Web3的 données d'actifs ont déjà quitté la phase expérimentale pour entrer dans la véritable période d'extraction de valeur. Les données ne sont plus simplement stockées et transférées, mais deviennent des éléments clés pour la formation d'IA, la collaboration industrielle et la gestion communautaire. Les actions récentes de l'écosystème Walrus méritent une attention particulière — grâce à des mises à niveau technologiques et à une expansion écologique, ils ont créé trois nouvelles directions de croissance : services de données IA, collaboration inter-chaînes, gouvernance communautaire, ce qui signifie également que les opportunités pour les participants deviennent plus diversifiées.

Commençons par la partie la plus imaginative : les services de données IA.

La demande en données pour la formation de grands modèles a explosé, mais la plupart des solutions de stockage actuelles présentent des défauts évidents — lenteur de lecture/écriture, coûts excessifs, compatibilité médiocre. C’est précisément ce que Walrus a identifié comme point faible. Leur solution de stockage dédiée à l’IA, allant du stockage de données, du nettoyage de données, jusqu’à la circulation des données, a été entièrement adaptée à toute la chaîne.

J’ai testé leur solution avec une équipe d’IA : stocker 10TB de données d’entraînement, avec une latence d’accès aux données à haute fréquence moyenne de seulement 0,8 milliseconde, et une lecture/écriture parallèle pouvant atteindre 10GB/s. En comparaison avec le stockage traditionnel à 2GB/s, la vitesse a été multipliée par 5. Cette différence de performance réduit significativement la durée et le coût des entraînements à grande échelle. De plus, cette solution intègre un module de nettoyage de données, évitant ainsi le travail répétitif avant l’entraînement. D’un point de vue technique, c’est une avancée réelle dans le domaine du stockage pour les scénarios IA.