Недавно наблюдается интересное развитие в экосистеме. Глубокая интеграция Walrus и Sui, а также стратегия io.net в области GPU+хранения формируют полноценный технологический цикл. К началу 2026 года эта комбинация действительно начнет показывать свою силу — защита данных при обучении пользовательских моделей станет ключевым преимуществом.

DLP Labs также проводит эксперименты, внедряя систему углеродных кредитов в управление логами, что снижает издержки на 22%. Звучит немного необычно, но именно это подчеркивает огромный потенциал оптимизации деталей обработки данных.

Аналогичная логика прослеживается и в области технологий здравоохранения. Представьте проект вроде CudisWellness — конфиденциальное хранение пользовательских данных с возможностью получения дивидендов. Разве это не затрагивает ключевую проблему "экономики данных"? В традиционной модели пользователи пассивны, платформа получает выгоду; но при другом подходе, пользователь может программно управлять доступом к данным и даже участвовать в распределении ценности.

Экосистема Sui по сути строит "скоростной AI". Данные за год работы основной сети ясно это подтверждают — обработка с шифрованием Seal превышает 80 тысяч в день, и более 190 проектов уже проводят эксперименты на этой платформе. Это говорит о том, что от проверки концепции до внедрения продукта, способность экосистемы расти и развиваться продолжает увеличиваться.

Если вас интересуют эти направления, стоит уделить время изучению партнеров внутри экосистемы. Детали решения io.net по хранению очень перспективны и могут изменить ваше мнение о логике инвестиций в приватный AI. В качестве новой инфраструктурной формы, движущая сила приватного AI привлекает все больше разработчиков и инвестиций, особенно в контексте дальнейших шагов фонда Sui.