去中心化存储用来放AI模型权重，成本确实远低于传统云服务，这套思路对AI基础设施的未来很关键。不过我的做法是：绝不跳过本地哈希校验这一步。

原因很现实。虽然纠删码能保护数据在网络传输和节点重组中的安全，但作为最终使用者，盲目信任还原数据100%完美是不理性的。特别在对抗性攻击的环境下，模型文件即便只被改一个比特，生成的结果就可能走样。

我的流程是这样的：从分布式存储下载模型后，先在本地算Hash，对比上传时的原始指纹。只要两者完全一致，才敢把模型加载进显存。便宜的存储成本，必须换来更严格的客户端验证。这不是过度谨慎，是必要的技术卡点。