В 2026 году расходы на облачные сервисы заняли второе место среди затрат средних IT- и SaaS-компаний, уступая только фонду оплаты труда и составляя в среднем 10% годовой выручки. На рабочие нагрузки, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением, приходится 22% облачных расходов, из-за чего ежемесячные счета колеблются в диапазоне от 5% до 10% выручки. Это делает финансовое планирование и контроль прибыли крайне сложными. В то же время в 2025 году AWS, Microsoft Azure и Google Cloud столкнулись с несколькими крупными сбоями. Резкий рост цен, привязка данных к провайдеру и частые перебои в работе сервисов вынуждают компании искать альтернативную инфраструктуру для хранения и обработки данных.
На этом фоне Web3-уровень данных, включающий децентрализованное хранение, слои доступности данных в блокчейне и AI-ориентированные слои памяти, выходит за пределы крипто-сообществ и попадает в поле зрения лиц, принимающих инфраструктурные решения. По данным Gate на 1 июля 2026 года (UTC+8), токен UB децентрализованного протокола данных Unibase стоит 0,08298 $ — это на 22,30% ниже, чем за последние сутки, но на 429,16% выше, чем год назад. Рыночная капитализация составляет около 207 млн долларов. Такая волатильность указывает на высокий интерес к сектору Web3-уровня данных, а также подчеркивает характерную для новых инфраструктурных решений нестабильность на раннем этапе коммерциализации. В этой статье проводится системное сравнение Web3-уровня данных и традиционных облачных баз данных по четырём направлениям: структура затрат, безопасность и прозрачность данных, масштабируемость и адаптация данных для обучения ИИ.
Структура затрат: от «арендной модели» к «конкурентному ценообразованию»
Традиционные модели ценообразования облачного хранения строятся на капитальных и операционных расходах централизованных дата-центров, часто с существенными надбавками за хранение в разных регионах. Годовая стоимость хранения в AWS S3 Standard составляет около 267 $ за 1 ТБ. Децентрализованные протоколы хранения выходят на этот рынок с заметно более низкими ценами.
Walrus — децентрализованный протокол хранения на базе сети Sui с финансированием в размере 140 млн долларов — предлагает субсидированную ставку 50 $ за 1 ТБ в год. Это значит, что при наличии субсидии Walrus обходится примерно в пятую часть стоимости AWS S3. Даже без субсидии целевая цена Walrus составляет около 0,005 $ за 1 ГБ в месяц, что значительно ниже стандартной ставки AWS S3 — примерно 0,023 $ за 1 ГБ в месяц.
Однако сравнивать только стоимость хранения недостаточно. Главная ловушка традиционных облачных сервисов — плата за передачу данных: каждый раз при пересечении региональных границ провайдер взимает дополнительную плату. Децентрализованные протоколы хранения, такие как Shelby (разрабатывается Aptos Labs совместно с Jump Crypto), используют единую глобальную область имён, что позволяет перемещать данные между регионами без дополнительных региональных надбавок. Ожидается, что стоимость передачи данных у Shelby будет примерно на 70% ниже, чем у традиционных облачных провайдеров.
В ноябре 2025 года Filecoin объявил о полном переходе к стратегии «Onchain Cloud», позиционируя себя как «проверяемая, принадлежащая разработчикам инфраструктура» и предлагая хранение на блокчейне по ценам ниже AWS. К началу 2026 года более 100 команд работали на базе Filecoin Onchain Cloud, обрабатывая свыше 6 500 платёжных маршрутов.
С точки зрения структуры затрат ключевое преимущество децентрализованного хранения заключается в отсутствии необходимости в крупных капитальных вложениях в инфраструктуру: узлы хранения управляются независимыми участниками по всему миру, а конкуренция на стороне предложения снижает стоимость единицы хранения. При этом важно учитывать, что часть низких цен сейчас обеспечивается за счёт субсидий, и устойчивость такой модели в долгосрочной перспективе пока не подтверждена.
Безопасность и прозрачность данных: проверяемость против доверия провайдеру
Традиционные облачные базы данных строятся на модели безопасности «доверие единому провайдеру». Пользователи полагаются на внутренние механизмы AWS, Azure или Google Cloud для гарантии целостности данных, контроля доступа и соответствия требованиям. Однако у этой модели есть два принципиальных недостатка.
Во-первых, пользователи не могут самостоятельно проверить, как именно провайдер обращается с их данными. В Shelby отмечают, что традиционное облачное хранение «не имеет встроенного механизма для проверки того, какие данные предоставляются, на каких условиях и соблюдаются ли права доступа». В случае утечек или несанкционированного внутреннего доступа пользователи вынуждены полагаться на постфактум отчёты провайдера.
Во-вторых, централизованная архитектура создаёт риск единой точки отказа. Если инфраструктура конкретного облачного провайдера выходит из строя в регионе или подвергается цензуре, страдают все приложения, зависящие от этого провайдера. Децентрализованные протоколы хранения, такие как Walrus, распределяют данные между независимыми узлами по всему миру, стремясь «вернуть контроль пользователям» за счёт усиления приватности и устойчивости к цензуре со стороны одной компании.
Web3-уровень данных предлагает принципиально иной подход к безопасности — проверяемость. Например, распределённый протокол индексации The Graph использует несколько независимых индексаторов, которые размещают в стейкинге токены GRT для выполнения индексации, а результаты запросов могут быть проверены криптографически. Это означает, что потребителям данных не нужно доверять одному централизованному узлу — корректность данных обеспечивается экономическими стимулами и криптографией.
Децентрализованный слой доступности данных Unibase (Unibase DA) идёт дальше, интегрируя доказательства с нулевым разглашением и fraud proofs в процесс валидации, делая проверяемость данных на блокчейне базовым элементом для взаимодействия AI-агентов. Для сценариев, где требуется высокая достоверность данных — например, ценовые оракулы DeFi или протоколы голосования в системах управления, — такая проверяемость незаменима.
Тем не менее, модель безопасности современных децентрализованных протоколов хранения и слоёв данных имеет свои компромиссы. Операция узлов требует более сложного управления ключами и стратегий избыточности данных, а отдельные протоколы пока сложнее в освоении и эксплуатации по сравнению с традиционными облачными сервисами.
Масштабируемость: узкие места по пропускной способности и модульные прорывы
Масштабируемость традиционных облачных баз данных ограничена мощностями инфраструктуры одного провайдера, однако ведущие игроки, такие как AWS и Azure, обеспечивают высокую масштабируемость для большинства сценариев за счёт глобальных региональных развертываний и эластичных вычислительных ресурсов. В Web3-уровне данных проблема масштабируемости стоит острее — ограниченная пропускная способность блокчейнов долгое время сдерживала развитие приложений, работающих с данными на блокчейне.
Ситуация начинает меняться. В январе 2026 года Celestia анонсировала протокол Fibre Blockspace, который в тестах на 498 узлах достиг пропускной способности 1 терабит в секунду (1 Тбит/с) — это в 1 500 раз больше изначальной цели в дорожной карте. На этой инфраструктуре OnchainDB запустила модель базы данных «оплата за запрос»: разработчики размещают данные приложений на слое доступности данных Celestia и получают доход каждый раз, когда их данные запрашиваются. 70% дохода от операций чтения/записи распределяется между разработчиками приложений, 30% — платформе.
Основная логика такова: когда стоимость хранения байта в базовом блокчейне становится достаточно низкой, AI-агенты могут экономически оправданно запрашивать данные по принципу микроплатежей за каждое использование. OnchainDB позиционирует себя как «слой обнаружения» для AI-агентов, позволяя им автономно находить датасеты, оплачивать доступ по запросу, сопоставлять информацию между приложениями и обрабатывать результаты без участия человека.
На уровне индексации в дорожной карте The Graph на 2026 год — шесть новых продуктов и интеграция с AI, чтобы стать опорой данных для Web3-приложений. Ключевая идея: по мере роста мультичейн-экосистемы и числа приложений спрос на индексацию и запросы данных на блокчейне будет расти экспоненциально, а централизованные решения не способны обеспечить требуемую устойчивость к цензуре и проверяемость для децентрализованных приложений.
С точки зрения масштабируемости Web3-уровень данных меняет парадигму: от «блокчейны слишком медленные» к «модульная инфраструктура поддерживает крупномасштабные приложения с данными». Однако этот переход требует времени для подтверждения на практике — пропускная способность Celestia Fibre в 1 Тбит/с пока что достигнута в тестах, а реальная производительность в масштабных внедрениях ещё не проверена.
Преимущества для обучения ИИ: отслеживаемость, проверяемость, монетизация
Качество и отслеживаемость данных для обучения ИИ становятся ключевым ограничением для развития крупных моделей. В традиционных подходах сбор, разметка и валидация данных для обучения централизованы, что затрудняет отслеживание источников, авторизаций и вкладов. Web3-уровень данных предлагает альтернативное решение.
Unibase — яркий пример. Эта децентрализованная память для AI-агентов объединяет три модуля: Membase (система долгосрочной памяти для ИИ), AIP Protocol (протокол взаимодействия агентов) и Unibase DA (слой доступности данных). Вместе они обеспечивают AI-агентам непрерывное обучение и кроссплатформенное взаимодействие. В отличие от традиционных ИИ-систем с ограниченным контекстом, Unibase позволяет агентам извлекать историческую информацию за длительный период, реализуя настоящее непрерывное обучение. На 1 июля 2026 года токен UB стоит 0,08298 $ — за короткий срок снижение на 22,30%, но рост на 312,75% за 90 дней и 429,16% за год. Это отражает значительную премию рынка за инфраструктуру AI+данные, а краткосрочная волатильность указывает на раннюю стадию развития сектора.
Для отслеживания происхождения данных и стимулирования вкладчиков проект Poseidon (инфраструктура AI-данных на блокчейне, инкубатор Story Foundation) строит платформу, где пользователи предоставляют данные для обучения ИИ и получают вознаграждение. Ключевой механизм: блокчейн фиксирует источник, отбор, разметку и ценность вклада для каждого элемента данных, позволяя авторам отслеживать использование своих данных и получать соответствующее вознаграждение.
Для поставщиков данных для обучения ИИ Web3-уровень данных решает две проблемы, которые трудно преодолеть в традиционных моделях:
Проверяемость: В централизованных закупках данных для ИИ покупатели не могут независимо проверить легальность источников, точность разметки или объём прав. Слой данных с проверкой на блокчейне позволяет аудировать каждую транзакцию с данными.
Стимулы: В традиционных схемах распределения доходов за сбор и разметку данных прозрачность низкая. Благодаря смарт-контрактам и токенам Web3-уровень данных позволяет автоматизировать и прозрачно распределять вознаграждения между вкладчиками, разметчиками и тренерами моделей.
Мировой спрос на ИИ в 2026 году оценивается в 300 млрд долларов. При таком масштабе стоимость и качество данных становятся ключевыми факторами конкурентоспособности для AI-компаний. Проверяемость и устранение посредников, которые реализует Web3-уровень данных, дают ему уникальное преимущество в инфраструктуре данных для обучения ИИ.
Однако важно отметить, что реальное внедрение Web3-уровня данных в сценариях обучения ИИ пока находится на ранней стадии. В тестовой сети Unibase зарегистрировано более 200 агентов и свыше 12,4 млн записей памяти на блокчейне, однако основная часть данных поступает от крипто-проектов, а вовлечённость традиционных AI-компаний остаётся низкой.
Заключение
Объём рынка платформ для индексации Web3-данных, по прогнозам, вырастет с 2,12 млрд долларов в 2025 году до 2,68 млрд в 2026 году, что соответствует среднегодовому темпу роста 25,9%. К 2030 году рынок может достичь 6,77 млрд долларов. Такая динамика говорит о том, что рынок реально инвестирует в решение ключевого вопроса: архитектура инфраструктуры данных смещается от «приоритета удобства» к «приоритету проверяемости и суверенитета данных».
С точки зрения затрат децентрализованное хранение уже сейчас существенно дешевле традиционных облачных сервисов: Walrus примерно на 80% дешевле AWS S3, а стоимость передачи данных у Shelby ожидается на 70% ниже. Но сохранится ли этот разрыв после отмены субсидий — вопрос открытый.
С точки зрения безопасности и прозрачности проверяемость, которую обеспечивает Web3-уровень данных (гарантия корректности данных с помощью криптографических доказательств и экономических стимулов), — это уникальное преимущество, недоступное традиционным облачным сервисам. В критически важных сценариях (DeFi, управление, происхождение данных для обучения ИИ) эта проверяемость может стать решающим фактором.
С точки зрения масштабируемости пропускная способность Celestia в 1 Тбит/с и мультичейн-архитектура индексации The Graph решают технические ограничения для масштабирования приложений Web3-уровня данных. Однако большая часть инфраструктуры ещё тестируется или находится на ранних стадиях внедрения, и для подтверждения масштабируемости потребуется время.
С точки зрения адаптации данных для ИИ архитектура Web3-уровня данных с акцентом на происхождение, стимулы и проверяемость максимально соответствует требованиям инфраструктуры для обучения ИИ. Тем не менее, основной вопрос — скорость внедрения среди традиционных AI-компаний.
Наиболее взвешенная оценка на данный момент: Web3-уровень данных не является полной заменой традиционных облачных баз, а предоставляет уникальную ценность в отдельных сценариях — там, где необходимы проверяемость, суверенитет данных и устойчивость к цензуре, — чего не могут дать традиционные архитектуры. По мере развития модульной блокчейн-инфраструктуры и роста спроса на данные для ИИ это преимущество переходит из «теоретического» в «осязаемое коммерческое». Для лиц, принимающих решения в инфраструктуре, оптимальной стратегией на данном этапе может стать пристальное наблюдение за развитием сектора и запуск пилотных проектов в подходящих кейсах.
FAQ
1. Может ли Web3-уровень данных полностью заменить облачные базы AWS?
Пока нет. Web3-уровень данных даёт преимущества в проверяемости, устойчивости к цензуре и суверенитете данных, но уступает AWS по задержкам при чтении/записи, зрелости эксплуатации и инструментам экосистемы. Их стоит рассматривать как дополняющие друг друга решения: Web3-уровень данных подходит для сценариев, где важны прозрачность и возможность аудита, а традиционные облака — для высокочастотных и низколатентных нагрузок.
2. Действительно ли децентрализованное хранение дешевле AWS?
Если смотреть только на плату за хранение, протоколы вроде Walrus сейчас дешевле AWS S3, но часть стоимости покрывается за счёт субсидий. Если учитывать плату за передачу данных, децентрализованные протоколы могут быть ещё выгоднее из-за отсутствия региональных надбавок, однако долгосрочная стабильность цен под вопросом, а дополнительные расходы на избыточность и извлечение данных тоже нужно учитывать.
3. Как Web3-уровень данных обеспечивает безопасность?
За счёт шифрования, шардирования, хранения с избыточностью на нескольких узлах и экономических стимулов (например, штрафов за стейкинг) для предотвращения потери или подделки данных. Проверяемость на блокчейне также делает журналы доступа и истории изменений общедоступными для аудита, снижая риски злоупотреблений и единой точки отказа, хотя пользователи должны самостоятельно управлять приватными ключами.
4. Почему для обучения ИИ нужен Web3-уровень данных?
Потому что обучение ИИ критично зависит от легальности источников данных и качества разметки. Web3-уровень позволяет отслеживать каждого вкладчика, объём авторизации и процесс разметки, а также автоматически распределять вознаграждения через смарт-контракты — это решает проблему «чёрного ящика» в традиционных закупках данных, снижает юридические риски и повышает качество.
5. Какие главные барьеры для внедрения Web3-уровня данных сегодня?
Основные препятствия: техническая зрелость (пропускная способность и задержки пока уступают централизованным решениям), сложность освоения для разработчиков, отсутствие стандартизированных интерфейсов и опасения по поводу соответствия требованиям регуляторов у корпоративных клиентов. Кроме того, волатильность цен токенов может влиять на стабильность долгосрочного бюджетирования компаний.
