Web3 স্টোরেজ সেক্টর বহুদিন ধরেই একটি “রেড ওশান”। Filecoin দীর্ঘদিন ধরে হাই-সিকিউরিটি কোল্ড স্টোরেজে আধিপত্য করছে, আর Arweave স্থায়ী (permanent) স্টোরেজের জায়গা দখল করে রেখেছে। এমন একটি বাজারে নতুন কোনো প্রজেক্টের জন্য সরাসরি প্রতিযোগিতায় নামা প্রায় আত্মঘাতী সিদ্ধান্ত। কিন্তু Walrus ঠিক এই জায়গাতেই আলাদা হয়ে দাঁড়িয়েছে।
Mysten Labs-এর ব্যাকিং এবং প্রায় ১৪০ মিলিয়ন ডলারের প্রাইভেট ফান্ডিংয়ের ফলে Walrus দ্রুত প্রায় ২ বিলিয়ন ডলারের ভ্যালুয়েশনে পৌঁছেছে—কিন্তু এই সাফল্যের মূল কারণ শুধু ক্যাপিটাল নয়। আসল শক্তি এসেছে তাদের asymmetric competition strategy থেকে। Walrus বড় খেলোয়াড়দের নকল না করে, বরং তাদের দুর্বল জায়গাগুলো চিহ্নিত করে সেখানেই ফোকাস করেছে।
১. Scenario Differentiation: যেখানে জায়ান্টরা দুর্বল
Filecoin ও Arweave মূলত জেনারেল স্টোরেজ ও কোল্ড স্টোরেজে ফোকাসড। কিন্তু AI ট্রেনিং ডেটা এবং RWA (Real World Asset) অনচেইন—এই দুই হাই-ভ্যালু ইউজ কেসে তাদের কাভারেজ দুর্বল। Walrus ইচ্ছাকৃতভাবে “সবকিছু করার” পথে না গিয়ে এই দুই ক্ষেত্রকেই নিজের মূল টার্গেট বানিয়েছে।
AI টিমগুলোর সমস্যা হলো উচ্চ স্টোরেজ খরচ ও ধীর ডেটা রিকভারি। উদাহরণস্বরূপ, Filecoin-এর উচ্চ রিডানডেন্সির কারণে ১০০GB AI ডেটা রাখতে বছরে প্রায় ১২,০০০ ডলার পর্যন্ত খরচ হয়। অন্যদিকে Arweave-এ ডেটা রিকভারিতে ঘণ্টার পর ঘণ্টা লেগে যায়, যা হাই-ফ্রিকোয়েন্সি AI ওয়ার্কফ্লোর জন্য অচল।
Walrus এই সমস্যাগুলো কাগজে না রেখে মাঠে নেমে বুঝেছে। তারা ৩০টির বেশি AI ল্যাব ও ২০টির বেশি RWA প্রতিষ্ঠান ঘুরে সরাসরি ইউজারদের কাছ থেকে ইনপুট নিয়েছে। ফলাফল স্পষ্ট—টেস্টনেটের মোট অ্যাক্টিভ স্টোরেজের ৮০%-এর বেশি এসেছে AI ও RWA ইউজ কেস থেকে।
২. Technical Differentiation: প্যারামিটার নয়, প্রেক্ষাপট
Walrus প্রযুক্তিগত দৌড়ে “সবচেয়ে বেশি TPS” বা “সবচেয়ে কম ল্যাটেন্সি” দেখানোর চেষ্টা করেনি। বরং তারা প্রযুক্তিকে ইউজ কেস অনুযায়ী কাস্টমাইজ করেছে। তাদের নিজস্ব RedStuff erasure coding ৪–৫ গুণ রিডানডেন্সি বজায় রেখে খরচ ও নিরাপত্তার মধ্যে ব্যালান্স করেছে।
এর ফলে AI টিমগুলোর স্টোরেজ খরচ Filecoin-এর তুলনায় প্রায় ৮০% কমেছে, আবার RWA অ্যাসেটের জন্য ৯৯.৯৮% ডেটা অ্যাভেইলেবিলিটি নিশ্চিত করা সম্ভব হয়েছে। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো—নেটওয়ার্কের ২/৩ নোড অফলাইন হলেও ডেটা রিকভার করা যায়।
Walrus আলাদা চেইন বানানোর বদলে Sui ইকোসিস্টেমের সাথে গভীরভাবে ইন্টিগ্রেট করেছে। এতে কিছু সীমাবদ্ধতা থাকলেও, ডেভেলপারদের ইন্টিগ্রেশন টাইম ৭০% পর্যন্ত কমে গেছে—যা বাস্তবে অনেক বড় সুবিধা।
৩. Ecosystem Differentiation: নির্ভরতা নয়, সহাবস্থান
অনেক স্টোরেজ প্রজেক্ট বড় ইকোসিস্টেমের ওপর নির্ভরশীল হয়ে পড়ে। Walrus সেই ফাঁদে পড়েনি। তারা Sui-এর সাথে symbiotic relationship তৈরি করেছে—যেখানে দুই পক্ষই একে অপরকে শক্তিশালী করছে।
Walrus Sui ইকোসিস্টেমের AI ও RWA দুর্বলতা পূরণ করেছে, আবার নিজের ফান্ডিংয়ের ৩৫% ব্যবহার করেছে Sui-ভিত্তিক ডেভেলপারদের সাবসিডি দিতে। একই সঙ্গে Ethereum ও BSC-এর জন্য লাইটওয়েট ইন্টারফেস তৈরির কাজও চলছে, যাতে ভবিষ্যতে কোনো একক ইকোসিস্টেমের ওপর অতিরিক্ত নির্ভরতা না থাকে।
৪. Commercial Differentiation: দাম নয়, ভ্যালু
Walrus কম দামের যুদ্ধে নামেনি। AI সেক্টরে তারা ডেটা অ্যাক্সেস ফ্রিকোয়েন্সির ওপর ভিত্তি করে ডাইনামিক প্রাইসিং চালু করেছে। RWA সেক্টরে আবার কমপ্লায়েন্স, ট্রেসেবিলিটি ও স্টেকিং সার্ভিস মিলিয়ে একটি পূর্ণাঙ্গ ভ্যালু-ভিত্তিক মডেল দাঁড় করিয়েছে।
ফলাফল হলো—RWA থেকে মোট আয়ের প্রায় ৪৭% এবং AI থেকে ৪২% আসছে, যা একটি শক্তিশালী ও টেকসই বিজনেস মডেল নির্দেশ করে।
শেষ কথা: Differentiation-ই আসল শক্তি
Walrus প্রমাণ করেছে যে Web3 স্টোরেজে জিততে হলে সবচেয়ে বড় হওয়া জরুরি নয়—সবচেয়ে সঠিক জায়গায় আলাদা হওয়াই জরুরি। তারা প্যারামিটার, স্কেল বা হাইপের দৌড়ে না নেমে বাস্তব সমস্যার গভীরে গিয়ে সমাধান দিয়েছে।
এই কারণেই Walrus শুধু আরেকটি স্টোরেজ প্রোটোকল নয়—এটা একটি কেস স্টাডি, যেখানে দেখানো হয়েছে কীভাবে রেড ওশান মার্কেটে থেকেও স্মার্ট কৌশলে জায়গা তৈরি করা যায়।
