AI dan Web3 yang bersatu saat ini menghadapi satu masalah yang semakin mendesak—apa yang kita gunakan untuk melatih AI? Data sintetis melimpah, informasi palsu bertebaran di mana-mana, apakah model yang dibangun dari hal-hal ini bisa diandalkan? Jelas tidak.

Inilah mengapa proyek seperti Walrus mulai mendapatkan perhatian. Ide dasarnya sangat sederhana: daripada terus bergantung pada sumber data terpusat, lebih baik melibatkan seluruh peserta di jaringan untuk mengumpulkan dan memverifikasi data dunia nyata.

Jangan anggap bahwa partisipasi memiliki ambang yang tinggi. Keunggulan Walrus terletak pada desain "ringan"—kamu tidak perlu server berperforma tinggi, cukup gunakan ponsel, router rumah, bahkan Raspberry Pi untuk bergabung ke jaringan. Bandwidth unggah, ruang penyimpanan, atau data sensor, semua kontribusi ini akan diverifikasi di blockchain, lalu diganti dengan imbalan token $WAL. Dengan cara ini, peserta dari nol bisa naik ke 100, dan ketahanan jaringan juga meningkat secara signifikan.

Yang lebih penting adalah kualitas data. Data mentah dari kamera lalu lintas, sensor lingkungan, perangkat IoT yang dikumpulkan, akan dienkripsi oleh node Walrus dan diberi cap waktu dan bukti spasial, memastikan data tidak dapat diubah dan sumbernya dapat dilacak. Inilah "bahan bakar emas" yang benar-benar dibutuhkan untuk melatih model AI berkualitas tinggi.

Industri AI saat ini sedang diganggu oleh data sintetis dan ilusi fakta, data nyata menjadi langka. Jika Walrus mampu melakukan ini dengan baik, nilai lapisan data terpercaya mungkin akan melampaui imajinasi.