À partir des besoins réels — pourquoi l'économie de jetons de Walrus repose-t-elle sur la "nécessité" ?
Pour comprendre le potentiel de Walrus, nous devons abandonner les discussions abstraites sur le "stockage" et nous concentrer sur les scénarios concrets de demande de données à venir. Faisons une petite déduction : une application Web3 sociale de taille moyenne, avec 100 000 utilisateurs actifs par jour, supposons que chaque utilisateur génère uniquement 20 Ko de données textuelles, images ou mises à jour d'état par jour (une estimation très prudente). En une année, cette application accumulerait plus de 700 Go de données "chaudes" ou "tièdes" nécessitant un stockage à long terme et un accès immédiat. Ce n'est pas un archivage statique : ces données doivent être fréquemment lues, vérifiées (par exemple, prouver qu'un contenu a été publié par une personne à un moment donné), retracées et combinées pour de nouvelles applications.
Si le scénario passe aux jeux sur chaîne ou aux protocoles d'IA, le volume de données va facilement atteindre des niveaux de téraoctets, voire de pétaoctets. L'état du monde du jeu, les métadonnées de chaque objet généré dynamiquement, les données d'entraînement des modèles d'IA et les enregistrements d'inférence, ne sont pas des caches que l'on peut jeter à la légère, mais constituent la valeur fondamentale des actifs numériques, qui doivent être conservés de manière permanente et être disponibles pour un audit. Ces besoins sont réels et urgents, ils pointent vers une conclusion : les applications Web3 dominantes de demain seront axées sur les données.
C'est cette croissance des données, déterministe et guidée par l'échelle des applications, qui constitue la pierre angulaire du modèle de valeur de Walrus. Le jeton $WAL de Walrus n'est pas un ornement du marché ni un simple outil de gouvernance, sa fonction principale est de coordonner la consommation réelle de ressources au sein du réseau. L'espace de stockage n'est pas gratuit, la validation et la preuve continues des données ne sont pas gratuites, garantir que les données ne se perdent pas sur une échelle de temps de plusieurs années, voire de plusieurs décennies, ne l'est pas non plus. Lorsque un réseau doit traiter des millions de demandes d'accès par jour, écrire des téraoctets de nouvelles données et valider en continu l'intégrité de ces vastes données, ces actions engendrent déjà d'énormes coûts matériels, de bande passante et d'exploitation. $WAL est le moyen de payer ces coûts et d'inciter les nœuds à fournir des services fiables.
Ainsi, sa fonction de demande est très claire : elle est directement corrélée à la quantité totale de données stockées et accessibles dans le réseau et à leur fréquence. Une application de taille moyenne génère 5 Go de données principales par jour, soit près de 2 To par an. Lorsque dix, cent de ces applications choisissent Walrus, la demande ne s'additionne pas simplement, mais peut présenter une croissance exponentielle sous l'effet de réseau. Cela diffère fondamentalement des modèles de jetons qui dépendent des émotions de transaction et des narrations spéculatives. Le marché peut l'ignorer temporairement, mais tant que les applications Web3 évoluent vers une intensification des données (ce qui est presque inévitable), la demande pour des couches de stockage fiables sur la chaîne et pour leur moyen de valorisation (le jeton) croîtra de manière solide et continue, tout comme la demande pour des terres dans le développement urbain. Cela confère à Walrus une caractéristique de « résilience » : sa valeur ne provient pas d'être cru, mais d'être utilisé.@Walrus 🦭/acc $WAL #walrus