Ciara 赵

La tecnología de privacidad de DUSK es donde realmente brilla en entornos regulados. He probado sistemas similares, y Hedger se destaca con sus pruebas de conocimiento cero para demostrar la integridad de las transacciones sin exposición de datos, además de la cifrado homomórfico para operaciones sobre información cifrada. Este entorno encaja perfectamente con EVM: las instituciones pueden ejecutar aplicaciones cumplidoras donde las operaciones o saldos permanecen ocultos pero verificables, alineándose con las regulaciones financieras sin necesidad de auditorías personalizadas cada vez.

Transición a la mainnet de DuskEVM, que se lanzará en la segunda semana de enero: es la capa EVM de DUSK sobre Layer 1, por lo que los desarrolladores de Solidity pueden desplegar contratos que se liquidan de forma nativa. Ya no más capas de adaptación ni ineficiencias de gas; es directo para construir integraciones de RWA o DeFi con cumplimiento integrado. Ejemplo: codifica un contrato de caja simple en Solidity, intégralo con Hedger para depósitos privados, y listo para uso institucional sin tener que reescribir todo.

DuskTrade en 2026 se basa en esto como entrada de DUSK en los RWA, colaborando con NPEX, un intercambio regulado por Holanda con licencias MTF, Broker y ECSP. La plataforma se centra en el comercio y la inversión cumplidores, tokenizando más de 300 millones de euros en valores en cadena. La privacidad de Hedger asegura que los libros de órdenes o posiciones permanezcan confidenciales pero auditables, reduciendo riesgos en operaciones de alto riesgo.

Desde el lado del desarrollo: utiliza DuskEVM para prototipar un emisor de valores tokenizados—Solidity para la lógica, Layer 1 para liquidación segura, y Hedger para ocultar los datos de los inversores mientras se demuestra solvencia. Para los equipos operativos, significa integraciones más rápidas que las alternativas engorrosas, especialmente con RWA que requieren cumplimiento regulatorio desde el inicio.

Sobre los mecanismos de privacidad: las pruebas de conocimiento cero permiten generar pruebas para comprobaciones de validez, y el cifrado homomórfico permite sumar o multiplicar valores cifrados—útil para agrupar carteras privadas en DeFi sin filtraciones. DuskTrade aprovecha esto para activos reales como bonos tokenizados, gestionados bajo las licencias de NPEX para liquidez conforme a la UE.

DUSK mantiene las cosas prácticas: EVM para accesibilidad, privacidad para cumplir regulaciones, RWA para utilidad. Si estás en fintech, esta pila simplifica la transición a cadenas de bloques.

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Si estás entrenando modelos de IA en Sui, Walrus garantiza que tus conjuntos de datos permanezcan verificables de extremo a extremo. Cada blob—ya sea embeddings, pesos ajustados finamente o registros de entrenamiento sin procesar—recibe un ID criptográfico anclado en Sui, con pruebas de Merkle que confirman la integridad y el origen. Las actualizaciones se registran como eventos inmutables, permitiéndote rastrear versiones sin confiar en intermediarios. Seal añade cifrado programable: establece reglas de acceso en contratos Move, como descifrado con bloqueo de tiempo o vistas basadas en roles, para que los colaboradores consulten subconjuntos sin exponer los datos completos.

Configuración de nodo para proveedores de almacenamiento: Delega stake WAL mediante dPoS—la red actual tiene cientos de nodos con redundancia de 4-5x mediante codificación Red Stuff (variante de códigos de fountain). Los operadores ganan comisiones tras el 10% de corte para delegadores; los quemados por cambios de stake y penalizaciones mantienen la oferta deflacionaria (máximo 5B en total, 60% asignado a la comunidad, incluyendo un 10% de subsidios para épocas de bajo costo). Gobernanza: Propón cambios en las proporciones de redundancia o las tarifas de época (base de 24 horas) mediante votaciones en cadena proporcionales al stake.

Flujo de desarrollo: Usa el SDK de Rust para subir blobs—especifica épocas (1-128, ~1 día a 3 meses), paga ~0.1 WAL/MB/época ajustado por niveles de stake. Recupera mediante agregadores con puntos finales HTTP; realiza cargas por lotes para eficiencia, ahorrando entre un 20-40% en gas. La integración con Nautilus ejecuta inferencias confidenciales sobre blobs cifrados, generando pruebas zk de corrección del cálculo verificables en Sui.

Integraciones reales: RealTBook almacena metadatos de NFT Bookie como blobs para acceso permanente; los mercados de IA registran conjuntos de datos con términos de licencia ejecutados por Seal, desencadenando micro-pagos al uso. Para agentes centrados en privacidad, combínalo con entornos Nautilus—procesa consultas fuera de cadena, registra recibos en Sui para auditorías. Consejo de testnet: Usa la CLI para simular agregadores locales, sube modelos de muestra y verifica pruebas contra la cadena de devnet.

Walrus escala para empresas: Flujos auditables extraen blobs en tiempo real, ejecutan embeddings en entornos seguros y monetizan mediante regalías programables. Sin puntos de fallo únicos—los datos sobreviven a una caída del 75% de nodos gracias a fragmentos de erasure.

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¿Sabías que el protocolo Hedger de Dusk permite a las instituciones ejecutar transacciones privadas en cadenas compatibles con EVM, al tiempo que permiten a los reguladores verificar el cumplimiento sin revelar datos sensibles?
En la configuración de Dusk, Hedger utiliza pruebas de conocimiento cero para generar afirmaciones verificables sobre la validez de las transacciones y cifrado homomórfico para realizar cálculos sobre datos cifrados, asegurando que solo se revelen detalles seleccionados durante auditorías en la red de Dusk.
Esto es importante porque Dusk cierra la brecha entre la privacidad de la cadena de bloques y los requisitos regulatorios, permitiendo a las instituciones financieras adoptar herramientas DeFi sin arriesgarse a sanciones por incumplimiento ni filtraciones de datos en entornos como el comercio de valores tokenizados.
Los tokens DUSK son esenciales aquí, ya que impulsan la seguridad de la red mediante el apalancamiento, pagan las tarifas de transacción que incluyen cálculos de privacidad y incentivan a los validadores a mantener la integridad de las operaciones cifradas de Hedger en Dusk.
Por ejemplo, un banco que utilice Dusk podría transferir activos tokenizados de forma privada a un cliente mediante Hedger, revelando selectivamente solo la cantidad de la transacción y las partes involucradas ante los auditores, manteniendo confidenciales las estrategias comerciales.
Sin embargo, la implementación de Hedger en Dusk implica compromisos como una mayor sobrecarga computacional para las pruebas de conocimiento cero, lo que puede aumentar los costos de gas y requerir diseños de contratos inteligentes optimizados para equilibrar velocidad con privacidad.

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¿Sabías que el mayor mito sobre la codificación de borrado en Walrus es que es simplemente redundancia sofisticada como los copias de seguridad simples, cuando en realidad es una potencia matemática que divide tus datos en fragmentos más piezas de paridad, permitiendo la reconstrucción incluso si hasta un tercio de los nodos falla, todo ello manteniendo un sobrecosto de almacenamiento mínimo de alrededor de 1,5x en comparación con el bulto de 3x de la replicación completa?
En Walrus, la codificación de borrado funciona codificando blobs mediante algoritmos de Reed-Solomon, donde los datos originales se dividen en k fragmentos y m fragmentos de paridad, almacenados en validadores descentralizados de Sui y nodos de almacenamiento, asegurando que mientras se disponga de k fragmentos, se pueda recuperar el blob completo sin necesidad de tener todos los elementos, lo que combate directamente los puntos únicos de fallo en los sistemas de almacenamiento centralizados tradicionales.
Este proceso se integra sin problemas con el lenguaje Move de Sui para verificación en cadena, donde los hashes criptográficos y pruebas confirman la integridad de los datos durante la codificación y recuperación, evitando manipulaciones y permitiendo una escalabilidad eficiente para conjuntos de datos grandes como modelos de entrenamiento de IA que podrían abarcar gigabytes.
Los tokens WAL juegan un papel crucial aquí, ya que se utilizan para apostar nodos para tareas de codificación, pagar por la certificación de blobs en cadena y incentivar la participación honesta mediante penalizaciones de eliminación si un nodo no proporciona su fragmento durante un desafío de recuperación, creando una economía autosuficiente que alinea los incentivos de los operadores con la confiabilidad de los datos.
Por ejemplo, si estás construyendo una aplicación de IA en Sui, podrías subir un conjunto de datos de 10 GB a través de Walrus, codificarlo mediante borrado en 30 fragmentos (20 de datos + 10 de paridad) distribuidos entre 30 nodos, y luego recuperarlo completamente incluso si 10 nodos se desconectan, todo ello pagando solo WAL por la certificación inicial y tarifas mínimas de almacenamiento recurrentes basadas en precios por época.
¿Qué umbral específico de fallos en nodos te haría reconsiderar el uso de la codificación de borrado frente a la replicación completa en tu próximo proyecto integrado con Walrus?

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La privacidad y cumplimiento de Dusk no están en conflicto; convergen de forma fluida en el diseño de Dusk, donde la tecnología de conocimiento cero permite una protección total de los datos al tiempo que permite comprobaciones verificables para satisfacer los requisitos regulatorios en la capa 1 de Dusk.
En el instantáneo de Dusk, la privacidad se logra mediante la cifrado homomórfico de Hedger y las pruebas ZK para ocultar los detalles de las transacciones, mientras que el cumplimiento incorpora mecanismos de divulgación selectiva que permiten a los auditores confirmar atributos como el cumplimiento de KYC sin acceder a la información sensible subyacente en DuskEVM.
Este equilibrio es fundamental para Dusk, ya que resuelve la tensión tradicional en la financiación blockchain, permitiendo a las empresas implementar herramientas DeFi en Dusk que protegen los datos del usuario pero también resisten la supervisión, impulsando directamente la adopción en sectores regulados.
Los tokens DUSK facilitan este instantáneo en Dusk cubriendo las tarifas para cálculos de privacidad y el staking para asegurar la red, garantizando que tanto las pruebas de privacidad como las verificaciones de cumplimiento se procesen de forma confiable a través de la infraestructura de Dusk.
Imaginemos a un gestor de fondos que utiliza Dusk para gestionar intercambios privados de cartera: la privacidad oculta los valores y las partes, pero el cumplimiento divulga la prueba de legitimidad de la transacción a los supervisores, todo resuelto de forma cumplidora en la cadena de Dusk.
Una de las compensaciones del enfoque de Dusk en privacidad frente a cumplimiento es la capa adicional de complejidad de verificación, que puede prolongar los tiempos de procesamiento para los usuarios de Dusk en operaciones sensibles al tiempo, requiriendo flujos de trabajo optimizados para mantener la eficiencia.

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¿Sabías que escalar el almacenamiento descentralizado a petabytes a menudo se topa con muros en los costos de replicación, pero Walrus evita esto con un sistema de prueba logarítmico que mantiene los gastos lineales incluso cuando el número de nodos aumenta a miles?
Paso 1: Los usuarios pagan de antemano en WAL por almacenamiento de blobs según el tamaño en bytes y épocas (cada una de 30 días), bloqueando fondos en contratos de Sui que devuelven las partes no utilizadas al eliminarlos antes del tiempo; Paso 2: Los blobs se codifican mediante RedStuff en fragmentos con redundancia de 4,5 veces, distribuidos a nodos ponderados por participación en comités de 100 a 500, seleccionados por época para equilibrar la carga sin coordinación central; Paso 3: Los desafíos PoA asíncronos verifican la custodia mediante pequeñas muestras de 1 KB en lugar de escaneos completos, con un costo logarítmico en el tamaño de la red para permitir una escalabilidad económica; Paso 4: La recuperación autónoma recupera fragmentos perdidos de forma pareja entre nodos, minimizando el ancho de banda solo al tamaño de los datos faltantes durante los cambios; Paso 5: La gobernanza ajusta parámetros como los tamaños de comité o las fórmulas de tarifas mediante votaciones en WAL, asegurando que los costos disminuyan conforme crece la participación sin inflar las tarifas por GB.
Este proceso de 5 pasos logra una sobrecarga sublineal, con una replicación total inferior a 5 veces, lo que permite a Walrus manejar conjuntos de datos de 100 TB o más a fracciones de los precios de la nube centralizada, respaldado por mecanismos de rebase que devuelven a los usuarios los impuestos pagados en exceso al final de cada época.
Los tokens WAL actúan como medio de pago y de apuesta, donde los compromisos iniciales financian las recompensas para los nodos distribuidas proporcionalmente tras las validaciones PoA, mientras que apostar impulsa la escalabilidad al atraer más nodos mediante rendimientos, y los quemados por ineficiencias añaden deflación para mantener bajos los costos a largo plazo.
Un protocolo DeFi que escala el almacenamiento de datos históricos de operaciones podría comprometer WAL para 50 TB durante 24 épocas en Walrus, aprovechando las pruebas logarítmicas para mantener los costos de recuperación estables mientras su base de usuarios se triplica, con reembolsos optimizados para ciclos de vida de datos variables.
Al proyectar los costos de Walrus para tu dApp en expansión, ¿cómo influiría el rebase por época en tu estrategia de sobredimensionar el almacenamiento para acomodar demandas de escalado impredecibles?

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El compromiso de Dusk con la privacidad conforme con las normas implica inevitablemente compromisos de rendimiento, donde las pruebas de conocimiento cero en DuskEVM añaden una sobrecarga computacional que puede ralentizar el rendimiento de las transacciones en comparación con alternativas no privadas en la capa 1 de Dusk.
En el diseño de Dusk, estos compromisos surgen porque generar y verificar pruebas ZK con cifrado homomórfico mediante Hedger requiere más gas y tiempo, afectando la experiencia de usuario al aumentar la latencia para los usuarios que interactúan con contratos inteligentes confidenciales desplegados en Dusk, al tiempo que mejora la auditoría mediante datos verificables pero ocultos.
Este equilibrio es importante para Dusk, ya que permite a las instituciones priorizar la seguridad en DeFi regulado, pero exige una consideración cuidadosa para mantener velocidades competitivas, influyendo directamente en la escalabilidad de las aplicaciones de activos respaldados por bienes (RWA) construidas sobre la infraestructura de Dusk.
Los tokens DUSK son cruciales para gestionar estos compromisos en Dusk, sirviendo como gas para cubrir los costos computacionales más altos en transacciones con privacidad mejorada y como estaking para incentivar a los validadores que optimizan el rendimiento de la red para el ecosistema de Dusk.
En la práctica, una empresa financiera que despliegue una aplicación de valores tokenizados en Dusk podría experimentar tiempos de liquidación más lentos durante las horas pico debido a la sobrecarga de ZK, pero beneficiarse de auditorías sin interrupciones que cumplan con las regulaciones sin exponer detalles sensibles en la cadena de Dusk.
Profesionalmente, una de las principales limitaciones en los compromisos de Dusk es el desafío de auditoría, donde, aunque la privacidad mejora el cumplimiento, la opacidad de los contratos cifrados puede complicar la depuración para los desarrolladores, requiriendo herramientas avanzadas para verificar la integridad lógica en DuskEVM sin revelar el código subyacente.

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Mientras que las garantías de recuperación de Walrus están diseñadas para hasta un 2/3 de indisponibilidad de nodos con recuperación tras la sincronización de red, riesgos como codificaciones de fajos inconsistentes o interrupciones durante el cambio de época pueden seguir causando inaccesibilidad de datos si no se mitigan.
El codificado por RedStuff codifica los bloques en fajos primarios para redundancia de datos principal y fajos secundarios para pruebas ligeras, permitiendo la reconstrucción a partir de cualquier cuórum de 1/3 de fajos secundarios correctos recuperados directamente desde nodos de almacenamiento mediante solicitudes punto a punto tras consultar los hashes de compromiso y asignaciones de nodos en los metadatos de Sui. Los certificados PoA en cadena generados a partir de un cuórum de 2/3 de confirmaciones de nodos atestiguan la disponibilidad.
Los comités se reconfiguran según los cambios de participación en los límites de época, aumentando los riesgos. Los procesos multietapa aseguran solapamiento, pero pueden causar interrupciones breves si los nodos que abandonan no transfieren los fajos rápidamente. Codificaciones inconsistentes procedentes de nodos defectuosos pueden obligar al sistema a tratar los datos como eliminados al negar servicios de recuperación. Los clientes deben verificar los bloques reconstruidos contra el ID de hash original para detectar manipulaciones o pérdidas.
El staking delegado con tokens WAL decide las asignaciones de fajos de nodo y los ingresos por comisiones, los votos de gobernanza alteran los umbrales de cuórum o los incentivos de recuperación, y los quemados deflacionarios por sanciones por indisponibilidad vinculan el valor del token al fuerte rendimiento de recuperación.
Para una dApp de redes sociales que aloja videos de usuarios en Walrus, esto implica codificar las cargas para tolerancia a fallos del 2/3, utilizar cuórum de 1/3 de fajos para recuperaciones rápidas por parte de los espectadores y sobredimensionar la capacidad de almacenamiento para evitar tiempos de inactividad durante los cambios de comité.
¿Cómo afectarán los solapamientos durante el cambio de época a sus configuraciones de redundancia RedStuff para equilibrar el rendimiento de recuperación y las preocupaciones de indisponibilidad, considerando Walrus para datos críticos?

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¿Necesitas transferencias privadas de activos en Dusk? Lista rápida: asegúrate de cumplir mediante pruebas selectivas, intégrate con DuskEVM para soporte de Solidity, realiza el cierre en Dusk Layer 1 para seguridad, utiliza Hedger para privacidad y verifica auditorías sin exponer datos.
El flujo de trabajo de transferencia privada de activos en Dusk comienza con la iniciación de una transacción blindada en DuskEVM, donde las pruebas de conocimiento cero cifran detalles como emisor, receptor y cantidad, luego Hedger facilita la verificación mientras la cifra homomórfica permite realizar cálculos sobre datos ocultos antes del cierre final en la capa 1 de Dusk.
Este flujo de trabajo es fundamental para Dusk porque permite a las empresas gestionar activos de RWA sensibles como acciones tokenizadas, asegurando que las transferencias permanezcan confidenciales pero comprobables para informes regulatorios en entornos financieros de alto riesgo.
Los tokens DUSK son necesarios en las transferencias de Dusk para cubrir las tarifas de red para la generación de pruebas y el staking, donde los titulares aseguran el mecanismo de consenso que valida estas operaciones privadas a través de la infraestructura de Dusk.
Considera una empresa centrada en cumplimiento en Dusk que transfiera acciones de bienes raíces tokenizadas: el flujo de trabajo protege las identidades de los inversores y los valores durante el intercambio, pero permite a los reguladores confirmar los cambios de propiedad mediante pruebas reveladas en la cadena de Dusk.
Una limitación clave en las transferencias privadas de Dusk es el compromiso de usabilidad, donde los usuarios deben gestionar pasos adicionales para la configuración de pruebas, lo que puede complicar las interfaces para adoptantes no técnicos de Dusk en entornos empresariales.

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Cuando Walrus emplea compromisos criptográficos y pruebas en cadena, ¿por qué almacenar conjuntos de datos de IA en redes descentralizadas genera preocupaciones sobre manipulación o pérdida?
Walrus mantiene la integridad del conjunto de datos mediante su algoritmo de codificación de errores RedStuff, que codifica blobs—como conjuntos de entrenamiento de IA de varios GB—en fragmentos primarios y secundarios con redundancia incorporada, permitiendo la reconstrucción a partir de solo un cuórum de 1/3 de fragmentos correctos incluso si hasta 2/3 de los nodos de almacenamiento son defectuosos o no disponibles tras la sincronización de la red, mientras que cada fragmento incluye hashes de compromiso que los clientes verifican contra el ID derivado del contenido del blob original durante la recuperación para detectar cualquier alteración o inconsistencia; además, el sistema requiere un cuórum de 2/3 de confirmaciones firmadas de nodos para generar un certificado POA, que se publica como un registro inmutable en la cadena de bloques Sui, asegurando que una vez certificado, la custodia del conjunto de datos sea auditada públicamente y que los nodos estén obligados a mantener los fragmentos sin modificación, con cualquier inconsistencia comprobada que conduzca a la desasociación en cadena del ID del blob de su objeto de recurso de almacenamiento, marcándolo efectivamente como inaccesible mientras se preserva el hash para verificaciones forenses.
Los elementos de metadatos del blob, la duración de almacenamiento basada en epoch y los compromisos de fragmentos son gestionados por contratos inteligentes de MoveVM de Sui. Es posible la verificación programática, la autoreparación y los pagos delegados de PoS. Los nodos que no generen fragmentos autenticados o que no respondan a desafíos pierden sus apuestas, prohibiendo la manipulación y vinculando la utilidad de los tokens a la integridad de los datos.
Para prevenir la corrupción de la cadena de producción, un equipo de IA que ajusta modelos sobre conjuntos de datos propios podría cargar un corpus de 500 GB en Walrus, recibir el POA y el objeto de metadatos en Sui para verificación en cadena, e integrar un contrato Move para liberar condicionalmente los pesos del modelo tras auditorías periódicas de integridad que confirmen los compromisos de fragmentos.
¿Cómo podría añadir las verificaciones de compromiso de fragmentos de Walrus a la cadena de entrenamiento de su proyecto de IA colaborativo afectar al desplazamiento de datos y a las entradas adversarias a través de epochs?

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El lanzamiento de la mainnet de DuskEVM esta semana marca un avance decisivo para Dusk, introduciendo contratos inteligentes confidenciales que permiten la ejecución de código con protecciones de privacidad directamente en una capa compatible con EVM.
En el ecosistema de Dusk, los contratos inteligentes confidenciales significan desplegar código Solidity donde las entradas, salidas y estados permanecen ocultos utilizando pruebas de conocimiento cero, pero la lógica del contrato y su cumplimiento pueden verificarse sin exponer los datos subyacentes.
Esta innovación es importante para Dusk ya que permite a los desarrolladores crear aplicaciones para sectores regulados, asegurando que las operaciones financieras sensibles en la capa 1 de Dusk permanezcan privadas, al tiempo que cumplen con los estándares de auditoría.
Los tokens DUSK desempeñan un papel crucial en esta configuración, ya que se utilizan para pagar las tarifas de gas para ejecutar estos contratos inteligentes confidenciales en DuskEVM y para apostar en la validación de la red, asegurando la infraestructura general.
Imagina un banco que integra DuskEVM para ejecutar un contrato de préstamo confidencial, donde los detalles del prestatario están protegidos, pero los términos del préstamo se aplican y auditan de forma probada en la cadena de Dusk.
Dicho esto, implementar contratos inteligentes confidenciales en Dusk implica costos computacionales más altos, lo que podría afectar la escalabilidad de las aplicaciones de DuskEVM durante el uso intensivo, sin una optimización cuidadosa de la tarifa de gas.

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El walrus representa los blobs como objetos programables en Move, convirtiendo los datos en un activo manipulable directamente en la cadena sin intermediarios para contratos inteligentes de Sui que necesitan liberar dinero bajo condiciones tras validar el almacenamiento y la disponibilidad.
Walrus almacena metadatos del blob—como su ID único derivado de su hash de contenido, los hashes de compromiso para los fragmentos codificados por errores, el tamaño exacto en bytes para cálculos de tarifas y la duración del almacenamiento en épocas (normalmente 30 días cada una)—directamente como objetos dinámicos de Sui que los contratos inteligentes de Move pueden consultar, actualizar o transferir. Por ejemplo, un contrato puede llamar funciones para verificar el Proo
Los módulos de Move permiten a los desarrolladores automatizar la gestión de blobs al fusionar objetos de recursos adicionales de almacenamiento (adquiridos mediante transacciones de Sui que pagan en SUI, pero influenciados por los rendimientos de la apuesta WAL) para extender épocas o eliminar condicionalmente blobs desasociando el ID del objeto de recurso una vez que se desencadenan ciertos eventos, como una condición con bloqueo de tiempo o una entrada de oráculo externa, todo mientras mantiene
Los tokens WAL permiten a los titulares apostar y delegar a nodos de almacenamiento, donde la asignación de fragmentos del nodo y sus ganancias por tarifas son proporcionales a las cantidades apostadas de WAL, permitiendo a los titulares de tokens ganar rendimientos pasivos de las tarifas de almacenamiento mientras que los votos de gobernanza con WAL pueden ajustar los quórum mínimos de PoA o las estructuras de tarifas de renovación, vinculando directamente la utilidad del token a la programabilidad y sostenibilidad de los datos de la red.
Un desarrollador de juegos que construye sobre Sui carga paquetes de activos como blobs en Walrus, luego utiliza un contrato de Move para vincular el objeto blob al proceso de acuñación de un NFT en el juego que verifica la integridad de PoA y metadatos antes de acuñar, asegurando que los jugadores puedan acceder a texturas o modelos bajo demanda sin dependencias fuera de la cadena.
¿Cómo organizarías un contrato para renovar dinámicamente los blobs basado en la apuesta de tokens WAL por parte de los usuarios para un acceso prolongado a los datos al integrar Walrus en tu dApp basada en Move?
Imagen: fragmento de código en lenguaje Move para acceder a metadatos o extender las épocas de almacenamiento con objetos blob de Walrus.

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