La crescita esponenziale dell'Intelligenza Artificiale ha generato una necessità critica di archiviazione massiva, ma l'infrastruttura attuale è dominata da pochi fornitori di cloud centralizzati.
Questa centralizzazione crea dei "silos" di dati, dove i costi di uscita (egress fees) e il cosiddetto vendor lock-in rendono proibitivamente costoso per sviluppatori e aziende spostare o condividere liberamente i propri dataset, limitando l'innovazione collaborativa.
Oltre alle barriere economiche, esiste il rischio inerente di censura e di punti critici di vulnerabilità (single points of failure).
Quando i modelli di IA e i dati sensibili risiedono su server controllati da un'unica entità aziendale, la privacy e la disponibilità permanente dei dati vengono compromesse, sottomettendo gli utenti a cambi arbitrari di policy o a interruzioni di servizio che possono paralizzare operazioni critiche.
