摘要： 2026 年是去中心化 AI（DeAI）的元年。本文将探讨 Walrus Protocol 如何通过存储大规模 AI 训练集和模型权重，成为 AI 与区块链交叉赛道的核心领跑者。
正文
站在 2026 年的时间点回看，AI 与 Web3 的融合已经从概念走向了实操。在这个过程中，数据的存储与分发成为了最核心的博弈点。Walrus Protocol 凭借其对超大规模数据的高效处理能力，正在成为 DeAI 领域的“秘密武器”。
1. AI 训练集的“去中心化仓库”
AI 模型的质量取决于训练数据的规模和真实性。在 2026 年，为了防止数据垄断，越来越多的 AI 团队选择将开源数据集存储在 Walrus 上。由于 Walrus 支持极高的读取并发量，多个训练节点可以同时从 Walrus 协议中调取数据进行分布式训练。这种“高吞吐、低延迟”的特性，让它在与 Filecoin 等老牌协议的竞争中脱颖而出。
2. 模型权重的透明化与不可篡改
AI 模型的安全性问题在 2026 年备受关注。通过将模型权重（Weights）存储在 Walrus 上，并结合链上哈希验证，用户可以确保他们调用的 AI 服务没有被恶意篡改。这种透明度是传统云服务商无法提供的，也是建立“可信 AI”生态的基础。
3. 赋能边缘计算与推理
Walrus 的全球节点分布特性，使其天然适合作为 AI 推理的边缘缓存层。在 2026 年的智能终端应用中，AI 模型可以从地理位置最近的 Walrus 节点快速加载，极大地提升了响应速度。
展望：
当我们在谈论 DeAI 时，如果不谈论数据的去中心化存储，那就是无米之炊。Walrus 正通过其卓越的技术架构，为 2026 年的 AI 开发者提供了一个既安全又高效的底层支撑。
