AI-епоха даних монстрів: чи справді традиційне зберігання вже не витримує

Нещодавно я помітив цікаву тенденцію — застосунки, такі як тренування AI-моделей, блокчейн-ігри, високоякісні медіа, з’являються один за одним, а обсяг даних стрімко зростає, але витрати на зберігання та ефективність залишаються на місці. Централізовані рішення, як AWS, Google Cloud, здаються надійними, але насправді ризики однієї точки відмови, витоку приватної інформації, цензури — це вже добре відомі проблеми.

Звісно, децентралізований сегмент зберігання також розвивається. Filecoin і Arweave вже пройшли цей шлях, але при роботі з великими обсягами неструктурованих даних (Blob) вони все ще мають труднощі — важко одночасно балансувати між вартістю, швидкістю та довговічністю. Цей ринок має очевидний прогал, тому поява Walrus Protocol цілком логічна.

**Як Walrus планує прорватися?**

Ідея Walrus Protocol досить ясна: створена спеціально для великих даних Web3, вона має і високу продуктивність, і низьку вартість. Основна конкурентна перевага цієї системи — її технічна архітектура. Вони не просто копіюють традиційні схеми з кількома копіями, а використовують інноваційні кодові технології — деталі тут безпосередньо впливають на ефективність і вартість всієї мережі зберігання.

З точки зору сегменту, децентралізоване зберігання справді є довгостроковим напрямком. З ускладненням AI-застосунків і збагаченням екосистеми Web3 потреби до рівня зберігання лише зростатимуть. Чи зможе Walrus вирватися вперед — багато залежить від здатності знайти баланс між вартістю і продуктивністю — це саме те, у чому змагаються всі учасники цього сегменту.