Systemy AI rozwijają się szybko, ale większość ludzi wciąż pomija jedną kluczową prawdę:

Obliczenia są tymczasowe.

Dane są trwałe.

Zatrudnienia w treningu kończą się.

Wnioski skaluje się w górę i w dół.

GPUs są wydawane.

Ale modele, zestawy danych, punkty kontrolne i logi nie znikają.

Niosą długoterminową wartość, własność i ryzyko zgodności.

💡 To tutaj Walrus 🦭 zmienia zasady gry.

Walrus nie próbuje kontrolować obliczeń.

Skupia się na tym, co naprawdę ma znaczenie po zakończeniu wykonania:

durable, weryfikowalna dostępność danych.

🔐 Jak działa Walrus • Duże dane AI są kodowane przy użyciu kodowania usuwania

• Rozproszone w niezależnej sieci pamięci

• Dostępność jest matematycznie oceniana — nie zakładana

• Dowód dostępności w czasie rzeczywistym jest zakotwiczony na Sui

Brak obietnic serwisowych.

Brak ślepego zaufania.

Tylko weryfikowalna dostępność danych.

🔥 Dlaczego replikacja nie wystarczy Replikacja zwiększa koszty liniowo i cicho zawodzi.

Walrus używa rekonstrukcji opartej na progu:

Dane mogą być odbudowane — lub nie mogą.

Dla przepływów pracy AI, które potrzebują: ✔️ Reproduktywności

✔️ Możliwości audytu

✔️ Jasnej własności

✔️ Przewidywalnych warunków awarii

ta jasność jest niezbędna.

🚀 Przyszłość infrastruktury AI jest modułowa Obliczenia stają się wymienne.

Dane pozostają weryfikowalne.

🦭 Walrus jest zbudowany na tej różnicy.

👇 Jeśli widzisz, dokąd to zmierza:

❤️ Lubię

🔁 Udostępnij

💬 Skomentuj “WALRUS”