Tại sao Walrus lại quan trọng cho AI và Dữ liệu Web3

@Walrus 🦭/acc giải quyết một thách thức cốt lõi cho các ứng dụng Web3 và AI: lưu trữ phi tập trung cho các tệp lớn. Các blockchain truyền thống không hiệu quả trong việc lưu trữ các tệp lớn. Walrus thay vào đó chia dữ liệu thành các đoạn mã hóa và phân bổ chúng trên nhiều nút. Cách tiếp cận này giảm chi phí và cải thiện độ tin cậy so với các mô hình lưu trữ sao chép đầy đủ. Các nhà phát triển xây dựng NFT, ứng dụng Web3 và hệ thống AI hiện cần một lớp lưu trữ có thể xử lý các tập dữ liệu lớn, tệp phương tiện và trọng số mô hình mà không cần máy chủ trung tâm. Walrus lấp đầy khoảng trống này bằng cách làm cho việc lưu trữ trở nên có thể lập trình, có thể xác minh và chống kiểm duyệt. Nó cũng cho phép các nhà phát triển sử dụng hợp đồng thông minh để tham chiếu, xác thực hoặc kiểm soát dữ liệu đã lưu trữ. Đối với các hệ thống AI yêu cầu nguồn gốc dữ liệu có thể xác minh, Walrus có thể lưu trữ các tập dữ liệu đào tạo và siêu dữ liệu với các bằng chứng mật mã, đảm bảo tính xác thực và tính khả dụng. Điều này trở thành nền tảng để xây dựng các quy trình làm việc AI đáng tin cậy chạy công khai trên các ngăn xếp blockchain như Sui. Một số nền tảng đang tích hợp Walrus như một phần của hạ tầng AI và phi tập trung rộng lớn hơn, điều này có thể tăng cường việc sử dụng thực tế bên ngoài các thị trường đầu cơ thuần túy. Khi nhu cầu về lưu trữ phi tập trung gia tăng với nhiều ứng dụng nặng về dữ liệu hơn, Walrus được định vị như một người chơi hạ tầng chủ chốt kết hợp bảo mật blockchain với lưu trữ có thể mở rộng

#walrus $WAL