Нещодавно спостерігався цікавий тренд у екосистемі. Глибока інтеграція Walrus і Sui, а також стратегія io.net у напрямку GPU + зберігання формують цілісний технічний цикл. До початку 2026 року ця комбінація справді проявить свій потенціал — можливість захисту даних під час навчання кастомних моделей стане ключовою перевагою.

DLP Labs також проводить експерименти, впроваджуючи систему кредитування вуглецю у логістичне управління, що знизило витрати на 22%. Це звучить не дуже популярно, але саме це показує, наскільки великий потенціал для оптимізації деталей обробки даних.

Подібна логіка проявляється і у сфері технологій для здоров’я. Уявіть проєкт на кшталт CudisWellness — приватне зберігання користувацьких даних, при цьому користувачі отримують дивіденди. Це торкається суті "економіки даних", чи не так? У традиційній моделі користувачі пасивні, платформа отримує вигоду; але з іншим підходом, користувачі можуть програмно контролювати доступ до своїх даних і навіть брати участь у розподілі цінності.

Екосистема Sui фактично створює "швидку смугу AI". Дані до річниці основної мережі це добре ілюструють — Seal шифрування обробля понад 80 000 записів на день, понад 190 проектів вже проводять експерименти на цій платформі. Це свідчить про те, що від концептуального підтвердження до запуску продукту, здатність екосистеми зростає.

Якщо вас ці напрямки цікавлять, варто витратити час на ознайомлення з партнерами екосистеми. Деталі стратегії зберігання io.net дуже цікаві і можуть змінити ваше уявлення про логіку інвестицій у приватний AI. Як новий тип інфраструктури, рушійна сила приватного AI привертає дедалі більше розробників і інвестицій, зокрема у подальші кроки Sui Foundation.