当AI与Web3的融合成为行业趋势，数据存储的高效性、安全性与可访问性成为关键瓶颈，而@Walrus 🦭/acc 正通过一系列重磅合作，构建“存储+AI”的生态闭环，让$WAL 从存储代币升级为下一代Web3应用的核心动力。作为Sui生态的核心数据层，Walrus已不再局限于文件存储，而是成为AI模型训练、生成式应用、去中心化工具的“数据中枢”，其生态扩张速度与落地场景广度令人瞩目。$WAL
Walrus的AI生态布局已呈现多点开花的态势：与OpenGradient的合作中，其成为去中心化AI研究平台的专属存储中枢，支持跨生态托管100+AI模型，通过Seal去中心化密钥管理服务实现链上高级权限控制，让私有AI模型的存储与变现成为可能；与生成式AI视频平台Everlyn的集成更具代表性，Walrus不仅为其5000+条用户视频提供存储服务，还承接了超过50GB的训练数据集迁移，凭借低成本与高性能优势，替代AWS和Azure成为默认数据层，支撑Everlyn在16秒内完成图片到视频的转换 ；而与Zark Lab的合作则解锁了AI语义搜索能力，上传至Walrus的文本、图像、音频、视频文件可自动生成元数据，用户通过自然语言即可实现精准检索，彻底解决了去中心化存储的“数据发现难”问题 。
这些合作并非孤立案例，而是Walrus生态战略的集中体现——通过与AI、创作者经济、企业服务等领域的头部项目深度绑定，构建起“存储-应用-用户”的正向循环。目前，其生态已覆盖AI模型托管、高清视频存储、数据归档、3D设计库等多元场景，从io.net的分散计算到3DOS的3D打印设计库，越来越多项目选择迁移至Walrus平台 。对于WAL 持有者而言，生态应用的爆发意味着代币需求的持续增长：AI模型存储需要消耗WAL 支付费用，节点为承接更多AI数据会增加$WAL 质押量，治理参与度的提升也将增强代币的稀缺性。在AI与Web3深度融合的浪潮下，Walrus正凭借“存储+AI”的生态优势抢占行业制高点，你最期待Walrus在哪个AI场景实现突破？#Walrus
