1. 真正的 web3 项目？
目前 web3 项目最大的问题是所有项目的核心内容都依赖于 web2 基础设施。想象一下，如果平台服务器宕机，项目将会消失，去中心化还会存在吗？这将一次性失去主导权。如果各国的平台面临不可抗力的情况，无论用户是否同意个人信息保护条款，都不得不乖乖交出数据。如果平台的数据库被设置了后门或遭到外部黑客攻击，所有数据也有立即被摧毁的风险。想象一下过去 20 年的 WeChat 聊天记录或 ins 记录消失了。我们所有的回忆将会彻底消失。因此，我们必须探索真正的 web3。必须有访问密钥才能访问数据的环境，除了我之外，其他任何人都无法访问的数据，这将具有非常强大的优势。将所有 web3 项目的基础设施替换为 web3 架构将成为核心趋势。
- 那么，谁能在真正的 web3 存储架构中取得成功呢？arweave、文件币，还是 绿地？
目前在存储领域构建真正 web3 的项目有很多，从文件币开始。而赢家将不是文件币，而是币安的绿地。深入挖掘文件币的本质，可以发现存储的数据是无效数据。数据分为有效数据和无效数据。现在可以看到，哪个项目在文件币上存储了有效数据。现在还不存在。只是强行制造了生态系统。项目不会为了分散存储而重新部署到 FVM。即使部署，运营多链的成本也非常高，风险也太大。从过去 Steph 的 BSC 和 Solana 多链的一系列事故中可以看出。目前 BSC 项目可以使用跨链桥与绿地进行交换，这不仅节省了时间，而且对于长期使用的项目来说，价格更便宜，非常有吸引力。
3. 那么，文件币仍然是存储领域的领头羊的原因是什么？
首先，文件币在存储领域通过技术先发优势处于领先地位，因此人们愿意投资这个概念。但是，由于存储领域的复杂性，尽管文件币占据了先发优势，最终仍然只会成为先驱者。像华为和谷歌这样的巨头，每年都有成千上万的研究人员开发和维护庞大的存储网络。这不是中小企业能够长期运营的事情。其次，文件币表面上看似在开发应用程序，但实际上收益是通过 DeFi 模型获得的。在区块链行业，实际上在文件币上发布内容的团队并不多。大多数人依赖于 web 2.0 的供应商。没有人通过开发应用程序赚钱。相反，他们开设节点，提高代币价格。在区块链行业，价值是由代币价格决定的。但是，像往常一样，价格的上涨伴随着风险。
以公链战争为例，现在是 BSC 崛起之前，假 DeFi 项目泛滥的时期。当 BSC 成长时，所有项目都会从 Huobi 链或 OKEx 智能链转移到 BSC。
分析一下新公链为何难以成功。价格缺失：新公链没有主网价格，而 BNB 有价格，因此人们会想在 BNB 链上构建应用程序。因为每个人都有初始的盈利动机。BNB 将成为绿地的唯一支付货币：BNB 将成为绿地的唯一支付货币，因此人们可以在这里获得利益。稳定性问题：其他链的稳定性不如 BNB 链或币安。甚至有些链在发布一个月前就出现了重大漏洞。数据存储：在 BSC 上进行的项目的数据都必须存储在绿地，因此当前庞大的用户基础也成为一个吸引人的点。
为什么在公链战争中只有交易所能获胜？因为好的技术框架是先于应用程序存在的，而不是应用程序先于更优化的技术框架。以 Web 2.0 的云服务为例。目前市场上有谷歌云、阿里巴巴云、AWS 云、腾讯云等。这些大企业已经拥有大量的内部需求，并且不会将这部分利润分给外部人。由于对数据的各种需求，全球需要布置节点。中小企业很难处理这些事情。这是只有大企业才能完成的事情。因此，全球最大的交易所币安在存储领域处于最有利的位置。
4. 这里谈谈为什么十年前几乎所有制造商都在进行去 IOE。
IOE 代表 IBM、ORACLE、EMC。IBM 制造操作系统、计算机和小型计算机，ORACLE 制造数据库。可以将绿地想象成数据库。EMC 处理文件存储工作。
过去，由于 IOE 是综合品牌，因此在 IOE 整个系统下建立了中小企业，但随着这些中小企业的成长，IOE 无法满足这些企业的所有需求。中小企业需要行业定制服务。此外，IOE 的服务和机器非常昂贵。过去团队小的时候，租一个小办公室只需 5000 元。但当团队规模达到数千人时，按每人 5000 元收取佣金的费用比直接建造一栋楼的费用更便宜。因此，大型企业开始自己建造建筑，开发自己的云服务。
最终，当前所有的云服务都是脱离 IOE 的产物。严格来说，并不是消除 IOE，而是将其降级为下层。云服务使用自己的操作系统、自己的数据库和自己的存储系统。实际上，使用 IOE 的标准是相同的。只是 IOE 品牌不再使用而已。而去 IOE 的更重要原因是对个人隐私的需求。
- 如果 web2 企业的个人隐私问题是公共服务使用的核心问题，那么 web3 将如何解决这个 web2 的核心问题？
如果中小企业在其他 web2 云服务器上生成文件，那么如果这个文件被平台获取，中小企业的创意就被窃取了。web2 的核心问题是所有公司都声称安全，但即使是那些正式声明不会窃取用户个人信息的公司也无法做到这一点。因为他们的代码没有公开，他们的公司机制也没有公开。这就像一个黑箱。
保护初创企业的知识产权和信息是最大的叙事。例如，假设一家公司在创业时租用了这栋建筑中的一个小房间。无论是使用 IaaS（基础设施即服务）还是 SaaS（软件即服务），都无关紧要。（这里的 IaaS 是指租用数据中心，安装自己的操作系统和文件存储服务器，而 SaaS 是指在互联网上使用谷歌文档。）无论是使用 IaaS 还是 SaaS，只要使用别人的东西，从创建新文档的那一刻起，一切都在他人的监视之下，完全透明。用户不知道这些平台会做出什么恶行。谷歌的 “不要作恶” 是广告费用制造的形象。然而，由于 Web2 公司的特性，公开所有代码是不可能的，无法了解该公司的运营机制。
如果所有内容的元数据都通过智能合约保护呢？访问权限、使用权限和引用权限都通过智能合约进行监管。而且这些智能合约可以开放源代码进行审查，那么真正的 “代码即法律” 就形成了。
web3 的智能合约打破了代码公开的壁垒。英语中有句谚语：“不要作恶，不能作恶”。为什么股票质押贷款争议多，而 ICO 没有大问题，原因在于智能合约。这些规则可以透明地进行审查。
如果 web3 将智能合约引入存储领域，即存储服务的 SaaS 标准协议是开源和公开的，用户可以查看 web3 应用程序内部。应用程序可以确认对内容的权限操作是否合理。通过这种方式，解决用户内容被应用程序滥用的问题，真正保护用户的个人隐私。
web3 存储服务为中小企业创业提供了成功保护个人隐私的存储服务。因为 web3 存储服务协议都是公开的，可以审查。其他人想要访问我的文件，必须通过访问密钥，没有访问密钥，任何人都无法访问我的文件。其他人想要访问我的文件并不是不可能。在大家都认可的前提下，只需支付一定的费用。
这将真正保护用户的个人隐私，激活所有内容创业产业。在内容创业中，最令人害怕的就是抄袭。这样一来，必须支付佣金和 BNB 才能访问他人的文件。这样，音乐产业、游戏产业以及 NFT 等整体都会被激活。
此外，其他人盗用聊天账户并使用聊天内容的问题也可以通过 web3 存储服务解决。使用我的聊天内容，只需支付费用以获取我的访问密钥，就可以在广告中使用。
Web3 存储是一个巨大的负面影响，Web2 中与存储相关的所有产业都可以重新创新。数据主权终于将回到用户手中，连绿地都无法夺走。
6. 如果用户能够重新获得管理和受益于自己数据的权利，那么带来爆炸性发展的 AI 能否为人类提供更好的服务？
AI 主要由两个部分组成。一部分是算法，另一部分是内容。内容和算法结合在一起形成 AI。基本上，所有人的算法几乎是相同的。那么，当前的训练方法有什么特别之处吗？实际上没有。重要的是数据。数据越多的人就越强大。中国的 AI 技术之所以出色，是因为中国人多，数据量大。
AI 的本质是什么？就是大规模模型和训练数据。为了获取训练数据，大企业正在争夺数据。例如，如果用户数据存储在腾讯那里，那就是用户的数据，而不是腾讯公司的数据。
所以这就是 AI 投资的误解。为什么机构对 AI 的关注是错误的？AI 成功的关键在于用户权限和鼓励用户提供内容，而没有 web3 存储服务是不可能的。如果不通过智能合约规定数据使用，用户的数据就会被免费使用，用户为什么要提供免费内容？平台可以随心所欲地使用用户上传的照片，但用户却得不到任何报酬。这种商业模式不会长久。
未来，随着 web3 存储结构的引入，所有数据权限将归用户所有。用户上传照片后，查看照片需要付费，使用照片也需要付费，AI 识别和 AI 采用也需要付费。任何人想要使用用户的照片进行模型训练都需要付费。平台有其自身的价值，因此获得 10% 的收益，用户获得 90%。平台将不再能够免费使用用户数据。甚至侵犯肖像权或警方请求视频等行为也必须通过用户的访问密钥才能实现。未来，权限管理可能成为一个产业。帮助用户管理不同平台的权限，处理向用户收费等事务。
回顾过去，我们对伊隆・马斯克收购推特的看法太肤浅了。我们认为收购推特是巨大的损失，但现在意识到这是偏见。现在在推特上可以看到一切，这就是信息的海洋。我们人类只是 AI 的引导者。AI 的所有 AIGC 内容都是基于我们（web3 存储平台）能够控制的内容生成和收益分配的语言开发，UGC（用户生成内容）将真正转变为 AIGC 的孵化器。在智能合约的保护下，人类将能够长期获得收益。
事实上，许多企业已经意识到了这一点。
赚钱的机会总是存在，但关键在于人们是否能够挖掘它。
因此，存储，web3 的存储不仅仅是改变 web3 产业，而是改变整个技术产业。AI 的基础是内容，而 AI 能够控制内容获取的方法，只有通过 web3 水平的访问控制和经济模型才能实现。只有由人类控制的 AI 才是真正对人类有用的 AI。因此，这确实是一个跨时代的巨大机会。