Люди, занимавшиеся научными исследованиями, наверняка знакомы с этим кошмаром: найдешь классическую статью, хочешь воспроизвести эксперимент, открываешь ссылку на датасет в цитировании — и получаешь 404. Причины самые разные — сервер учреждения прошёл апгрейд, автор сменил работу, аккаунт GitHub был забанен. Это явление «гниения ссылок» давно стало нормой в научной среде и серьёзно подрывает воспроизводимость исследований.

Недавно я пытался перенести датасет генного секвенирования объёмом 200TB на Walrus Protocol и только тогда по-настоящему понял потенциал этого решения. Это может быть тем самым ключевым элементом, который так долго искалась «децентрализованная наука».

Как работает традиционный подход? Мы используем DOI (Digital Object Identifier) для отслеживания статей, но если честно, DOI — это всего лишь сервис перенаправления, в конечном итоге указывающий на какой-то централизованный сервер. Стоит этому серверу отключиться, переехать или администратору решить удалить данные — и всё, ты в проигрыше.

Walrus Protocol работает совершенно иначе. Здесь используется адрес на основе хеша содержимого, называемый Blob ID. Как только ты оплатил хранение, этот ID напрямую соответствует самим данным и не зависит ни от какого отдельного централизованного узла. Мне не нужно волноваться об апгрейде серверов IT-отдела или блокировке аккаунта. Этот адрес можно вписать в статью, и через пятьдесят лет докторант сможет точно так же получить данные из децентрализованной сети полностью.

По сравнению с решениями вроде Arweave, поддерживаемыми фондами для долгосрочного хранения, модель Walrus с самостоятельной оплатой пользователем оказывается даже более гибкой. Постоянное хранилище научных данных наконец получило действительно мощную техническую поддержку.