Walrus benar-benar 100 kali lebih murah daripada AWS? Guru Azure membawa Anda menggunakan Walrus secara lebih ilmiah.
【Pengantar: Ketika kita berbicara tentang “murah”, apa yang kita bicarakan?】
Baru-baru ini di plaza Binance, tentang Walrus ( $WAL ) diskusi sedang panas. Semua orang mengatakan itu adalah “Pinduoduo dalam dunia penyimpanan”, mengatakan bahwa teknologi kode penghapusan dua dimensi-nya telah menekan biaya penyimpanan hingga 1% dari solusi tradisional atau bahkan lebih rendah.
Saya juga selalu berpikir begitu. Sebagai penggemar setia Walrus, saya juga sering menggunakan “murah meriah” untuk merekomendasikannya kepada teman-teman pengembang di sekitar saya.
Hingga tadi malam, saya melihat di komunitas pengembang Sui seorang kakak mengajukan pertanyaan tajam: “Mengapa saya menyimpan banyak file konfigurasi beberapa KB, harga per unitnya malah lebih mahal daripada menyimpan video?”
Pertanyaan ini membuat saya terbangun.
Apakah kita selama ini bangga dengan 'biaya rendah' adalah sebuah mitos?
Dengan pertanyaan ini, guru Azure bekerja keras untuk memeriksa bab 4 dari buku putih, meninjau log node dari jaringan pengujian, dan menemukan **'data tersembunyi'** yang tidak berani diumumkan oleh pihak proyek saat melakukan promosi.
Hari ini, saya tidak mengklaim, mari kita cari masalah. Artikel ini mungkin akan menyinggung beberapa orang yang tidak berpikir, tetapi jika Anda adalah investor sejati $WAL, Anda harus membacanya sampai selesai.
Bab Pertama: Pajak metadata '15%' yang tinggi itu
Semua orang melihat redundansi 4.5 kali dari kode penghapusan dua dimensi, merasa bahwa angka ini jauh lebih rendah daripada puluhan kali redundansi Filecoin, sungguh keajaiban fisika.
Tetapi matematika adalah konservatif. Ruang yang dihemat akan diisi kembali di tempat lain.
Seperti yang sebelumnya ditemukan oleh analis data on-chain (merujuk ke logika @HFAirdropHunter di Twitter): metadata Walrus mencapai 15.8%!
1.1 Apa itu metadata?
Sederhananya, itu adalah 'identitas data'.
Di jaringan Walrus, untuk mencegah node jahat berbuat jahat, dan untuk mencegah pengguna menyimpan data palsu, setiap potongan data harus dilengkapi dengan serangkaian bukti kriptografi yang kompleks (komitmen vektor, indeks hash, bukti buka).
Bukti-bukti ini adalah metadata.
1.2 Mimpi buruk file kecil
Mari kita hitung:
Skenario A: Menyimpan file besar (seperti video HD 1GB)
File video itu sendiri sangat besar, metadata yang puluhan KB itu sangat kecil, kurang dari 0.01%. Saat ini,Walrus memiliki nilai yang tak tertandingi.Skenario B: Menyimpan file kecil (seperti 10KB catatan obrolan, file atribut NFT)
File hanya 10KB, tetapi metadata mungkin memerlukan 5KB bahkan lebih!
Ini seperti Anda mengirimkan sebuah cincin berlian, kotak pengiriman dan biaya asuransi lebih besar dari ruang yang ditempati oleh cincin itu sendiri.
Saat ini, biaya penyimpanan aktual Anda tidak sebagaimana yang dikatakan dalam promosi, bahkan bisa menjadi mahal karena 'biaya tetap' yang tinggi.
(Sisipkan gambar di sini 2: Perbandingan ukuran file)
Kesimpulan Azure 1:
Jika Anda ingin menggunakan Walrus untuk membuat 'WeChat terdesentralisasi' untuk menyimpan banyak gelembung obrolan, atau menyimpan log mini, Anda akan mengalami kerugian besar.
Arsitektur Walrus tidak dirancang untuk 'data sampah'.
Bab Kedua: 'Perdagangan Berjangka' Bandwidth dan Biaya Tenggelam
Ada satu pandangan yang sangat menarik, datang dari perspektif Web3Bandwidth (institusi analisis bandwidth).
Walrus memiliki mekanisme ekonomi yang unik: ketika Anda menulis data, Anda harus membayar deposit **'yang dapat dikembalikan'**.
Jika Anda mengirim data ke semua node di seluruh jaringan, deposit dapat dikembalikan.
Jika Anda hanya mengirim ke node minimum, deposit tidak dapat dikembalikan.
2.1 Apa permainan di sini?
Ini terdengar seperti mendorong semua orang untuk melakukan cadangan lebih banyak, tetapi sebenarnya adalah **'hedging bandwidth'.
Untuk mendapatkan kembali deposit ini, Anda harus menghabiskan bandwidth 3 kali lipat di awal untuk mendistribusikan data ke node tambahan.
Bagi investor kecil atau pengguna bandwidth kecil, biaya bandwidth awal yang dikeluarkan adalah aliran kas yang nyata **.
Kecuali jika data Anda benar-benar perlu dipulihkan karena node terputus (memicu asuransi), uang bandwidth yang Anda habiskan di awal mungkin tidak akan pernah kembali.
Kesimpulan Azure 2:
Ini adalah **'berjangka bandwidth'**.
Walrus memaksa pengguna untuk memilih: apakah membayar lebih sekarang untuk keamanan, atau bertaruh pada masa depan tanpa masalah?
Model permainan yang rumit ini sangat tidak ramah bagi pengguna baru, ambang batasnya sangat tinggi.
Bab Ketiga: Pembalikan mendalam—apakah ini cacat, atau 'ambang aristokrat'?
Setelah mengutuk, mari kita tenangkan pikiran.
Tim Mysten Labs semuanya adalah ahli kriptografi terkemuka, apakah mereka tidak bisa menghitung biaya ini? Apakah mereka tidak tahu bahwa biaya file kecil itu tinggi?
Jelas tahu.
Tetapi mengapa mereka masih bersikeras merancangnya seperti ini?
Ini melibatkan posisi strategis akhir dari Walrus.
Jika Anda memahami ambisi ekosistem Sui, Anda akan memahami kesulitan Walrus.
3.1 Menyaring informasi sampah (Spam Filter)
Seperti Solana, yang merupakan rantai publik dengan tarif rendah, sering kali mengalami kegagalan karena banyak transaksi sampah (Spam).
Walrus tidak ingin mengulangi kesalahan itu.
Melalui 'pajak metadata' yang tinggi dan 'permainan bandwidth' yang kompleks, Walrus sebenarnya telah membangun **'filter harga'**.
Ia tidak menyambut data sampah.
Ia tidak menyambut informasi fragmentasi yang bernilai rendah.
Ia memberi tahu pasar melalui model ekonomi:"Jika apa yang Anda simpan tidak berharga, jangan ganggu saya."
3.2 Dikhususkan untuk 'aset berat'
Siapa pelanggan yang diinginkan oleh Walrus?
Itu adalah kumpulan pelatihan model AI (seringkali ratusan TB), laporan audit institusi RWA (data keuangan yang tidak dapat hilang), dan paket material 4K dari permainan blockchain 3A.
Untuk **'aset berat (Big Data)'** ini:
15% pajak metadata? Sepele, karena subjek file terlalu besar.
Biaya bandwidth awal? Tidak masalah, karena keamanan data lebih berharga seribu kali lipat daripada bandwidth.
(Sisipkan tangkapan layar nyata: silakan ambil gambar tabel perbandingan harga penyimpanan Filecoin atau Arweave, atau gambar parameter teknis dari situs resmi Walrus)
Bab Keempat: Perbaikan Penilaian—Penentuan yang lebih akurat
Sejak kita telah melihat wajah asli Walrus—itu bukan penyimpanan cloud, itu adalah pelabuhan kontainer.
Maka model penilaian kita juga harus diperbaiki.
Kita tidak bisa menilai berdasarkan 'jumlah pengguna' (karena mungkin tidak ada banyak investor kecil), kita harus menilai berdasarkan 'skala aset data (AUM)'.
Pasar investor kecil: mungkin tidak seaktif Arweave.
Pasar institusi: Ini adalah Walrus adalah arena mutlak.
Dengan masuknya raksasa B-end seperti Alkimi (data iklan), Unchained (arsip media), Walrus yang akan mengunci nilai tertinggi aset data.
Penilaian akhir Azure:
Meskipun saya melihat 'biaya tersembunyi' itu, saya malah bisa lebih tenang.
Karena protokol yang dapat secara proaktif melalui model ekonomi **'menyaring pelanggan berkualitas'** hidup lebih lama dan lebih mahal daripada protokol 'orang baik' yang tidak selektif dan akhirnya dipenuhi data sampah.
Ia tidak mendapatkan uang dari orang kecil, ia hanya mendapatkan uang dari institusi dan investor besar.
Ini adalah kesombongan dan prasangka yang seharusnya dimiliki oleh infrastruktur tingkat tinggi.
【Penutup】
Jika ada orang yang mengatakan kepada Anda bahwa menyimpan file kecil di Walrus itu mahal, tolong katakan padanya:
"Ya, karena ini adalah brankas untuk menyimpan batangan emas, bukan tempat sampah untuk menyimpan kertas bekas."
$WAL memiliki nilai yang tersembunyi di dalam 'pemilihan' ini.
(Data dalam artikel ini mengacu pada berbagai laporan analisis teknis dan perhitungan buku putih dari komunitas, hanya untuk diskusi mendalam, tidak dianggap sebagai saran investasi.)