Kebanyakan orang berpikir kegagalan AI berasal dari pemrograman yang buruk atau "halusinasi." Faktanya, titik kegagalan yang paling umum adalah akses data. Ketika agen AI tidak dapat mengakses set pelatihannya, atau ketika log memori dicensor atau dihapus oleh penyedia terpusat, sistem akan rusak.
Walrus mengubah narasi ini dengan memindahkan data dari aset backend yang rapuh menjadi "kain ingatan" terdesentralisasi dan tangguh.
Medefinisikan Penyimpanan dengan "Red Stuff"
Alih-alih menyimpan dataset besar dalam satu "ember" awan yang rentan, Walrus menggunakan teknik canggih yang disebut kode erasure Red Stuff.
* Fragmentasi: File besar diiris menjadi potongan kecil yang disebut potongan.
* Distribusi: Potongan-potongan ini tersebar di seluruh jaringan node global.
* Ketahanan: Agen AI tidak perlu menemukan setiap bagian untuk berfungsi. Sama seperti teka-teki di mana Anda hanya perlu sebagian besar potongan untuk melihat gambaran keseluruhan, agregator dapat merekonstruksi data asli dari subset potongan.
Arsitektur Walrus
* Integrasi Sui: Sementara data berat berada di jaringan Walrus, "bukti" dan metadata diamankan di blockchain Sui.
* Ekonomi WAL: Token $WAL bertindak sebagai detak jantung sistem, memberi imbalan pada node untuk bukti ketersediaan dan memastikan data tetap dapat diakses dalam jangka waktu panjang.
* Pengambilan Teragregasi: Ketika seorang agen membutuhkan informasi, ia menarik potongan dari berbagai sumber, membuat sistem hampir tidak mungkin untuk disensor atau dihentikan.
Kasus Penggunaan Berdampak Tinggi untuk AI
| Kasus Penggunaan | Mengapa Walrus Menang |
| Pelatihan Model | Dataset besar dan statis tetap dapat diakses tanpa bottleneck "titik kegagalan tunggal". |
| Jejak Agen | Log dan "memori" masa lalu dari tindakan AI dipertahankan secara permanen dengan biaya rendah. |
| Kolaborasi Sumber Terbuka | Peneliti dapat berbagi dataset besar tanpa bergantung pada (atau membayar) pengendali teknologi besar. |
Pertukaran
Walrus bukanlah pengganti "satu ukuran untuk semua" untuk setiap database. Ini dioptimalkan untuk ketersediaan dan umur panjang, bukan kecepatan mentah. Jika Anda memerlukan latensi milidetik, cache tradisional masih menjadi raja. Namun, untuk "catatan permanen" dari kecerdasan AI, penyimpanan terdesentralisasi adalah pilihan yang lebih kuat.
Garis Bawah
Dengan menggabungkan efisiensi Red Stuff dengan model insentif $WAL , Walrus menyediakan infrastruktur untuk agen AI yang perlu mandiri, tidak dapat disensor, dan persisten.
Apakah Anda ingin saya membuat tabel perbandingan antara Walrus dan penyimpanan cloud tradisional (seperti AWS S3) untuk menyoroti perbedaan biaya dan keamanan?#walrus $WAL #walrusprotoco 