#walrus $WAL

KI verbraucht und erzeugt riesige Datenmengen, doch der Großteil dieser Daten befindet sich weiterhin in zentralen Lagern, die von Unternehmen kontrolliert werden. @Walrus 🦭/acc flips dieses Modell, indem es verifizierbare, berechtigte, dezentrale Speicherschichten bietet, in denen Datensätze und Modelldateien festgepinnt, überprüft, geteilt und on-chain verwaltet werden können. Für KI-Entwickler schafft dies Transparenz und Vertrauen – zwei Dinge, die geschlossene Daten-Silos niemals bieten können.

Und es geht noch tiefer. Wenn KI-Modelle auf Daten zurückgreifen, die auf Walrus gespeichert sind, können offene Datensysteme, dezentrale Trainings-Pipelines und community-eigene Datensätze entstehen. KI-Teams können Trainingsdaten mit Nachweis der Integrität veröffentlichen, was verifizierbares maschinelles Lernen ermöglicht. Das ist eine Zukunft, in der KI offen, verantwortlich und zugänglich wird – und Walrus ist eines der wenigen Systeme, die tatsächlich dafür konzipiert sind.