Sistem AI berkembang pesat, tetapi kebanyakan orang masih kehilangan satu kebenaran kritis:

Komputasi bersifat sementara.

Data bersifat permanen.

Pekerjaan pelatihan berhenti.

Inferensi naik dan turun.

GPU dirilis.

Tetapi model, dataset, checkpoint, dan log tidak menghilang.

Mereka membawa nilai jangka panjang, kepemilikan, dan risiko kepatuhan.

💡 Di sinilah Walrus 🦭 mengubah permainan.

Walrus tidak mencoba mengendalikan komputasi.

Ini fokus pada apa yang sebenarnya penting setelah eksekusi berakhir:

tersedia data yang tahan lama dan dapat diverifikasi.

🔐 Bagaimana cara kerja Walrus • Data AI besar dienkode menggunakan pengkodean penghapusan

• Didistribusikan di seluruh jaringan penyimpanan independen

• Ketersediaan dievaluasi secara matematis — bukan diasumsikan

• Bukti Ketersediaan waktu nyata dipasang di Sui

Tidak ada janji layanan.

Tidak ada kepercayaan buta.

Hanya ketersediaan data yang dapat dibuktikan.

🔥 Mengapa replikasi tidak cukup Replikasi meningkatkan biaya secara linier dan gagal secara diam-diam.

Walrus menggunakan rekonstruksi berbasis ambang:

Entah data dapat dibangun kembali — atau tidak bisa.

Untuk alur kerja AI yang membutuhkan: ✔️ Reproduksibilitas

✔️ Auditabilitas

✔️ Kepemilikan yang jelas

✔️ Kondisi kegagalan yang dapat diprediksi

kejelasan ini sangat penting.

🚀 Masa depan infrastruktur AI bersifat modular Komputasi menjadi dapat dipertukarkan.

Data tetap dapat diverifikasi.

🦭 Walrus dibangun di atas perbedaan itu.

👇 Jika Anda melihat ke mana ini menuju:

❤️ Suka

🔁 Bagikan ulang

💬 Komentar “WALRUS”