Le stockage décentralisé est utilisé pour héberger les poids des modèles d'IA, et le coût est effectivement bien inférieur à celui des services cloud traditionnels. Cette approche est cruciale pour l'avenir de l'infrastructure IA. Cependant, ma méthode consiste à ne jamais sauter l'étape de vérification locale du hash.

La raison est très concrète. Bien que le code de correction d'erreurs puisse protéger la sécurité des données lors de leur transmission sur le réseau et de la recomposition des nœuds, en tant qu'utilisateur final, faire confiance aveuglément à une restauration de données à 100 % parfaite n'est pas rationnel. Surtout dans un environnement soumis à des attaques adverses, même un seul bit modifié dans le fichier du modèle peut faire dévier le résultat généré.

Voici mon processus : après avoir téléchargé le modèle depuis le stockage distribué, je calcule d'abord le hash localement, puis je compare avec l'empreinte originale lors de l'upload. Tant que les deux correspondent parfaitement, je n'ose pas charger le modèle dans la mémoire vidéo. Un coût de stockage peu élevé doit être compensé par une vérification client plus stricte. Ce n'est pas une prudence excessive, mais une étape technique nécessaire.