币圈界报道：

Shelby 进入私有测试：Aptos 构建的去中心化数据层首获企业实测

由 Aptos Labs 主导开发的去中心化数据基础设施项目 Shelby，已正式迈入私有测试阶段。目前，首批合作企业的核心工作负载已在真实生产环境中稳定运行，标志着该系统从概念验证迈向实际应用的关键一步。

从区块链底层到智能计算枢纽：项目定位持续演进

Shelby 最初作为 Web3 生态中高性能数据层被提出，位于应用层之下，承担数据存储、迁移与可用性管理功能。随着技术演进，其重点逐渐转向支持人工智能及高算力密集型任务，尤其关注数据位置与计算执行之间的动态匹配需求。

三类前沿场景并行验证：企业级数据挑战全景呈现

入选首批测试的三家企业分别来自企业级人工智能、分布式三维渲染以及现实世界空间数据处理领域。此举并非为单一用途验证，而是通过高度差异化的数据特征与处理模式，全面评估 Shelby 在复杂环境中的适应性。

Teepin 正致力于构建基于自有数据与开源模型的企业级 AI 平台，其与 Shelby 的集成始于底层数据架构，旨在打通未来向更广泛计算服务扩展的技术路径。

Pictor Network 致力于打造去中心化 3D 渲染网络，其算力资源分布于多点，数据的即时可访问性直接决定算力利用率，对低延迟数据调度提出严苛要求。

PathPulse 则专注于从物理世界视频流中提取空间智能信息，这类应用常在特定区域生成海量原始数据，需在异地完成分析与处理，形成典型的“数据产生地—处理地”分离模式。

核心矛盾：计算与数据的地理错位难题

尽管应用场景各异，三家企业均面临同一困境：数据存储位置与计算资源分布不一致。当工作负载在不同服务商、区域或硬件平台间迁移时，传统方式依赖人工复制与同步，效率低下且易出错。

Shelby 的设计目标正是打破这一僵局。它试图构建一个可灵活响应工作负载变化的数据层，使团队能根据实际需求选择最优计算环境，而非受限于现有数据的存放位置。

共建驱动产品进化：测试期即路线图起点

Aptos Labs 将本次测试定义为“协同共建”，强调非单向交付，而是基于具体业务场景深度协作。每项合作均围绕真实工作负载展开，涵盖数据源、计算方式、工具链依赖等细节，以识别共性需求与个性挑战。

公司承诺，随着合作推进，将陆续披露各客户的使用规模、性能表现及可量化的成果指标，为后续版本迭代提供坚实依据。

生态布局加速：多维基础设施协同发力

Shelby 的推出是 Aptos 整体基础设施战略的重要一环。近期，项目还发布了 MonoMove 执行引擎升级，实现智能合约执行速度最高提升 55 倍；同时上线 Decibel 交易所，强化链上资产交易能力，构建完整生态闭环。