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📖 核心参考：Section 1, Section 8, Table 1
引言
去中心化存储赛道拥挤且残酷。Filecoin 是老牌霸主，Arweave 主打永久存储，Storj 专注企业级服务。Mysten Labs 推出的 Walrus 究竟有何底气挑战这些前辈？本文将基于白皮书的 "Related Work" 章节，从技术原理和经济效率两个维度进行深度横向测评。
1. 复制证明 vs 纠删码：效率的降维打击
Filecoin 和 Arweave 主要依赖“全复制”或类全复制机制。为了抵抗攻击，它们需要极高的物理副本数量。
白皮书直击痛点：
"Current approaches either rely on full replication... For instance, assuming a classic 1/3 static adversary model... achieving 'twelve nines' of security... requires storing more than 25 copies on the network."
这意味着你存 1GB 数据，网络要消耗 25GB 空间。而 Walrus 使用 Red Stuff（2D 纠删码），仅需 4.5x 的冗余即可达到同等安全性。相比之下，Storj 虽然也用纠删码（29/80 方案，约 2.75x），但 Storj 缺乏高效的“自愈”机制，节点修复需要重构整个文件，带宽成本极高。
2. 永久存储 vs 灵活租赁：资本效率的博弈
Arweave 的核心叙事是“永久存储”（Permaweb），用户一次付费，永久保存。这听起来很美，但在资本效率上存在问题。
Walrus 选择了更灵活的“租赁模式”：
"Arweave mitigates slow reads through a Proof-of-Access algorithm... Additionally, the system only allows file to be stored ‘for ever’, through a mechanisms of pre-payment - which lacks the flexibility to control lifetime and deletion, and is capital inefficient."
Walrus 允许用户购买特定时段的存储资源（Storage Resources），过期可续费，不再需要时可释放空间。这种设计更符合大多数商业应用（如 CDN、社交媒体数据）的需求，毕竟不是所有数据都需要保存一万年。
3. 读写性能与检索速度
Filecoin 的致命弱点是检索速度慢（需要解封扇区），通常需要额外的检索市场。而 Walrus 得益于 Sui 的高性能协调，实现了亚秒级的读取。
白皮书的对比非常犀利：
"Filecoin mitigates the risk that these nodes delete the replicas by requiring storage nodes to hold differently encoded copies... As a result, if the user wants to access the original file, it needs to wait a long time for the decoding of a copy."
Walrus 的数据在存储节点上是立即可用的，且支持高并发读取，这使得它不仅能做“冷存储”，也能胜任“热数据”的分发。
结语
Walrus 并不是要完全取代 Filecoin（后者可能更适合做冷备份），它是为了解决高频交互、低成本冗余的需求而生的。在 AI 模型分发和去中心化社交网络这些需要“既便宜又快”的场景中，Walrus 展现出了代际优势。
互动提问： 你认为“永久存储”是刚需还是伪命题？绝大多数 Web3 数据真的值得被永久保存吗？
