以DMC为例，解释去中心化存储技术在解决数据安全、数据可靠性、成本等问题方面的潜力。
随着以ChatGPT为代表的人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）不断发展，AI已经不仅局限于辅助日常生活，更可以在包括数据分析、AIGC、图像识别、自然语言处理、智能决策等在内的工作中，进行大量的自动化操作。AI技术的迅速发展已经成为当前科技领域的重要趋势之一，深刻地改变了人们的生活和工作方式。
AI的发展和迭代依靠对大量的数据进行学习和训练。在训练的过程中，AI可以更好地理解和预测未来的趋势，从而提高其决策的准确性。同时在对数据的学习中，不断优化自己的算法和决策，从而提高其自主性和灵活性。所以数据是AI的重要基础和动力，数据质量和多样性直接影响到AI的效果和表现，数据的安全、成本和存储容量，是影响AI进展的重要因素。
除了大规模的AI学习之外，目前的发展趋势是AI个人化、个性化，每个用户都能够上传自己的信息来训练AI，让AI为不同的个人提供个性化服务，所以未来的个人服务器将拥有更强的算力。
目前主流的方式是将数据存储在云存储系统中，然而中心化的云存储系统存在着一些问题，例如数据安全、数据可靠性、成本等。
数据集中存储，易受攻击和破坏。中心化存储往往采用数据集中存储的方式，将大量数据存储在一个或少数几个中心化服务器中。这种方式容易受到黑客攻击或病毒感染，一旦服务器被攻击或破坏，整个数据集将遭到破坏，对AI的发展造成极大的损害。
数据访问效率低下。中心化存储需要通过网络传输数据，数据访问效率往往受限于网络带宽和传输速度。对于大规模的数据集，数据传输的时间和成本都是非常高昂的，这将影响AI模型的训练和应用。
数据隐私问题。中心化存储将大量用户数据集中存储在服务器中，难以保证数据的安全和隐私。此外，一些互联网公司在收集用户数据时没有征得用户的同意，这也引起了很多隐私泄露的问题。
作为中心化存储的替代方案，去中心化存储显示出了解决上述问题的较大潜能。接下来我们以去中心化存储公链平台Datamall Chain（简称DMC）为例，来解释下这种方案的优势。
去中心化存储可以提高数据的安全性和可靠性。去中心化存储通过将数据分散存储在多个节点上，DMC的众多节点分布在美国、新加坡、香港等多个国家和地区，从而减少了单点故障的风险。此外，去中心化存储采用冗余存储，也就是将一份数据进行多个备份，即使某个节点出现问题，数据也可以被其他节点取代，不会造成数据丢失。
去中心化存储可以降低成本。传统的中心化存储系统需要大量的硬件设备和维护成本，虽然许多云服务商针对企业需要提供了不同的优惠，但价格仍然不菲。而去中心化存储是利用节点的闲置资源，符合今年风靡全球的“共享”概念，降低硬件设备和维护成本，这样可以降低人工智能技术的研发和应用成本，从而推动人工智能技术的快速发展。
不仅如此，DMC还提供的两种方式，进一步降低用户的成本：①公平透明的去中心化存储交易市场，让供应商和需求方在价格上充分博弈；②兼容当下主流市场其他去中心化存储市场的存储设施，都变成 DMC 的存储服务来源，打破了不同存储存储项目之间的壁垒，进一步降低价格。
去中心化存储能够提高数据的共享和可访问性。在AI发展的过程中，不同组织和个人之间需要共享数据，以实现更好的协作和创新。去中心化存储技术能够打破数据壁垒，使得数据能够更加容易地被共享和访问。这对于AI的发展来说尤为重要，因为数据的质量和数量是AI算法性能的重要因素之一，共享数据能够提高算法性能和准确性。
未来，去中心化存储的发展方向将会更加智能化和自动化，更加智能地管理数据和资源，并且可以通过自动化的方式来优化数据的存储和使用。同时，去中心化存储也将更加注重数据的安全和隐私保护，采用更加先进的加密技术和隐私保护技术，以保证数据的安全性。去中心化存储技术的应用范围将会不断扩大，并渐渐成为AI发展不可或缺的一部分。
