Se stai addestrando modelli AI su Sui, Walrus assicura che i tuoi set di dati rimangano verificabili end-to-end. Ogni blob—che si tratti di embedding, pesi finemente sintonizzati o registri di addestramento grezzi—ottiene un ID crittografico ancorato su Sui, con prove Merkle che confermano l'integrità e l'origine. Gli aggiornamenti vengono registrati come eventi immutabili, permettendoti di tracciare le versioni senza dover fidarti di intermediari. Seal aggiunge crittografia programmabile: imposta regole di accesso nei contratti Move, come la decrittazione bloccata nel tempo o le visualizzazioni basate su ruoli, in modo che i collaboratori possano interrogare sottoinsiemi senza esporre i dati completi.
Configurazione del nodo per i fornitori di archiviazione: Delega stake WAL tramite dPoS—la rete attuale ha centinaia di nodi con una ridondanza di 4-5x tramite la codifica Red Stuff (variante dei codici fontana). Gli operatori guadagnano dalle commissioni dopo una riduzione del 10% per i delegatori; le penalità sui cambi di stake e le sanzioni mantengono l'offerta deflazionistica (massimo 5B totali, 60% allocato alla comunità inclusi il 10% di sussidi per epoche a basso costo). Governance: Proponi modifiche ai rapporti di ridondanza o alle commissioni per epoca (base di 24 ore) tramite voti on-chain proporzionali allo stake.
Flusso di lavoro per gli sviluppatori: Usa il Rust SDK per il caricamento dei blob—specifica le epoche (1-128, ~1 giorno a 3 mesi), paga ~0.1 WAL/MB/epoca aggiustato dai livelli di stake. Recupera tramite aggregatori con punti finali HTTP; carica in batch per efficienza, risparmiando il 20-40% sul gas. L'integrazione di Nautilus esegue inferenze confidenziali su blob crittografati, producendo zk-proof di correttezza del calcolo verificabili su Sui.
Integrazioni reali: RealTBook memorizza i metadati NFT di Bookie come blob per accesso permanente; i marketplace AI registrano set di dati con termini di licenza applicati da Seal, attivando micro-pagamenti sull'uso. Per agenti focalizzati sulla privacy, combina con enclave di Nautilus—processa le query off-chain, registra le ricevute su Sui per audit. Suggerimento per testnet: Usa CLI per simulare aggregatori locali, carica modelli di esempio, verifica le prove contro la catena devnet.
Walrus si adatta per le imprese: Pipeline auditabili estraggono blob in tempo reale, eseguono embedding in ambienti sicuri, monetizzano tramite diritti d'autore programmabili. Nessun punto di fallimento singolo—i dati sopravvivono al 75% di inattività dei nodi grazie ai frammenti di cancellazione.
