ChatGPT AI对数据存储的需求与DMC的未来的机会

AI的快速发展已经深刻影响了整个技术产业，就目前当下ChatGPT作为一种大型语言模型的强人工智能，其核心逻辑: ChatGPT开启大模型“军备赛”，存储作为计算机重要组成部分明显受益: ChatGPT开启算力军备赛，大模型参数呈现指数规模，引爆海量算力需求，模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，同时也对数据传输速度提出了更高的要求。XPU、内存、硬盘组成完整的冯诺依曼体系，以一台通用服务器为例，芯片组+存储的成本约占70%以上，芯片组、内部存储和外部存储是组成核心部件；存储是计算机的重要组成结构，“内存”实为硬盘与CPU之间的中间人，存储可按照介质分类为ROM和RAM两部分。

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

2.具有更高的可用性

3.保护数据的隐私性

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。

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。