最近在测试各种去中心化存储方案时，注意到Sui生态里冒出来的一个新项目，主打大型二进制文件存储，号称比传统方案效率高几倍。作为一个经常需要处理AI模型文件和大规模数据集的开发者，自然要上手试试看这个所谓的"鲸鱼协议"到底有没有真材实料。经过一段时间的深度使用和技术测试，发现这个项目在架构设计上确实有些独到之处，但同时也暴露出一些早期产品的典型问题。
从技术架构来看，这个协议采用了一套挺有意思的纠删码方案，叫做Red Stuff 2D编码。简单说就是把你要存的大文件切成一个矩阵，先对列做一次RaptorQ编码生成主分片，再对行做一次编码生成次分片。每个存储节点会拿到一对主次分片的组合。这种设计最大的好处是容错能力超强，理论上即便三分之二的节点挂掉，你还是能把完整数据恢复出来。相比传统的简单副本复制，这套方案的冗余度控制在4到5倍左右，而像Arweave那种全网复制的模式可能要20倍以上的开销。
实际使用层面，协议提供了三种接入方式：命令行工具、TypeScript SDK和HTTP API。CLI工具通过suiup安装非常方便，配置文件也很简洁，基本上curl一个yaml下来就能用。存储文件的命令也很直观，walrus store加文件路径，再指定存几个epoch就行。这里一个epoch在测试网是一天，主网设计是14天。我测试存了个1GB的模型权重文件，指定存5个epoch，整个上传过程大概花了3分钟左右，返回了一个blob ID和对应的Sui对象ID。
SDK方面我主要试了TypeScript版本，因为要集成到一个数据市场的前端项目里。安装两个npm包之后，核心逻辑就是扩展SuiJsonRpcClient然后调walrus方法。写入数据时需要先构造WalrusFile对象，可以从Uint8Array、Blob或者字符串创建，然后用writeFiles方法上传，指定好epoch数量。读取更简单，getFiles传入blob ID数组，返回的对象有bytes、text、json等方法直接提取内容。整体API设计算是清爽的，但有个坑是高并发场景下官方文档说单个blob可能触发2200多次写请求，建议走publisher和aggregator做中继，不然容易把自己的请求配额打爆。
HTTP API是给不想处理SDK依赖的场景准备的，用publisher端点做PUT上传，aggregator端点做GET下载。我试着用curl上传了几个测试文件，返回的JSON里会给出blobObject、成本（用FROST计价，1 WAL等于10亿FROST）、还有些元数据。查询参数可以控制存储期限、是否可删除、是否永久存储等等。这种RESTful接口对于做简单集成还算友好，但缺点是没有SDK那种类型安全，得自己处理错误码和重试逻辑。
再说说Sui智能合约集成这块，这也是这个协议最有特色的部分。它把存储资源和blob都抽象成Sui对象，意味着你可以用Move语言写合约来管理这些资源。比如我做了个实验，写了个简单合约自动续期某个blob的存储时间，只要检测到快过期就调用extend方法，支付相应的WAL费用。这种可编程性对于做动态NFT、数据DAO之类的应用场景确实很有用。存储资源对象本身是可拥有、可分割、可合并、可转让的，可以想象未来会有专门的存储资源市场出现。
代币经济模型方面，总供应量50亿枚，分配比例社区占大头（43%的社区储备线性解锁到2033年，10%用户空投和补贴），团队和投资人各占30%和7%。使用场景主要三个：一是支付存储费用，用户按数据量和存储时长预付WAL；二是质押给存储节点参与委员会选举，质押量越高节点分配的数据分片越多；三是治理投票。奖励机制是每个epoch结束时把存储费用池子按节点表现分配，节点收取佣金后剩余部分分给质押者。还有个惩罚机制，如果短期内频繁转移质押会部分销毁代币，一部分奖励给长期质押者。
从价格和市值来看，截至2026年1月份代币价格在0.14美元附近，流通量15.8亿枚，市值两亿多美元，FDV七亿左右。质押率据说有67%，125个存储节点在运营。这些数字放在去中心化存储赛道里算是中等规模，跟Filecoin的10多亿美元市值还有差距，但考虑到主网才上线不到一个月（2025年12月底），这个起步速度也算说得过去。
成本效率是官方一直在宣传的卖点。根据技术文档和一些对比测试，存储同样大小的AI数据集，成本可以比Filecoin或Arweave低80%到100倍不等。我自己算了下，如果拿补贴期的价格，大概一个TB一年才50美元左右，比亚马逊S3便宜太多了。当然这里有个前题是早期有补贴，5000万枚代币用于补贴在50个月内线性释放，等补贴烧完了真实成本可能会上升。非补贴价格大概一个TB一个月要250美元，还是比中心化存储便宜，但优势没那么夸张了。
实际使用过程中也发现了一些需要注意的地方。首先所有存储的blob默认是公开的，任何人都能通过blob ID访问，如果要存隐私数据必须客户端先加密。这点官方文档有提醒，但对于习惯了私有桶概念的开发者来说可能一开始会忽略。其次epoch转换期间会有数据恢复过程，节点委员会变更时要保证新节点能拿到完整分片，这个过程会占用一些带宽，短暂影响读写性能。我在测试时正好赶上一个epoch切换，确实感觉到检索速度变慢了。
还有个实际问题是SDK高并发场景的请求量控制。官方建议单blob写入可能产生2200多次请求，读取也有335次左右，如果你的应用需要频繁上传下载大量文件，直接用SDK会把节点打爆或者被限流。解决方案是自己搭publisher和aggregator节点做中继，或者用CDN缓存，但这就增加了额外的运维成本。对于小团队或个人开发者来说，这个门槛不算低。
另外就是早期生态的配套设施还不够完善。虽然官方文档写得挺详细，GitHub上也有示例代码，但第三方工具库、可视化管理界面、监控面板这些东西基本没有。相比Filecoin有一堆现成的管理工具和浏览器，Walrus这边你想查个存储使用情况都得自己写脚本调API。社区里也没什么活跃的技术讨论，遇到问题基本只能翻文档或者去官方Discord碰运气。
从网络性能角度测试了一下，整体读写速度在去中心化存储里算中上水准。上传一个100MB的文件大概15到20秒，下载10秒左右，延迟跟你距离最近的存储节点有关。比IPFS要稳定，但跟中心化CDN还是有代差。如果你的应用场景对实时性要求不高，比如AI模型存档、历史数据备份、NFT元数据这些，速度完全够用。但如果想做视频流媒体或者在线协作编辑这种需要毫秒级响应的，还是得加一层缓存。
技术上还有个有意思的设计是1000个逻辑分片的固定分配。不管blob多大，都会被映射到这1000个分片位置，节点按照自己负责的分片范围存储对应的编码数据。这种固定分片模式简化了数据路由和节点管理，但也意味着扩容的时候不能简单加节点，得靠增加每个节点存储密度或者改协议参数。长期看可能会遇到扩展性瓶颈，不过现在这个数据规模离天花板还远着。
总结下来，这个协议在技术架构上有不少创新点，纠删码方案、Sui对象集成、可编程存储资源这些设计都挺有前瞻性。对于需要处理大型二进制文件尤其是AI相关数据的开发者来说，成本优势和容错能力确实吸引人。但早期产品的毛病也很明显：生态工具缺乏、高并发需要额外配置、文档覆盖面还不够全、社区活跃度有待提高。如果你是想尝鲜或者做实验性项目，现在入场还不错，能享受早期补贴和相对低的使用成本。但要是做生产级应用，建议多观察几个月等生态成熟一点再说。毕竟去中心化存储这个赛道竞争激烈，能不能站稳还得看实际落地效果和用户增长情况。@Walrus 🦭/acc $WAL
