Gần đây tôi đã nghiên cứu sâu về giao thức Walrus, càng đào sâu càng phát hiện dự án này có gì đó đặc biệt. Tôi cảm thấy nó có thể trở thành một trong những cơ sở hạ tầng quan trọng nhất cho sự kết hợp giữa AI và Web3.

Tình hình thực tế là như thế này: AI phát triển rất mạnh, nhưng dữ liệu luôn là nút cổ chai. Dịch vụ đám mây tập trung thì tiện dùng, nhưng giá cả không nhỏ — chi phí cao, dễ bị kiểm duyệt, không bảo mật quyền riêng tư, nếu công ty đổ vỡ hoặc dịch vụ gián đoạn, dữ liệu của bạn sẽ lùn. Còn những giải pháp lưu trữ phi tập trung trước đó của Web3 (chẳng hạn như Filecoin, Arweave) mặc dù phi tập trung, nhưng vấn đề cũng rõ ràng: chi phí cao đến kinh hoàng, tốc độ chậm, hỗ trợ kém cho các tệp lớn, điều quan trọng nhất là AI cần đọc và ghi dữ liệu thường xuyên cùng với cập nhật động, những giải pháp này hoàn toàn không đáp ứng được.

Walrus trực tiếp chạm vào các điểm yếu này. Nó được xây dựng bởi đội Mysten Labs của Sui, là một giao thức lưu trữ phi tập trung cộng với tính khả dụng dữ liệu, các lõi công nghệ bao gồm một số điểm:

Đầu tiên là phiên bản nâng cấp của kỹ thuật mã hóa Red Stuff, dung sai lỗi không thay đổi dưới điều kiện, chi phí lưu trữ chỉ cần 3~4 lần, so với phương án sao chép 25~100 lần của blockchain truyền thống, khoảng cách chi phí là một vài bậc độ lớn. Thứ hai là sử dụng Sui để làm lớp siêu dữ liệu và xác minh, các nút lưu trữ phân tán cho hàng trăm đến hàng nghìn nút độc lập, vừa tận dụng hiệu suất cao và độ trễ thấp của Sui, vừa thực hiện phi tập trung thực sự. Còn có một điểm sáng là hỗ trợ dữ liệu có thể lập trình gốc — dữ liệu không còn là các tệp chết, các nhà phát triển có thể xây dựng trực tiếp logic ứng dụng ở lớp dữ liệu.