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KI-Training scheitert nicht, weil Modelle klein sind. Es scheitert, wenn Daten zu teuer werden, um sie zu behalten. Training in großem Umfang bedeutet, massive Datensätze, frühere Versionen, Sicherheitsprotokolle und Randfälle über Jahre hinweg zu speichern. Walrus macht dies nachhaltig, indem es die langfristigen Speicherkosten senkt, während die Daten überprüfbar und intakt bleiben. Wenn Speicher erschwinglich ist, kann KI tatsächlich verantwortungsbewusst skalieren, anstatt ihre eigene Geschichte zu vergessen.
