Jeśli technologia pozostaje jedynie w białej księdze i w sieci testowej, myślę, że w końcu jest tylko iluzją. Wartość protokołu Walrus stopniowo ujawnia się poprzez szereg rzeczywistych przypadków zastosowań w różnych dziedzinach. Niniejszy artykuł szczegółowo zbada konkretne zastosowania Walrus w sztucznej inteligencji (AI), zdecentralizowanych finansach (DeFi), gospodarce kreatywnej i usługach dla przedsiębiorstw, analizując, jak rozwiązuje problemy branżowe i szkicując rozwijający się obraz ekosystemu Web3, w którym kluczową rolę odgrywa suwerenność danych.

1. Warstwa danych AI: podstawy wiarygodnej inteligencji maszynowej

Eksplozja AI w 2026 roku staje w obliczu kluczowego paradoksu: modele potrzebują ogromnych ilości wysokiej jakości danych do treningu, ale problemy z zaufaniem, prywatnością i prawami autorskimi źródeł danych stają się coraz bardziej wyraźne. Walrus staje się kluczową infrastrukturą do rozwiązania tego paradoksu.

· Zaufany magazyn danych: firmy AI i instytucje badawcze mogą przechowywać zbiory danych treningowych w Walrus. Ponieważ wszystkie przechowywane dane generują weryfikowalne dowody na łańcuchu, zapewnia to niezmienny dowód wersji, źródła i integralności zbiorów danych. To jest kluczowe dla zgodnych aplikacji AI, które wymagają śledzenia pochodzenia danych.

· Wprowadzenie do obliczeń prywatnych: planowany moduł obliczeń prywatnych „Seal” w Walrus pozwala na wykorzystanie danych w obliczeniach i analizach przy zachowaniu stanu zaszyfrowanego. Oznacza to, że szpitale mogą wykorzystywać przechowywane w Walrus zaszyfrowane zbiory danych medycznych do szkolenia modeli AI chorób bez ujawniania oryginalnych informacji o pacjentach, co idealnie równoważy wykorzystanie wartości danych z ochroną prywatności.

· Przykłady z życia: na przykład projekty takie jak Talus Labs wykorzystują Walrus do zapewnienia wiarygodnego przechowywania stanu łańcucha dla agentów AI, zapewniając, że logika zachowania i pamięć AI mogą być śledzone i audytowane. To stanowi podstawę dla budowy odpowiedzialnych, przejrzystych autonomicznych agentów inteligentnych.

2. DeFi i RWA (prawdziwe aktywa świata) jako wzmocniona podstawa

Finansowy rdzeń to zaufanie i audyt. Chociaż DeFi jest przejrzyste, złożone relacje transakcyjne i historyczne dane często trudno jest w pełni archiwizować. RWA musi przenieść aktywa fizyczne na łańcuch, a przechowywanie niestandardowych dokumentów prawnych, raportów audytowych i innych „pakietów dowodowych” jest niezbędne.

· Przejrzystość i odporność na cenzurę: platforma prognozująca MyriadMarkets wykorzystuje Walrus do trwałego przechowywania pytań i wyników rynkowych, zapewniając, że żadne historyczne dane nie mogą być zmieniane po fakcie, co znacznie zwiększa wiarygodność platformy. Zdecentralizowana giełda reklamowa AlkimiExchange również wykorzystuje to do zwiększenia przejrzystości transakcji.

· RWA的合规凭证库：房地产、艺术品等实物资产Token化后，相关的产权文件、评估报告、法律意见书等大量非结构化数据，可以安全、永久地存储在Walrus上。这些存储凭证本身可以作为NFT或Sui对象的一部分，与链上资产Token绑定，形成完整的、可验证的数字孪生资产档案。

3. Kreatywna gospodarka i trwałe dziedzictwo cyfrowe

中心化社交和内容平台下架创作者作品、更改规则的故事屡见不鲜。Walrus为创作者提供了一个真正拥有自己作品的“数字家园”。

· Przechowywanie odporne na cenzurę: artyści mogą przechowywać wysokiej rozdzielczości oryginały, master nagrania muzyczne, 4K/8K ultra wysokiej rozdzielczości filmy bezpośrednio w Walrus. Dzięki usługom takim jak „Walrus Sites”, twórcy mogą nawet budować całkowicie zdecentralizowane osobiste strony internetowe lub portfolio, które po przesłaniu są poza kontrolą jakiejkolwiek pojedynczej firmy.

· Nowe modele biznesowe: w połączeniu z inteligentnymi kontraktami, treści przechowywane w Walrus mogą łatwo realizować złożoną kontrolę dostępu. Na przykład, twórcy mogą ustawić „odblokowanie po zapłacie”, lub sprzedawać dostęp do treści jako NFT, a wszystkie transakcje i uprawnienia są jasno rejestrowane na łańcuchu, co otwiera nowe możliwości dla ekonomii twórców.

4. Usługi na poziomie przedsiębiorstw: krok w stronę przyjęcia przez głównych graczy

Aby technologia Web3 była akceptowana przez główne przedsiębiorstwa, musi spełniać ich wymagania dotyczące stabilności, kontrolowania kosztów i łatwości użycia. Ostatnia mapa drogowa rozwoju Walrus wyraźnie odzwierciedla ten kierunek.

· XL Blobs与企业级性能：2026年Q1计划推出的“XL Blobs”功能，支持TB级单文件上传和毫秒级延迟读取。这直接瞄准了科学计算、影视渲染等需要处理海量数据的企业场景，使其性能直接对标AWS等Web2云巨头。

· Stabilny mechanizm wyceny: proponowany mechanizm wyceny powiązany z dolarem jest kluczowym krokiem w przyciąganiu klientów biznesowych. Firmy mogą planować budżet i wydatki w przewidywalny sposób, tak jak w przypadku tradycyjnych usług chmurowych, całkowicie uwalniając się od ryzyka finansowego związanego z wahaniami cen kryptowalut. To oznacza kluczową zmianę Walrus z „aktywów spekulacyjnych” na „stabilne narzędzia produkcyjne”.

Niektóre moje spostrzeżenia i analizy przyszłości

Ekosystem aplikacji Walrus pokazuje wyraźną cechę: przejście z „przechowywania dla samego przechowywania” do „przechowywania dla zastosowań”. W każdym przypadku przechowywanie nie jest ostatecznym celem, lecz służy do osiągnięcia wyższego poziomu wartości — wiarygodnego AI, przejrzystych finansów, kreatywnej wolności, która nie ulega platformie oraz audytowalnych procesów biznesowych.

Obecnie większość tych aplikacji znajduje się w wczesnym lub średnim stadium rozwoju, takich jak platforma danych zdrowotnych CudisWellness, projekt danych energetycznych DPL Labs itd. Są one jak rozproszone iskry, które potwierdzają wykonalność protokołu w wielu kierunkach. Przyszły punkt wybuchu może leżeć w połączeniu dwóch kierunków.

1. Super aplikacja „AI+DeFi+przechowywanie”: wyobraź sobie zdecentralizowany fundusz inwestycyjny AI działający na Walrus. Jego modele strategii, rejestry transakcji i raporty audytowe są całkowicie przejrzyste; jego dane treningowe pochodzą ze zweryfikowanych zbiorów danych w Walrus; wszystkie operacje są automatycznie wykonywane przez inteligentne kontrakty. Walrus ma potencjał, aby stać się zaufaną warstwą danych łączącą wszystko.

2. Wybuch w konkretnym obszarze: być może w obszarze udostępniania prywatności danych obrazów medycznych, być może w obszarze rozproszonej dystrybucji filmów niezależnych, jeśli Walrus zdoła ustanowić pełne rozwiązania i standardy branżowe w jednym z poziomych sektorów, wywoła to silny efekt wzorcowy i sieciowy.

Wyzwania również istnieją: jak sprawić, by więcej programistów z tradycyjnych dziedzin mogło łatwo korzystać z tych funkcji? Jak zapewnić silną ochronę prywatności, jednocześnie spełniając wymagania różnych jurysdykcji dotyczące regulacji danych? To są pytania, na które Walrus musi odpowiedzieć na drodze od „technicznej wykonalności” do „sukcesu komercyjnego”.