In der heutigen Zeit, in der das Training von KI-Modellen, das Wachstum von Spiele-Assets und die Explosion von hochauflösenden Medien voranschreiten, werden die Engpässe traditioneller Cloud-Speicher immer offensichtlicher. Walrus löst dieses Problem direkt: Ein dezentralisiertes Speicherprotokoll, das speziell für große Blob-Dateien entwickelt wurde, basierend auf @SuiNetwork. Mit fortschrittlichem Erasure Coding (Red Stuff Algorithmus) werden Daten in Fragmente zerlegt und verteilt gespeichert, zu Kosten von nur 1/5 bis 1/10 der traditionellen Vollkopie, jedoch mit garantierter hoher Verfügbarkeit und Fehlertoleranz.
Es ist nicht nur eine Archivierung, es verwandelt Speicher in programmierbare On-Chain-Assets:
- Entwickler können über Move-Smart Contracts direkt Daten (KI-Datensätze, NFT-Medien, oder sogar ganze dApp-Frontends) veröffentlichen, lesen und versionieren.
- Der Datenmarkt formiert sich, sodass Daten zu verifizierbaren, monetarisierbaren Assets werden können, KI-Agenten nahtlos auf On-Chain-Daten zugreifen und diese verarbeiten können.
- Durch die Integration der Geschwindigkeit und Komponierbarkeit von Sui sind Metadaten und Verfügbarkeitsnachweise vollständig On-Chain, was Transparenz und Kombinierbarkeit gewährleistet.
$WAL dient als natives Token zur Zahlung von Speichergebühren, Staking-Knoten und zur Anpassung von Governance-Parametern. Das Design des Mechanismus sorgt für stabile Kosten (Prepaid + fiat-ähnliche Preisgestaltung), was langfristig sowohl für Institutionen als auch für Entwickler vorteilhaft ist.
Kürzlich habe ich gesehen, dass Talus KI-Agenten Walrus als Standard-Speicher gewählt haben, und noch mehr KI-Infrastrukturen sind in der Pipeline. Sobald diese Basis stabil ist, wird es unzählige Möglichkeiten geben, die darauf aufgebaut werden können.
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Wenn Sie sich für dezentrale KI, Datenökonomie oder das Sui-Ökosystem interessieren, ist Walrus wirklich das fehlende Puzzlestück. Besuchen Sie http://walrus.xyz, um die Dokumentation anzusehen oder CLI auszuprobieren, es fühlt sich super an.
