Web3 স্টোরেজ সেক্টরে দীর্ঘদিন থাকলে তুমি নিশ্চয়ই একটা বিষয় বুঝেছ—সফল প্রজেক্ট মানেই শুধু বড় ফান্ডিং বা হাইপ না, আসল বিষয় হলো রিস্ক আর রিওয়ার্ডের সঠিক ব্যালান্স।
Walrus যখন 140 মিলিয়ন ডলারের প্রাইভেট প্লেসমেন্ট আর প্রায় 2 বিলিয়ন ডলারের ভ্যালুয়েশন নিয়ে আলোচনায় আসে, তখন অনেকেই শুধু আপসাইডটাই দেখেছে—Mysten Labs-এর সাপোর্ট, AI + RWA ইউজকেসের বিস্ফোরণ, আর পরিষ্কার রেভিনিউ মডেল।
কিন্তু বেশিরভাগ মানুষ যে বিষয়টা মিস করেছে, সেটা হলো—এই প্রজেক্ট টিম কীভাবে হাই রিটার্নের পেছনে দৌড়াতে গিয়ে সম্ভাব্য রিস্কগুলোকে নিয়ন্ত্রণের মধ্যে রেখেছে।
Walrus মূলত এমন কিছু “ব্যালান্সিং টেকনিক” ব্যবহার করেছে, যেখানে তারা রিটার্ন ম্যাক্সিমাইজ করেছে, কিন্তু মারাত্মক রিস্কগুলো এড়িয়ে গেছে। চারপাশে Filecoin, Arweave-এর মতো জায়ান্ট থাকা সত্ত্বেও তারা নিজের জায়গা তৈরি করেছে এই হিসাব-নিকাশের কারণেই।
এই লেখায় আমরা Walrus-এর পুরো রিস্ক-রিওয়ার্ড হিসাবটা ভেঙে দেখবো। প্রায় ৮০% ফোকাস থাকবে প্রজেক্টের ডিটেইলস, ডেটা আর বাস্তব একশনগুলোর উপর—অপ্রয়োজনীয় তাত্ত্বিক কথা না বলে। উদ্দেশ্য একটাই:
Walrus কোথা থেকে আয় করে, কোথায় দুর্বলতা আছে, আর কীভাবে তুমি যেকোনো স্টোরেজ প্রজেক্ট বিচার করতে পারো—এই কোর লজিকটা শেখা।
১. রেভিনিউ সাইড: হাই-ভ্যালু ইউজকেসে নিখুঁত পজিশনিং
সবচেয়ে আগে যেটা পরিষ্কার হওয়া দরকার—Walrus-এর আয় কোনো ক্যাপিটাল স্পেকুলেশনের উপর দাঁড়িয়ে নেই। তাদের রেভিনিউ আসে বাস্তব, হাই-ভ্যালু ইউজকেস থেকে।
এই প্রজেক্ট টিমের সবচেয়ে স্মার্ট কাজ হলো—টেকনিক্যাল ও ইকোসিস্টেম অ্যাডভান্টেজকে সরাসরি ক্যাশ ফ্লোতে রূপান্তর করা।
AI ইউজকেস থেকে মূল আয়
Walrus খুব ভালোভাবে বুঝেছে ছোট ও মাঝারি AI টিমগুলোর কষ্টের জায়গা—
স্টোরেজ কস্ট কম রাখতে হবে, কিন্তু ডেটা অ্যাক্সেস আর রিকভারি স্লো হলে চলবে না।
এখানেই তারা ব্যবহার করেছে RedStuff two-dimensional erasure coding।
Filecoin যেখানে প্রায় 25x redundancy ব্যবহার করে,
Walrus সেখানে মাত্র 4–5x redundancy রাখে
এর ফলে:
খরচ প্রায় 80% কমে
100GB ট্রেনিং ডেটার বাৎসরিক স্টোরেজ খরচ হয় প্রায় 2,400
ডেটা রিকভারি টাইম মাত্র 36 মিনিট, যা Arweave-এর চেয়ে প্রায় 40% দ্রুত
এর উপর তারা বানিয়েছে ফ্লেক্সিবল প্রাইসিং মডেল:
বেসিক স্টোরেজ ফি AWS-এর চেয়ে 63% কম
হাই-ফ্রিকোয়েন্সি ডেটার জন্য 10–20% প্রিমিয়াম
“স্টোরেজ + কম্পিউটিং” একসাথে নিলে 10% কমিশন
বর্তমানে AI ইউজকেস থেকেই আসছে প্রায় 42% কোর রেভিনিউ।
RWA ইউজকেস থেকে সবচেয়ে বেশি প্রফিট
RWA অন-চেইনে আনা মানেই হাই ভ্যালু, কিন্তু সবচেয়ে বড় সমস্যা হলো কমপ্লায়েন্স।
Walrus এখানেই সবচেয়ে শক্ত পজিশন নিয়েছে।
১৮টি গ্লোবাল অথরিটি নিয়ে কমপ্লায়েন্স নোড অ্যালায়েন্স
GDPR, CCPA সহ ৮টি রেগুলেটরি ফ্রেমওয়ার্ক সাপোর্ট
Zero-knowledge proof ব্যবহার করে ফুল ট্রেসেবিলিটি
চার্জিং মডেল:
অন-চেইন অডিট ফি: অ্যাসেট ভ্যালুর 0.5% – 0.8%
লং-টার্ম স্টোরেজ ফি
টোকেন ইকোসিস্টেম-লিংকড সার্ভিস চার্জ
শুধু একটি সাংহাই অফিস বিল্ডিং RWA প্রজেক্ট থেকেই Walrus প্রায় 200,000 আয় করেছে, যেখানে সার্ভিস কস্ট ছিল মাত্র 25%।
এই সেক্টর থেকেই আসছে মোট রেভিনিউর প্রায় 47%।
Sui ইকোসিস্টেম বোনাস
Sui-এর নেটিভ স্টোরেজ প্রোটোকল হওয়ায় Walrus বাড়তি সুবিধা পায়:
Move language অ্যাডাপ্ট করায় ডেভেলপাররা 2.5 দিনের মধ্যেই ইন্টিগ্রেট করতে পারে
70% পর্যন্ত ইন্টিগ্রেশন কস্ট সেভ
Sui ইকোসিস্টেমের 78% পার্টনার দ্রুত লক ইন
এর ফলে “রেভিনিউ + ইকোসিস্টেম বোনাস”—দুটোই একসাথে কাজ করছে।
২. রিস্ক সাইড: কন্ট্রোলের মধ্যে রাখা দুর্বলতাগুলো
পারফেক্ট প্রজেক্ট বলে কিছু নেই। পার্থক্যটা হয়—কে রিস্ক লুকায়, আর কে রিস্ক ম্যানেজ করে।
Sui-এর উপর নির্ভরতা
Walrus নিজের কনসেনসাস বানায়নি, পুরোপুরি Sui-এর উপর নির্ভর করছে।
ফলে Sui নেটওয়ার্ক কনজেস্টেড হলে:
লেনদেন দেরি ৩ গুণ পর্যন্ত বেড়ে যায়
ফেইল রেট ১৮% পর্যন্ত ওঠে
কিন্তু হেজিং স্ট্র্যাটেজি আছে:
শুরুতে শুধুই Sui-ডিপেন্ডেন্ট ইউজারদের ফোকাস
Ethereum ও BSC-এর জন্য লাইট ইন্টারফেস ডেভেলপমেন্ট চলছে
লক্ষ্য: ২ বছরে ক্রস-ইকোসিস্টেম রেভিনিউ ৪০%+
নোড নেটওয়ার্ক সীমাবদ্ধতা
একটি নোড সেটআপে খরচ প্রায় 150,000
মোট নোড মাত্র 121টি
বেশিরভাগ ইউরোপ ও আমেরিকায়
সমাধান:
আগে কোয়ালিটি, পরে স্কেল
লাইটওয়েট নোড ক্লায়েন্ট ডেভেলপ হচ্ছে
লক্ষ্য: নোড কস্ট 50,000-এর নিচে নামানো
ইউজার স্ট্রাকচার রিস্ক
বর্তমানে:
85% ক্লায়েন্ট ছোট ও মাঝারি প্রতিষ্ঠান
এজন্য:
বড় AI ও RWA প্লেয়ারদের সাথে কাস্টম ডিল
ক্রস-ইকোসিস্টেম ইউজার ডাইভার্সিফিকেশন
৩. আসল ব্যালান্সিং লজিক
Walrus কোনো “পারফেক্ট” প্রজেক্ট হতে চায়নি।
তারা চেয়েছে:
আগে রেভিনিউ
রিস্ক কন্ট্রোল
পরে স্কেল
টেকনোলজিতে তারা স্বাধীনতার বদলে বাস্তব ব্যবহারকে প্রাধান্য দিয়েছে।
ইকোসিস্টেমে আগে Sui-তে রুট গেড়ে, তারপর ধীরে ধীরে বাইরে যাচ্ছে।
বিজনেসে তারা স্কেলের চেয়ে প্রফিটকে অগ্রাধিকার দিয়েছে।
কোর ইনসাইট
একটা প্রজেক্ট বিচার করতে গেলে প্রশ্ন হওয়া উচিত:
আয় কি বাস্তব ইউজকেস থেকে আসছে?
রিস্কগুলো কি নিয়ন্ত্রণযোগ্য?
দুর্বলতা কি কোর রেভিনিউ নষ্ট করে?
Walrus এই রিস্ক-রিওয়ার্ড রেশিওটাই মাস্টার করেছে।
এই কারণেই এটা শুধু “হাইপ প্রজেক্ট” না—একটা গ্রাউন্ডেড ইনফ্রাস্ট্রাকচার।
শোরগোল ভরা Web3 মার্কেটে Walrus দেখিয়েছে—
আসল স্মার্ট প্লেয়াররা রিস্ক লুকায় না, রিস্ককে খাঁচায় রাখে।
