Im Bereich der künstlichen Intelligenz gibt es ein bekanntes Sprichwort: „Garbage in, garbage out“. Für große Sprachmodelle bestimmt die Datenqualität die Obergrenze der Intelligenz. Doch in der aktuellen zentralisierten Speicherarchitektur sehen sich AI-Entwickler einem großen Risiko gegenüber – der Datenvergiftung und -manipulation.
Wenn Trainingsdaten auf undurchsichtigen Servern gespeichert werden, gibt es keinen Mechanismus, der beweisen kann, dass die Daten nicht böswillig verändert wurden. Sobald die Quelldaten „vergiftet“ sind, weist das trainierte Modell fatale logische Fehler auf. Walrus löst genau diese Vertrauenskrise.
Im Gegensatz zu herkömmlichem Cloud-Speicher kommt jedes Datenslice im Walrus-Netzwerk mit kryptographischen Beweisen. Das bedeutet, dass jede kleine Änderung an den Daten zu einem Fehlschlag der Hash-Überprüfung führt. Walrus bietet tatsächlich eine „verifizierbare Datenquelle (Verifiable Data Source)“ für AI.
Für Entwickler, die autonome AI-Agenten (AI Agent) aufbauen, besteht die Wahl von Walrus nicht nur darin, Speicher zu erhalten, sondern auch ein „Daten-Sicherheitszertifikat“ zu bekommen. Während AI in hochsensiblen Bereichen wie Finanzen und Medizin voranschreitet, wird diese auf dem zugrunde liegenden Code basierende „Echtheitsprüfung“ der Wendepunkt sein, der professionelle AI von Spielzeug-AI unterscheidet.
