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A IA consome e produz volumes massivos de dados, ainda assim a maior parte desses dados ainda está armazenada em armazéns centralizados controlados por corporações. @Walrus 🦭/acc inverte esse modelo ao oferecer camadas de armazenamento descentralizadas, verificáveis e autorizadas, onde conjuntos de dados e arquivos de modelo podem ser fixados, auditados, compartilhados e governados na cadeia. Para os construtores de IA, isso cria transparência e confiança — duas coisas que silos de dados fechados nunca fornecerão.

E isso vai mais fundo. Quando modelos de IA dependem de dados armazenados no Walrus, você pode criar mercados de dados abertos, pipelines de treinamento descentralizados e conjuntos de dados de propriedade da comunidade. Equipes de IA podem publicar dados de treinamento com prova de integridade, possibilitando aprendizado de máquina verificável. Este é um futuro onde a IA se torna aberta, responsável e acessível — e o Walrus é um dos poucos sistemas realmente arquitetados para isso.