W miarę jak AI integruje się w każdą dziedzinę Web3 — od audytów inteligentnych kontraktów i zautomatyzowanych agentów handlowych po generatywną sztukę NFT i zarządzanie DAO — popyt na bezpieczne, weryfikowalne i zdecentralizowane dane eksploduje. Obecne modele AI polegają na źródłach danych Web2, które są obciążone problemami zaufania. Walrus ($WAL ) zajmuje się pozycjonowaniem w punkcie przecięcia tych dwóch megatrendów, budując zdecentralizowany rynek danych, który służy jako zaufana podstawa dla aplikacji AI rodzimych dla Web3.
Moc modelu Walrus leży w jego kryptograficznej weryfikacji. W tradycyjnym ujęciu, wyniki modelu AI są tak wiarygodne, jak niesprawdzalne dane treningowe. Na rynku danych Walrus, pochodzenie, historia dostępu i struktura każdego zestawu danych mogą być niezmiennie rejestrowane na łańcuchu. Projekt AI budujący narzędzie do oceny ryzyka DeFi mógłby na przykład zakupić zweryfikowany zestaw danych dotyczących historycznych interakcji portfeli i zdarzeń likwidacyjnych, wiedząc, że jego źródło i integralność są kryptograficznie zagwarantowane. Ta ścieżka audytu jest kluczowa dla zgodności, łagodzenia stronniczości i budowania zaufania użytkowników do aplikacji dApp opartych na AI.
Ponadto, model przechowywania oparty na sliverach zapewnia natywne rozwiązanie dla uczenia federacyjnego, metody treningu AI chroniącej prywatność, w której model uczy się na podstawie zdecentralizowanych danych, nie opuszczając nigdy swojego źródła. Sieć Walrus mogłaby koordynować ten proces, wykorzystując tokeny $WALRUS do motywowania węzłów do wykonywania zadań obliczeniowych na ich lokalnych sliverach danych i wniesienia jedynie aktualizacji modelu. Przekształca to całą sieć Walrus w rozproszony, priorytetowy superkomputer dla treningu AI. Łącząc zdecentralizowane przechowywanie z weryfikowalną wymianą danych, $WALRUS nie tylko uczestniczy w erze AI - dąży do zdefiniowania swojej infrastruktury.