Actualmente, con la fusión de AI y Web3, surge una pregunta cada vez más apremiante: ¿con qué podemos entrenar a la IA? La proliferación de datos sintéticos y la difusión de información falsa, ¿son confiables estos modelos construidos con estos recursos? Claramente, no.

Por eso, proyectos como Walrus empiezan a captar atención. Su enfoque es muy directo: en lugar de seguir dependiendo de fuentes de datos centralizadas, es mejor que todos los participantes de la red colaboren en la recopilación y verificación de datos del mundo real.

No pienses que la participación requiere mucho esfuerzo. La ingeniosa simplicidad de Walrus radica en su diseño "ligero": no necesitas servidores de alto rendimiento, con un teléfono móvil, un router doméstico o incluso una Raspberry Pi puedes unirte a la red. La contribución puede ser en ancho de banda de subida, espacio de almacenamiento o datos de sensores, todos estos aportes serán verificados en la cadena y recompensados con tokens $WAL. De esta forma, los participantes pueden crecer de 0 a 100, y la resistencia de la red se fortalece considerablemente.

Lo más importante es la calidad de los datos. Los datos originales recopilados por cámaras de tráfico, sensores ambientales y dispositivos IoT, son encriptados por los nodos de Walrus y marcados con sellos de tiempo y prueba de espacio-temporal, garantizando que no puedan ser alterados y que su origen sea trazable. Esto es el "combustible de oro" que realmente se necesita para entrenar modelos de IA de alta calidad.

La industria de la IA actualmente está siendo afectada por datos sintéticos y la ilusión de hechos, haciendo que los datos reales se vuelvan escasos. Si Walrus logra hacer bien esta tarea, el valor de la capa de datos confiables podría superar las expectativas.