Teknologi seringkali sulit untuk dinilai secara jelas di tahap awal. Bisa berjalan, pengalaman yang cukup memuaskan, biaya yang tidak terlalu tinggi, itu sudah cukup untuk mempertahankan dalam waktu tertentu. Ujian sebenarnya datang kemudian—masuknya pengguna, ledakan data, lonjakan frekuensi panggilan, detail-detail yang awalnya diabaikan akan muncul satu per satu, menjadi kunci penentu nasib.

Lapisan data berada di posisi seperti ini.

Dalam banyak aplikasi, data seperti latar belakang yang otomatis ada. Semua orang sibuk memikirkan bagaimana membuat front-end lebih halus, fitur lebih cerdas, model keuangan lebih rumit, tetapi jarang yang kembali bertanya pada satu pertanyaan sederhana: jika data ini harus tetap berada di sana dalam jangka panjang, sering dipanggil, dan mengalir antar aplikasi, apakah struktur saat ini masih mampu menanggungnya? Dalam jangka pendek mungkin tidak terasa, tetapi jika diperpanjang, tidak bisa dihindari.

Alasan saya terus memantau Walrus, sejujurnya, karena dari awal sudah menempatkan hal ini di depan.

Tanpa kemasan yang rumit, tanpa narasi yang keren, hanya satu jalur yang relatif pragmatis: dalam lingkungan desentralisasi, bagaimana cara menyimpan dan mendistribusikan data skala besar secara lebih efisien dan andal. Terdengar tidak baru, tetapi untuk benar-benar memahami biaya, stabilitas, dan skalabilitas, tidaklah mudah.

Dari sudut pandang lain, jika melihat seluruh sistem sebagai sebuah bangunan yang terus bertambah lapis, banyak solusi memulai dengan menempelkan dinding luar terlebih dahulu, lalu menambah struktur di dalamnya; logika Walrus berbalik—pertama-tama membangun fondasi dan kolom penyangga yang kokoh, kemudian memikirkan penumpukan ke atas. Urutan ini tidak populer di awal, tetapi dari sudut pandang operasi jangka panjang, logikanya lebih masuk akal.

Ketika aplikasi terkait AI mulai diterapkan, keunggulan dari pendekatan ini akan semakin terlihat.