Монстр данных в эпоху AI: традиционное хранилище действительно не справляется

Недавно заметил интересный феномен — обучение AI-моделей, онлайн-игры на блокчейне, высокочастотные медиа-приложения запускаются одно за другим, объемы данных растут взрывообразно, но стоимость хранения и эффективность не поспевают. Централизованные решения AWS, Google Cloud кажутся надежными, но на самом деле риски единой точки отказа, утечки конфиденциальности, цензура — все это давно уже открытые секреты.

Разумеется, трек децентрализованного хранилища тоже эволюционирует. Filecoin и Arweave уже протоптали тропу, но при работе с крупномасштабными неструктурированными данными (Blob) им все еще немного трудновато — сложно одновременно обеспечить низкие затраты, высокую скорость и долговечность. Пробел на рынке очевиден, поэтому появление Walrus Protocol не столь уж и неожиданно.

**Как Walrus намерен прорваться?**

Логика Walrus Protocol довольно ясна: специально разработан для больших данных Web3, нужна не только производительность, но и экономичность. Основная конкурентная преимущество этой системы проявляется главным образом в архитектуре. Вместо того чтобы просто скопировать традиционный подход с множественным копированием, они применили инновационную технику кодирования — детали проектирования здесь напрямую влияют на эффективность и стоимость всей сети хранения.

С точки зрения трека децентрализованное хранилище действительно долгосрочное направление. По мере усложнения AI-приложений и расширения экосистемы Web3 потребность в слое хранения только усилится. Сможет ли Walrus выделиться из толпы, ключевой вопрос — найдет ли он истинный баланс между стоимостью и производительностью, это то, где все участники трека соревнуются.