Blockchain-ul are doar o logică de calcul extrem de rapidă și nu are memorie de înaltă performanță; această arhitectură în 2026, când inteligența artificială va exploda, este sortită să devină un eșec cu multă forță, dar extrem de uituc. Ne-am tot zbătut în acest cerc atât de mult timp, ar trebui să putem observa o situație extrem de stânjenitoare și dureroasă: blockchain-urile de acum sunt cu adevărat rapide, confirmarea în secunde nu mai este o noutate, dar de îndată ce vine vorba de stocarea unei imagini mai mari, a unui videoclip 4K sau a unui fișier de greutate pentru un model AI, întregul sistem devine agitat. Vrei să stochezi bunuri grele pe blockchain? Fie comisioanele sunt atât de mari încât te fac să îți pui întrebări despre viață, fie viteza de recuperare a datelor este atât de lentă încât pare că faci arheologie în ruine. Această arhitectură deosebită, cu un creier dezvoltat și o memorie slabă, dacă nu se scoate această spină, aplicațiile Web3 la scară mare vor fi întotdeauna doar o iluzie în PPT.
Aceasta este și motivul pentru care Baike a fost recent atent la protocolul Walrus dezvoltat de Mysten Labs. Acești tehnologi au o strategie foarte eficientă: nu se mai ceartă pe clasamentele blockchain-ului, ci se concentrează pe îmbunătățirea unităților de stocare solide de înaltă performanță pentru Web3. Logica protocolului Walrus este extrem de robustă, se concentrează pe stocarea caldă, o necesitate esențială. Spre deosebire de Filecoin, unde trebuie să aștepți o jumătate de zi pentru a obține date, ei folosesc tehnologia Red-stuff pentru coduri de corecție și joacă un joc matematic extrem de sofisticat. Nu mai copiază brutal fișierele originale, ci sparg datele în nenumărate fragmente cu capacitate de auto-reparare, dispersându-le în întreaga lume. Această experiență este cu adevărat uimitoare: nu trebuie să aștepți răspunsul lent al unui nod specific, sistemul poate restaura instantaneu originalul atâta timp cât captează o mică parte din fragmentele active. Beneficiul direct adus de această rată mare de toleranță la erori este o reacție rapidă; experiența mea de testare pe rețeaua de testare a fost extrem de impresionantă, viteza de încărcare și căutare a datelor de mare capacitate fiind aproape de nivelul de secundă.
La un nivel mai profund, există o îmbinarea profundă cu ecosistemul Sui. În lumea Walrus, ceea ce stochezi nu sunt fișiere moarte, ci obiecte native cu un ciclu de viață. Aceasta înseamnă că dezvoltatorii pot gestiona aceste date la fel ca și cum ar opera coduri; această eficiență de stocare și calcul este practic personalizată pentru agenții AI. AI are nevoie de cantități uriașe de context pentru a susține evoluția; dacă accesul la memorie este prea scump și feedback-ul este prea lent, AI devine senil. @Walrus 🦭/acc $WAL
