La maggior parte delle persone sente "archiviazione decentralizzata" e immagina un magazzino. Ma #walrus ha promosso un'immagine diversa: l'archiviazione come componente attivo nell'era dell'IA, in cui i dati non vengono solo salvati ma anche governati, provati e utilizzati da sistemi autonomi. Il ciclo di aggiornamento di novembre 2025 va meglio compreso come un ponte tra "Walrus come livello di archiviazione" e "Walrus come livello di dati per l'IA verificabile". Nel 2026, questa distinzione avrà importanza perché il mercato è sempre più allergico ai token AI vaghi, ma premia ancora l'infrastruttura in grado di dimostrare un valore reale nei flussi di lavoro dell'IA.

Inizia di nuovo dai tracciati degli hackathon, perché rivelano la strategia. "Economia dei dati e mercati" segnala che @Walrus 🦭/acc vuole che i dati siano rintracciabili e scambiabili. "AI e dati" segnala che Walrus si aspetta pipeline AI pesanti. "Autenticità provabile" segnala che l'origine dei dati è un obiettivo prodotto di primo piano, non un'aggiunta tardiva. "Privacy e sicurezza" segnala che Walrus non vuole la solita trappola Web3 in cui tutto è pubblico e quindi molti dataset reali non possono partecipare. Messi insieme, rappresentano un progetto per un futuro in cui i dataset sono trattati come beni che possono essere archiviati, autorizzati, licenziati e auditati – senza dover fidarsi di silos centralizzati.

Seal è il pezzo mancante che rende credibili privacy e controllo di accesso su larga scala. La narrazione del lancio in mainnet di Seal è semplice: crittografia più applicazione di politiche on-chain, progettata per gli ecosistemi Sui e $WAL . Ciò significa che le regole su chi può accedere ai dati non sono solo scritte in un documento dei termini di servizio; sono attuate dal sistema. In termini pratici, è proprio ciò di cui hanno bisogno i casi d'uso enterprise e regolamentati. Nel 2026, quando i trader valutano affermazioni di "prontezza enterprise", cercano primitivi concreti come controllo di accesso, crittografia e permessi eseguibili. Seal è un chiaro tentativo di fornire proprio questo e di rendere Walrus una piattaforma dati in cui i dataset privati possono ancora essere utilizzati in modi programmabili.

Ora aggiungi Nautilus alla storia. Anche se un dataset è archiviato e controllato, gli flussi di lavoro dell'AI hanno ancora bisogno di contesti di esecuzione che possano essere fidati. Il concetto di "piano di controllo AI verificabile" su Sui colloca Nautilus come livello di esecuzione confidenziale, che produce prove verificabili che i calcoli siano stati eseguiti come dichiarato. Nel 2026, questo è importante perché il panorama degli agenti AI si sta spostando verso sistemi che eseguono azioni con conseguenze reali: operazioni, acquisti, query di dati, orchestrare flussi di lavoro. Se un agente può dimostrare quali dati ha accesso, quale politica ha seguito e cosa ha eseguito, allora gli audit diventano possibili e la fiducia diventa misurabile. Walrus fissa il lato dati di questa catena di prova.

L'integrazione con Baselight è l'esempio migliore di come Walrus voglia trasformare questo processo in un vero ciclo produttivo. Baselight descrive l'integrazione come un modo per archiviare i file in modo permanente con Walrus e poi esplorarli e analizzarli in tempo reale utilizzando Baselight, senza bisogno di infrastrutture backend tradizionali. Il quadro proposto da Walrus va oltre, descrivendo come i blob possano diventare insiemi di dati strutturati, interrogabili e monetizzabili attraverso Baselight. Questo è importante perché dimostra che Walrus non scommette solo sulla "decentralizzazione". Scommette sulla convenienza dei flussi di lavoro: archiviazione → attivazione → analisi → monetizzazione, con meno componenti mobili. Se questo diventa un modello ripetibile in molti applicativi – non solo Baselight – allora Walrus diventa meno un prodotto singolo e più uno strato abilitante su cui molti prodotti si basano. È questa dipendenza che cercano gli token di infrastruttura.

Alla fine del 2025 e nel 2026, il progetto ha inoltre evidenziato una posizione più ampia di "mercato dei dati per l'era del #AI ", mostrando partnership e #ecosystem esempi che mettono in risalto gli agenti AI e le applicazioni basate sui dati. Questa posizione può essere vuota per molti progetti, ma Walrus la accompagna con primitivi concreti: archiviazione, disponibilità, programmabilità e controllo di accesso, oltre a strumenti ecologici tramite lo stack Sui. Quando i trader professionisti valutano questo scenario, spesso pongono una domanda diretta: "Questa narrazione può essere difesa senza marketing?" Nel caso di Walrus, la difesa proviene dai componenti dello stack e dalla cadenza di rilascio, non da promesse.

La funzionalità del token rimane un elemento fondamentale per determinare se la narrazione possa tradursi in un interesse di mercato duraturo. Walrus afferma che WAL viene utilizzato per pagare l'archiviazione, con un meccanismo di pagamento progettato per mantenere stabili i costi dell'archiviazione in termini fiat. Si tratta di una scelta progettuale pratica volta a incentivare l'uso invece di scoraggiarlo durante le volatilità. Nel 2026, i migliori trader tendono a rispettare modelli che privilegiano la fattibilità del prodotto, anche se discutono su come il valore si accumuli sul token. L'argomento rialzista è che se Walrus diventa uno strato predefinito per l'archiviazione e il riferimento di dati per l'AI e gli agenti on-chain, l'uso può generare una domanda duratura per WAL. L'argomento cauto è che l'accumulo di valore dipende da come pagamenti, incentivi e dinamiche di offerta si bilanciano nel tempo. Entrambe le parti concordano su una cosa: la tesi del token è più forte quando l'uso è visibile e misurabile.

Un'ottica realistica per un trader nel 2026 su Walrus è quindi "infrastruttura con obiettivi misurabili". I trader osservano segnali come progetti di grandi hackathon che passano da prototipi a applicazioni su mainnet, integrazioni che generano volume reale di dati archiviati, miglioramenti continui degli strumenti di controllo di accesso e una maggiore adozione trasversale all'ecosistema oltre la base di sviluppatori nativi Sui. Osservano anche il supporto da parte delle borse e le condizioni di liquidità perché i token di infrastruttura spesso seguono cicli in cui la liquidità arriva per prima, l'adozione accelera al secondo posto e la valutazione si aggiusta al terzo. La storia di Walrus finora sembra più "costruzione prima dell'adozione", che può essere più lenta a breve termine ma più solida se si accumula nel tempo.