AI era data monsters: Apakah penyimpanan tradisional benar-benar tidak mampu lagi

Belakangan ini saya melihat fenomena menarik—pelatihan model AI, permainan di blockchain, media berdefinisi tinggi, semua aplikasi ini muncul satu per satu, volume data meningkat secara eksponensial, tetapi biaya dan efisiensi penyimpanan tidak mengikuti. Solusi terpusat seperti AWS, Google Cloud tampaknya dapat diandalkan, tetapi sebenarnya risiko kegagalan titik tunggal, kebocoran privasi, sensor, dan masalah lainnya sudah menjadi rahasia umum.

Tentu saja, jalur penyimpanan terdesentralisasi juga sedang berkembang. Filecoin dan Arweave sudah menempuh jalur tersebut, tetapi mereka masih agak kesulitan saat menangani data tidak terstruktur skala besar (Blob)—biaya, kecepatan, dan ketahanan jangka panjang sulit dicapai secara bersamaan. Celah pasar ini cukup jelas, jadi kemunculan Walrus Protocol tidak terlalu mengejutkan.

**Bagaimana Walrus berencana memecahkan masalah ini?**

Gagasan Walrus Protocol cukup jelas: dirancang khusus untuk Big Data Web3, mengutamakan performa sekaligus biaya. Kunci daya saing sistem ini terutama terletak pada arsitektur teknologinya. Mereka tidak sekadar mengadopsi solusi replikasi tradisional, melainkan menggunakan teknologi pengkodean inovatif—rincian desain ini langsung mempengaruhi efisiensi dan biaya seluruh jaringan penyimpanan.

Dari sudut pandang jalur, penyimpanan terdesentralisasi memang merupakan arah jangka panjang. Seiring aplikasi AI yang semakin kompleks dan ekosistem Web3 yang semakin kaya, kebutuhan akan lapisan penyimpanan akan semakin mendesak. Apakah Walrus bisa menembus kompetisi, kuncinya tergantung pada kemampuannya menemukan keseimbangan antara biaya dan performa—ini adalah tantangan utama di jalur ini yang sedang dihadapi semua pemain.