仍然在加密货币市场上拥有一定的权力，能够左右任何资产的价值。这种不确定性也是许多投资者关注的问题，因为任何资产都可能成为马斯克利益的牺牲品，马斯克可以随时增加或减少任何资产的价值，而无需付出太多努力。#NFT与加密货币#

小萧2023-04-20

中金：目前云端AI算力芯片渗透率仅为个位数未来成长空间广阔

报表示，通用人工智能能力的涌现、生成式AI应用的商业落地均离不开云端AI算力芯片支撑。目前，云端AI算力芯片渗透率仅为个位数，未来成长空间广阔。GPU最初作为图形计算芯片，在过去十余年的发展中不断迭代升级，逐渐在并行计算、AI智能计算、科学计算等领域崭露头角并获得广泛认可。与此同时，定制化架构的AI算力芯片（如ASIC）也像雨后春笋一般层出不穷，以其性价比、能耗比等优势在AI应用领域取得一席之地。

金融界2023-04-20

海光信息涨10.97%，科创芯片(588290.OF)涨2.12%

员认为，通用人工智能能力的涌现、生成式AI应用的商业落地均离不开云端AI算力芯片支撑。目前，云端AI算力芯片渗透率仅为个位数，未来成长空间广阔。GPU最初作为图形计算芯片，在过去十余年的发展中不断迭代升级，逐渐在并行计算、AI智能计算、科学计算等领域崭露头角并获得广泛认可。与此同时，定制化架构的AI算力芯（如ASIC）也像雨后春笋一般层出不穷，以其性价比、能耗比等优势在AI应用领域取得一席之地。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-04-19

芯片板块走强，寒武纪涨超10%，芯片ETF（512760）涨超1.5%，成交额超4.2亿元

司认为，通用人工智能能力的涌现、生成式AI应用的商业落地均离不开云端AI算力芯片支撑。目前，云端AI算力芯片渗透率仅为个位数，长期来看，考虑到AI计算的复杂化和AI各类应用活跃用户数的快速提升，我们认为训练、推理型AI算力芯片的市场规模有望保持高增长。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-04-19

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