Die Fusion von AI und Web3 beschleunigt sich, während die Datenspeicherung die größte Einschränkung darstellt.
@Walrus 🦭/acc hat dieses Problem perfekt gelöst: Es wurde speziell für massive unstrukturierte Daten entwickelt und unterstützt das Speichern und Abrufen großer Blobs direkt auf der Kette, sodass AI-Agenten eigenständig Trainingsdatensätze, Modellgewichte und Inferenzprotokolle hochladen/downloaden können, ohne auf AWS oder Google Cloud angewiesen zu sein.
Im Vergleich zu den komplexen Anreizen von Filecoin und den hohen Kosten von Arweave hat Walrus ein kostengünstiges, hochdurchsatzfähiges und horizontal skalierbares Speichernetzwerk auf Sui realisiert.
Derzeit wird bereits die dynamische Anpassung der Redundanz unterstützt, die Datenverfügbarkeit liegt nahe bei 100 %.
Stellen Sie sich vor: Zukünftige AI-Agenten laufen auf Sui, alle Trainingsdaten werden in Walrus gespeichert, Modellaktualisierungen werden in Echtzeit auf die Kette gebracht, vollständig dezentralisiert, verifiziert und besitzbar.
Das ist das wahre AI-Zeitalter, das den Nutzern gehört! Immer mehr AI-Projekte beginnen, Walrus zu integrieren, und der Aufstieg des Ökosystems ist nur eine Frage der Zeit.
