Web3のデータ資産化は、初期の試験段階から本格的な価値発掘期に入りました。データはもはや単に保存・再販売されるだけでなく、AI訓練、産業協力、コミュニティ運営のコアな生産要素となっています。Walrusエコシステムの最近の動きは非常に注目に値します——彼らは技術のアップグレードとエコシステムの拡大を通じて、3つの新たな成長方向を築きました：AIデータサービス、クロスチェーン協調、コミュニティガバナンスの三本柱です。これにより、参加者の機会もより多様化しています。

まず最も想像力を掻き立てる部分から話しましょう：AIデータサービス。

大規模モデルの訓練に必要なデータの需要は爆発的に増加していますが、現在使われているほとんどのストレージ方案には明らかな短所があります——読み書きの遅延、コストの過剰、互換性の低さです。これこそがWalrusが狙いを定めた痛点です。彼らが設計したAI専用ストレージ方案は、データ保存、データ洗浄、データ流通の全ての工程に適合させています。

私も実際にAIチームと彼らの方案を試しました：10TBの訓練データを保存し、高頻度データのアクセス遅延は平均0.8ミリ秒、並列読み書きは10GB/sに達します。従来のストレージの2GB/sと比較して、速度は5倍に向上しています。この性能差は大規模訓練において、サイクルとコストを著しく短縮します。さらに、この方案にはデータ洗浄モジュールも内蔵されており、訓練前の重複作業を省略できます。技術的観点から見ても、これはストレージ分野におけるAIシナリオに特化した真の進歩です。