【Blob Life 小剧场ep07】
Azure se desveló y escribió un informe de 4000 palabras: ¿por qué tu experiencia en Web3 es como una PPT? Desglose profundo de @Walrus 🦭/acc ( $WAL ) de la magia de búsqueda "en milisegundos" y la lógica de valoración de cien veces.
【Prefacio: el "talón de Aquiles" de Web3】
En el mundo de las criptomonedas, hemos resuelto el problema de la "certificación de activos", hemos resuelto el problema de "intercambios descentralizados", pero hay un fantasma que siempre ronda por encima de Web3, y es: - una mala experiencia de usuario.
Cuando juegas un juego en cadena, la carga del mapa tarda medio minuto; cuando abres el mercado de NFT, las imágenes aparecen una por una lentamente; quieres ver un video descentralizado, se congela como si hubieras vuelto a la era 2G.
Esto no es solo un problema de experiencia, es un problema de supervivencia. Si Web3 no puede ofrecer la fluidez comparable a Web2, la llamada “adopción masiva” siempre será solo una charla vacía.
Hoy en el pequeño teatro de Blob Life Ep.07, en la superficie es una historia humorística sobre un francotirador de Azure que dispara a Wally, pero en realidad, utiliza el lenguaje visual más intuitivo para demostrar los avances tecnológicos más fundamentales en la pista de almacenamiento de Web3: la búsqueda rápida (Fast Retrieval) y la robustez del sistema (Robustness).
Hoy, el profesor Azure no escatima en esfuerzos, con este extenso informe, llevándote a las profundidades del código, para entender cómo Walrus utiliza magia matemática para resolver el “hechizo de lentitud” que ha atormentado a la industria durante diez años.
Capítulo 1: La lentitud es el pecado original - Las dificultades del almacenamiento descentralizado de primera generación
Para entender la rapidez de Walrus, primero debemos entender por qué otros proyectos son lentos.
Los proyectos de almacenamiento tradicionales que conocemos, como Filecoin, son esencialmente un **“mercado de almacenamiento en frío”**.
1. El costo de la encapsulación
Filecoin diseñó un mecanismo extremadamente complejo de “prueba de replicación” y “prueba de tiempo y espacio” para demostrar que los mineros realmente almacenan datos. Los datos están encapsulados en capas, como si encerraras archivos en una caja fuerte y luego enterraras la caja fuerte a tres mil metros bajo tierra.
Cuando tú (usuario) quieres recuperar datos, los mineros necesitan excavar la caja fuerte, descifrar y desencriptar. Este proceso en el mundo de la computación es increíblemente lento.
2. La paradoja del modelo económico
En los modelos económicos de almacenamiento tempranos, los ingresos de los mineros provenían principalmente de “almacenar datos (poder de encapsulación)” y “recompensas por bloques”, no de “recuperar datos”. Esto llevó a que los mineros no tuvieran motivación para optimizar la velocidad de búsqueda. El resultado es: es fácil almacenar, pero difícil recuperar.
Esta es la situación incómoda a la que se enfrenta el francotirador que tiene Azure:
Si tus balas (solicitudes) no vuelan lo suficientemente rápido, el objetivo (usuario) ya habrá cerrado la página y se habrá ido.
En la era de la IA y los juegos, la latencia es la línea de vida. Más de 200 milisegundos de latencia es inaceptable para el comercio de alta frecuencia y los juegos en tiempo real.
Capítulo 2: La ruptura de Walrus - Red Stuff y la búsqueda a “velocidad de la luz”
Walrus salió del vientre materno para resolver el almacenamiento de “datos calientes”. Su algoritmo central, los códigos de corrección bidimensionales (Red Stuff), reconfiguró la forma en que se leen los datos desde la lógica de base.
1. Rechazar la encapsulación, abrazar el corte
En el cómic, la bala de Azure es instantánea. Esto representa la baja latencia de Walrus.
Walrus no necesita realizar una encapsulación compleja como Filecoin. Los datos se dividen en pequeños segmentos (Slivers) y se almacenan de forma dispersa.
Cuando inicias una solicitud de lectura, no necesitas esperar a que un nodo específico desencripte los datos. Puedes hacer solicitudes simultáneamente a cientos de nodos en toda la red.
Esto es como:
Modelo tradicional: vas solo a la biblioteca a buscar un libro, tienes que hacer fila, esperar a que el administrador busque en el almacén.
Modelo Walrus: rompes el libro y lo distribuyes a 100 personas en la plaza. Solo necesitas gritar una vez, y decenas de personas te lanzan los fragmentos que tienen, en un instante lo ensamblas todo.
Lectura paralela (Parallelism), es la base física para aumentar la velocidad.
2. Aceleración CDN: la experiencia de Web2, el núcleo de Web3
La arquitectura de Walrus está diseñada de forma innata para adaptarse a las redes de distribución de contenido (CDN).
Esto significa que, aunque la propiedad de los datos esté en la cadena, la caché de datos puede estar en el nodo de borde más cercano al usuario.
Después de la actualización a la versión v1.38.3, la velocidad de lectura y escritura se incrementó en un 80%.
Esto significa que cargar videos en 4K y modelos de juegos 3D en Walrus es prácticamente indistinguible de la experiencia de acceder a Amazon AWS.
Esto es el Web3 “invisible” - los usuarios no sienten que detrás hay una cadena de bloques, pero disfrutan de la seguridad de la cadena de bloques.
Capítulo 3: Robustez - ¿Por qué golpear a Wally es un “BOING”?
El clímax del cómic es cuando la bala golpea el estómago de Wally, convirtiéndose en una ventosa suave, e incluso Wally sigue tomando té.
El sonido "BOING" es una metáfora brillante de la robustez del sistema Walrus.
1. ¿Qué es la robustez?
En informática, la robustez se refiere a la capacidad de un sistema para sobrevivir en situaciones anómalas y peligrosas.
Los servidores centralizados son frágiles. Si de repente llegan millones de solicitudes (ataques DDoS) o hay un corte de energía en el centro de datos, el servidor se cae directamente (sangrado/muerte).
2. La magia de la tolerancia a fallos con códigos de corrección
Pero en la red de Walrus, miles de nodos comparten la presión del tráfico.
Más importante aún, los códigos de corrección bidimensionales permiten que hasta 1/3 o más de nodos estén fuera de línea o dañados, mientras que los datos siguen intactos.
Ataques ineficaces: ¿Un hacker atacó un nodo? No importa, los fragmentos de datos están en otro lugar.
Alivio de picos de tráfico: Las solicitudes de lectura de alta concurrencia se enrutarán automáticamente a nodos con menor carga.
Por eso Wally solo siente un poco de picazón en el estómago. Para un gigante distribuido, un ataque de un solo punto (una sola solicitud o ataque) no es suficiente para causar daño. Absorbe todos los impactos como una esponja.
Capítulo 4: Proyección de escenarios de aplicación - ¿Quién anhela a Walrus?
Una vez que entendamos la tecnología, volvamos al mercado. ¿Quién necesita más este almacenamiento “rápido y duro”?
1. La “memoria a largo plazo” del Agente de IA (modelo RAG)
Los modelos de IA actuales (como GPT-4) aunque son inteligentes, tienen mala memoria.
Los futuros Agentes de IA necesitarán acceder a vastos repositorios de conocimiento externo en tiempo real (RAG). Esto exige que la capa de almacenamiento tenga una velocidad de respuesta en milisegundos.
El almacenamiento en frío como Filecoin no alimenta a la IA, solo Walrus, como almacenamiento en caliente, puede actuar como el **“hipocampo externo”** de la IA.
2. Juegos completamente en cadena (Fully On-Chain Games)
El ecosistema de Sui se centra en juegos. Pero los mapas, texturas y audio de los juegos AAA fácilmente pueden superar los GB.
Si estos datos se cargan lentamente, los jugadores se irán directamente.
Walrus es la única infraestructura que puede soportar la experiencia de “apertura instantánea” del ecosistema de juegos de Sui.
3. Redes sociales descentralizadas (SocialFi)
Aplicaciones sociales como Tusky generan cantidades masivas de imágenes y videos todos los días.
Este contenido necesita ser leído, comentado y compartido con alta frecuencia.
El alto rendimiento de Walrus garantiza que cuando deslizes en Twitter descentralizado, sea tan fluido como deslizar en TikTok.
Capítulo 5: Captura de valor de tokens y perspectivas de valoración
Finalmente, como inversores, debemos hablar sobre la lógica de precios de $WAL.
1. La velocidad es una prima
En el mercado de almacenamiento, el precio unitario del **“almacenamiento en caliente”** siempre es superior al del “almacenamiento en frío”.
S3 de Amazon (caliente) es mucho más caro que Glacier (frío).
Walrus ofrece servicios de almacenamiento en caliente de alto valor, por lo que puede capturar un valor unitario más alto que Filecoin.
2. Efecto volandero
Cuanto más rápido es -> mejor es la experiencia -> más desarrolladores hay (IA/GameFi) -> mayor es la demanda de almacenamiento -> más $WAL destrucciones/participaciones.
Este es un típico volandero positivo.
3. Comparación de valoración
Comparado con la capitalización de mercado de Arweave (AR) de varios miles de millones, Walrus sigue siendo un bebé.
Pero considerando su posición en la pista de IA y juegos de alto rendimiento, así como el respaldo de los dividendos del ecosistema de Sui, creo que Walrus, tras su lanzamiento en la red principal, tiene todas las credenciales para alcanzar el Top 3 en la pista de almacenamiento. Esto significa un espacio de crecimiento de 10 veces.
【Conclusión: esto no es solo almacenamiento, es la “aceleración” de Web3】
Hemos esperado demasiado tiempo por la explosión masiva de Web3.
Lo que nos frena no suele ser que la aplicación no sea lo suficientemente divertida, sino que la infraestructura es demasiado lenta.
La aparición de Walrus está despejando esta piedra de tropiezo.
Demostró con Red Stuff que la descentralización no significa ineficiencia, y que la seguridad no significa ser caro.
Al ver la expresión de asombro de Azure en el cómic, casi puedo imaginar cómo se vería un usuario de Web2 al experimentar Walrus por primera vez:
“¿Esto realmente es blockchain? ¿Por qué es tan rápido?”
Apreta tu $WAL. Estamos navegando hacia la era de velocidad de la luz de Web3.
(Este artículo tiene 4000 palabras, escrito en profundidad por Azure, solo representa opiniones personales y no constituye una recomendación de inversión. Se debe citar la fuente al reproducir).