Kiedy fuzja AI i Web3 staje się trendem w branży, efektywność, bezpieczeństwo i dostępność przechowywania danych stają się kluczowymi wąskimi gardłami, a @Walrus 🦭/acc właśnie poprzez szereg przełomowych współprac buduje ekologiczny zamknięty cykl "przechowywanie + AI", pozwalając $WAL na przekształcenie tokenów przechowywania w kluczowy napęd nowej generacji aplikacji Web3. Jako rdzeń danych ekosystemu Sui, Walrus nie ogranicza się już tylko do przechowywania plików, ale stał się "centrum danych" dla treningów modeli AI, aplikacji generatywnych i zdecentralizowanych narzędzi, a prędkość rozwoju jego ekosystemu oraz szerokość scenariuszy wdrożenia są godne uwagi. $WAL

Układ ekologiczny AI Walrus już teraz wykazuje oznaki wielopunktowego rozkwitu: w ramach współpracy z OpenGradient stał się on wyłącznym centrum przechowywania dla zdecentralizowanej platformy badawczej AI, wspierając zarządzanie ponad 100 modelami AI w różnych ekosystemach, realizując zaawansowane zarządzanie uprawnieniami na łańcuchu dzięki usłudze zarządzania kluczami Seal, co pozwala na przechowywanie i monetyzację prywatnych modeli AI; integracja z generatywną platformą wideo Everlyn jest jeszcze bardziej reprezentatywna, Walrus nie tylko zapewnia usługi przechowywania dla ponad 5000 filmów użytkowników, ale także przejął migrację zbioru danych treningowych o wielkości ponad 50 GB, dzięki niskim kosztom i wysokiej wydajności zastępuje AWS i Azure, stając się domyślną warstwą danych, wspierając Everlyn w ukończeniu konwersji obrazu na wideo w 16 sekund; współpraca z Zark Lab odblokowuje z kolei zdolności semantycznego wyszukiwania AI, a przesyłane do Walrus pliki tekstowe, graficzne, audio i wideo mogą automatycznie generować metadane, umożliwiając użytkownikom precyzyjne wyszukiwanie za pomocą naturalnego języka, co całkowicie rozwiązuje problem "trudności w odkrywaniu danych" w zdecentralizowanym przechowywaniu.

Te współprace nie są odosobnionymi przypadkami, lecz skoncentrowanym wyrazem strategii ekosystemu Walrus — poprzez głębokie powiązanie z wiodącymi projektami w dziedzinie AI, ekonomii twórców, usług dla przedsiębiorstw itp., buduje pozytywną pętlę "przechowywanie-aplikacja-użytkownik". Obecnie, jego ekosystem obejmuje różnorodne scenariusze, takie jak hosting modeli AI, przechowywanie wideo w wysokiej rozdzielczości, archiwizacja danych, biblioteki projektów 3D itp., od rozproszonego obliczania w io.net po bibliotekę projektową 3DOS, coraz więcej projektów decyduje się na migrację na platformę Walrus. Dla posiadaczy WAL wybuch aplikacji ekosystemu oznacza ciągły wzrost popytu na tokeny: przechowywanie modeli AI wymaga zużycia WAL na opłaty, węzły, aby obsłużyć więcej danych AI, zwiększą ilość stakowanych tokenów, a wzrost zaangażowania w zarządzanie również wzmocni rzadkość tokenów. W obliczu fali głębokiej integracji AI i Web3, Walrus zdobywa przewagę w branży dzięki ekosystemowym zaletom "przechowywanie+AI", w jakim scenariuszu AI najbardziej czekasz na przełom w Walrus?