分散型ストレージはAIモデルの重みを保存するために使用され、コストは従来のクラウドサービスよりもはるかに低いです。このアプローチはAIインフラの未来にとって非常に重要です。ただし、私のやり方は：絶対にローカルのハッシュ検証のステップをスキップしません。

理由は非常に現実的です。誤り訂正符号はネットワーク伝送やノードの再構成中にデータの安全性を保護できますが、最終的なユーザーとしては、データを100%完璧に復元できると盲信するのは非合理的です。特に対抗性攻撃の環境では、モデルファイルがたとえ1ビットだけ改ざんされても、生成される結果が歪む可能性があります。

私のフローは次の通りです：分散ストレージからモデルをダウンロードした後、まずローカルでハッシュを計算し、アップロード時の元の指紋と比較します。両者が完全に一致すれば初めてモデルをGPUメモリにロードします。安価なストレージコストを犠牲にしてでも、より厳格なクライアント検証を行う必要があります。これは過度な慎重さではなく、必要な技術的ポイントです。