El almacenamiento descentralizado se utiliza para alojar pesos de modelos de IA, y su coste es realmente mucho menor que el de los servicios en la nube tradicionales. Esta estrategia es clave para el futuro de la infraestructura de IA. Sin embargo, mi enfoque es: nunca saltarse este paso de verificación hash local.

La razón es muy práctica. Aunque los códigos de corrección de errores pueden proteger los datos durante la transmisión en red y la reorganización de nodos, como usuario final, confiar ciegamente en que los datos se restauran al 100% de manera perfecta no es racional. Especialmente en entornos de ataques adversariales, si el archivo del modelo se modifica incluso en un solo bit, el resultado generado puede desviarse.

Mi proceso es el siguiente: después de descargar el modelo desde el almacenamiento distribuido, primero calculo el hash localmente y lo comparo con la huella digital original al subirlo. Solo si ambos coinciden completamente, me atrevo a cargar el modelo en la memoria de la GPU. Los costos de almacenamiento económicos deben traducirse en una validación del cliente más estricta. Esto no es una precaución excesiva, sino un punto técnico necesario.