Dans l'ère du Web3, le stockage décentralisé est devenu l'une des infrastructures fondamentales de l'écosystème blockchain. Le protocole Walrus, un protocole d'innovation de stockage sur la blockchain Sui, se distingue par son efficacité, son faible coût et sa haute disponibilité. Le jeton natif du protocole, le jeton Walrus ($WAL), utilisé non seulement pour le paiement des frais de stockage, mais aussi pour la gouvernance et les mécanismes d'incitation, contribue au développement durable du réseau. Depuis son lancement sur le réseau principal en mars 2025, Walrus a attiré un grand nombre de développeurs, de projets et d'investisseurs. Sa technologie centrale, notamment le schéma de codage RedStuff, est considérée comme une percée capable de transformer les modèles de stockage traditionnels. Cet article examine en profondeur les technologies clés de Walrus, en analysant son intégration sur la chaîne Sui, sa programmabilité des données, son modèle de sécurité, etc. En outre, nous explorerons le modèle économique de $WAL et son rôle au sein de l'écosystème, afin de fournir aux lecteurs une perspective approfondie et détaillée.
Le protocole Walrus n'est pas un simple système de stockage de fichiers, mais un réseau décentralisé de stockage de Blobs conçu pour de grands fichiers (comme des ensembles de données AI, des médias NFT, des actifs de jeux, des images vidéo et des archives blockchain). Il résout les points de défaillance uniques et les risques de censure des solutions de stockage cloud centralisées (comme AWS S3), tout en étant plus efficace et économique que ses concurrents comme Filecoin ou Arweave. Selon les dernières données, le coût de stockage de Walrus peut descendre à 1/80 à 1/100 des solutions centralisées, grâce à sa pile technologique unique. D'ici janvier 2026, l'écosystème Walrus aura évolué pour inclure un support multi-chaînes, intégrant Ethereum et Solana, et collaborant avec plusieurs projets AI et DeFi, tels que le Humanity Protocol et le Talus Network.
Analyse des technologies clés : schéma de codage RedStuff
L'innovation clé de Walrus réside dans sa technologie de codage RedStuff, un protocole de codage d'effacement (Erasure Coding) en deux dimensions (2D), basé sur le cadre Twin-code et le codage d'effacement linéaire. Contrairement aux codes d'effacement unidimensionnels traditionnels (comme les codes Reed-Solomon), RedStuff offre une sécurité accrue et un facteur de réplication plus faible grâce à une structure de matrice bidimensionnelle, nécessitant un taux de réplication de seulement 4,5 pour garantir une haute disponibilité et tolérance aux pannes, tout en supportant l'auto-réparation des données.
Fonctionnement de RedStuff
Supposons qu'il y ait n=3f+1 nœuds de stockage dans le réseau, où un adversaire peut contrôler jusqu'à f nœuds byzantins (Byzantine faults). RedStuff divise le Blob B en une matrice de symboles (f+1) × (2f+1), où chaque symbole a une taille de O(|B| / (f+1)). Ensuite, il génère des fragments principaux (Primary Slivers) et des fragments auxiliaires (Secondary Slivers) par extension bidimensionnelle :
Codage principal (Primary Encoding) : Codage colonne par colonne de la matrice, étendu à n symboles. Chaque nœud reçoit une ligne de symboles étendus, formant le fragment principal. Le seuil est de 2f+1, ce qui signifie qu'au moins 2f+1 symboles sont nécessaires pour récupérer le fragment principal.
Codage auxiliaire (Secondary Encoding) : Codage ligne par ligne de la matrice, étendu à n symboles. Chaque nœud reçoit une colonne de symboles étendus, formant un fragment auxiliaire. Le seuil est de f+1, ce qui signifie qu'il suffit de f+1 symboles pour récupérer le fragment auxiliaire.
Ce design en deux dimensions permet aux nœuds de récupérer efficacement les données perdues dans un réseau asynchrone. Par exemple, lorsqu'un nœud perd un fragment, il peut demander des symboles d'intersection (Intersection Symbols) à d'autres nœuds. D'abord, il partage des symboles avec f+1 nœuds honnêtes pour récupérer des fragments auxiliaires ; ensuite, il récupère le fragment principal avec 2f+1 symboles. La bande passante de récupération totale n'est que O(|B| / n), bien inférieure à O(|B|) pour les codes Reed-Solomon traditionnels, qui nécessitent la reconstruction de l'ensemble du Blob.
RedStuff intègre également des éléments de codes de fontaine (Fountain Codes), qui sont un type de code d'effacement à taux illimité, capable de générer un nombre infini de symboles de réparation. Cela permet à Walrus d'être plus flexible lors du traitement de données à grande échelle, particulièrement adaptées aux ensembles de données d'entraînement de modèles à grande échelle en IA ou aux fichiers multimédias haute résolution. En comparaison avec les codes Reed-Solomon de Filecoin (nécessitant une récupération à large bande) et la réplication complète d'Arweave (taux de réplication supérieur à 25), le facteur de réplication de 4 à 5 de RedStuff réduit considérablement les coûts tout en maintenant l'intégrité des données.
Détails mathématiques et algorithmiques
La fonction de codage de RedStuff peut être exprimée comme : Encode(B, t, n), où t=f+1 est le nombre de symboles sources, et n est le nombre total de nœuds. Elle divise B en t symboles sources, chacun de taille O(|B| / t), puis génère n-t symboles de réparation. La fonction de décodage Decode(T, t, n) reconstruit B à partir de n'importe quels t symboles corrects. La sécurité dépend de la différence de seuil : le faible seuil des fragments auxiliaires (f+1) permet une récupération rapide, tandis que le seuil élevé des fragments principaux (2f+1) empêche les nœuds malveillants de falsifier des données.
Dans une mise en œuvre réelle, RedStuff utilise des engagements vectoriels (Vector Commitments) pour stocker des métadonnées, ces engagements étant codés par un code d'effacement unidimensionnel, réduisant ainsi le coût pour chaque nœud d'un ordre quadratique à linéaire (par exemple, de 64 Mo à constante sous 1000 nœuds). Cela garantit l'évolutivité du système, prenant en charge le stockage de plusieurs pétaoctets.
Mécanisme de stockage Blob et fonction d'auto-réparation
Le stockage de Blob de Walrus est une mise en œuvre en couche d'application de RedStuff. Le Blob est divisé en fragments (Slivers), répartis sur n nœuds, chaque nœud détenant des paires de fragments principaux/auxiliaires. Le processus d'écriture comprend : le codage du Blob, l'envoi des fragments, la collecte de 2f+1 confirmations, et la publication d'une preuve de disponibilité (PoA) sur la chaîne Sui. Le processus de lecture collecte les métadonnées (via le codage unidimensionnel des fragments), récupère 2f+1 fragments auxiliaires, décode et vérifie la cohérence.
L'auto-réparation est le point fort de Walrus : si un nœud perd un fragment pendant l'écriture, il peut demander une récupération asynchrone sans coordination centrale. Cela est particulièrement crucial dans les réseaux asynchrones, évitant les pannes causées par des délais dans les systèmes traditionnels. Les données du réseau de test montrent qu'avec 105 nœuds, la latence d'écriture d'un Blob de 130 Mo est de 30 secondes, avec un débit atteignant 18 Mo/s.
Intégration avec la blockchain Sui
Walrus s'intègre profondément à la blockchain Sui, utilisant le langage Move de Sui et des contrats intelligents pour gérer les opérations de contrôle, telles que le tri des transactions et la mise à jour des états. Les nœuds de stockage sont organisés en comités par Epoch, et la blockchain gère l'enregistrement des ID de Blob et le PoA. Le changement d'Epoch utilise un mécanisme multi-étapes : l'écriture est destinée au nouveau comité, la lecture peut traverser l'ancien/le nouveau, assurant ainsi une continuité.
Données programmables et structure d'authentification
Walrus transforme les données en actifs programmables : l'ID de Blob est basé sur un hachage d'engagement (incluant des arbres Merkle), permettant aux contrats intelligents de gérer directement le stockage, d'étendre la durée de vie ou de supprimer. Les arbres Merkle garantissent la cohérence des fragments et supportent la lecture partielle et les preuves d'inclusion, adaptées aux applications complexes de DeFi et aux contenus des réseaux sociaux.
Modèle de sécurité et mécanisme d'incitation
Le modèle BFT de Walrus tolère f nœuds malveillants, garantissant la sécurité par des quotas (Quorums) : f+1 pour la récupération, 2f+1 pour la lecture/écriture/défi. Un défi asynchrone utilise la génération de clés distribuées (DKG) pour produire de l'aléa, empêchant les nœuds malveillants de falsifier le stockage. La défense contre les écrivains malveillants exclut les blobs invalides par une certification sur la chaîne.
Le jeton $WAL joue un rôle clé : prépaiement du stockage (jusqu'à 2 ans), mise en jeu des nœuds et gouvernance. Les incitations comprennent des récompenses pour réponse à des défis et des subventions pour la récupération de données ; les pénalités incinèrent des jetons (échec du défi >50%). Le prix est déterminé par le vote des nœuds (66,67 % de participation requise), garantissant la compatibilité économique.
Avantages, comparaisons et défis
Comparé à IPFS/Filecoin, Walrus ne stocke pas des fichiers en pleine réplication, mais utilise la fragmentation RedStuff, ce qui réduit les coûts et renforce la résistance à la censure. Les avantages incluent une évolutivité illimitée, un renforcement de la confidentialité (protocole Seal) et une compatibilité avec l'IA. Cependant, le défi réside dans la dépendance à Sui, ce qui pourrait retarder le déploiement multi-chaînes.
À l'approche de 2026, Walrus approfondit les infrastructures d'IA et le marché des données programmables. Le Walrus Trust de Grayscale attire des fonds institutionnels, et des projets écologiques comme Walrus Sites favorisent les sites Web décentralisés. La demande utilitaire du $WAL augmentera, avec une croissance de la capitalisation boursière potentielle significative.
Le protocole Walrus, centré sur RedStuff, redéfinit le stockage décentralisé. Le jeton $WAL n'est pas seulement un outil de paiement, mais aussi une pierre angulaire de l'écosystème. Les investisseurs et les développeurs devraient suivre de près son développement, car cela sera une étape majeure de l'économie des données Web3.
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