Du besoin réel à la valeur des jetons – un modèle économique inévitable piloté par l'échelle des données
Pour comprendre la logique à long terme des protocoles tels que Walrus, il est essentiel de partir des données réelles à l'échelle d'une application. Prenons un scénario futur quantifié : une application Web3 sociale de taille moyenne, avec 100 000 utilisateurs actifs par jour, chacun générant uniquement 20 Ko de données textuelles, de petites images ou des mises à jour d'état par jour. En une année, cette application accumulerait plus de 700 Go de données « chaudes » ou « tièdes », nécessitant un accès à long terme, voire permanent, et une référence continue. Ce n'est pas un simple fichier archivé, mais une partie intégrante de l'écosystème, devant être interrogée, vérifiée et réutilisée dans divers contextes à tout moment.
Pour un jeu blockchain à grande échelle, le volume de données relatif à l'état du monde, au graphe des actifs des joueurs et aux journaux d'interactions peut facilement atteindre des téraoctets, voire des pétaoctets. Les données d'entraînement, les résultats intermédiaires et les modèles des protocoles d'IA sont des volumes de données encore plus colossaux. Ces données partagent les caractéristiques suivantes : 1) Elles constituent le cœur même de la valeur de l'application ; 2) Elles exigent des garanties de haute disponibilité et d'intégrité ; 3) Leur cycle de vie est aussi long, voire plus long, que celui du protocole lui-même.
Les blockchains traditionnelles (comme Ethereum), du fait de leur synchronisation globale et de leur modèle de frais de transaction, sont totalement inadaptées à la gestion de ce volume de données. Les solutions de stockage décentralisées existantes se concentrent soit sur l'archivage à froid, soit rencontrent des difficultés en termes de modèles économiques et de performances pour un accès continu. Si le stockage cloud centralisé est pratique, il réintroduit des points de défaillance uniques et des risques de censure, ce qui va à l'encontre de l'esprit du Web3. C'est précisément cette lacune que Walrus ambitionne de combler : une couche conçue pour des données natives on-chain en constante expansion et fréquemment consultées.
Ce besoin fondamental définit directement la substance économique de son jeton, $WAL. Il ne s'agit pas d'un simple jeton de gouvernance ni d'un instrument spéculatif, mais plutôt d'un outil de coordination pour la consommation des ressources du réseau. Le stockage engendre des coûts (espace disque, alimentation électrique permanente), la récupération et la vérification des données en engendrent également (bande passante, puissance de calcul), et la maintenance à long terme des preuves d'intégrité des données a aussi un coût. Lorsqu'un réseau traite quotidiennement des millions de requêtes d'accès et des téraoctets de données écrites, ces actions correspondent à une consommation réelle de ressources physiques. $WAL sert alors de moyen de paiement, d'incitation et de mise en jeu.
Par conséquent, la demande de $WAL est directement liée à l'utilisation réelle du réseau. Si une application de taille moyenne génère quotidiennement 5 Go de stockage à long terme, cela représente près de 2 To par an. Lorsque des centaines, voire des milliers d'applications de ce type, ainsi que des protocoles gourmands en données comme les réseaux sociaux, les jeux, l'IA et DePin, commencent à déployer leurs couches de données principales sur Walrus, la demande en ressources qui en résulte est exponentielle. Cette demande est constante, continue et croît naturellement à mesure que l'écosystème des applications Web3 se développe. Le marché a l'habitude d'évaluer les projets en fonction de leur potentiel, mais la valeur à long terme d'une infrastructure comme Walrus proviendra de la dépendance structurelle de l'écosystème à son égard. Lorsque le token deviendra un « carburant » indispensable au fonctionnement du système plutôt qu'un simple moyen de « vote », son modèle de valeur reposera sur des bases solides.