La carrera por el almacenamiento descentralizado ha sido promovida durante años, pero solo unos pocos realmente tienen sustento. Filecoin sostiene todo su ecosistema con incentivos a los mineros, mientras que Arweave se diferencia por su almacenamiento permanente. El problema es que todos los que lo han probado saben — ambos tienen sus fallos. Filecoin tiene una velocidad de búsqueda tan lenta que desespera, y Arweave resulta demasiado caro, haciendo que las carteras tiemblen.

En ese momento, un nuevo jugador dice que tiene un algoritmo RedStuff, que es rápido, barato y confiable. La primera reacción de muchos fue pensar que esto era una exageración, después de todo, la tecnología de códigos de corrección de errores no es nada nuevo. ¿Por qué ustedes podrían hacerlo mejor que los demás?

La diferencia clave está en las "dos dimensiones". Los códigos de corrección de errores tradicionales, incluido Reed-Solomon que usa Filecoin, son esencialmente unidimensionales. Los datos se dividen en bloques en una línea, y luego se generan bloques redundantes. Para recuperar los datos, hay que recopilar suficientes bloques para reconstruirlos. En entornos estáticos, esto no es un problema, pero en una red descentralizada resulta incómodo: los nodos se conectan y desconectan en cualquier momento, la latencia de la red fluctúa, y los códigos unidimensionales se vuelven muy pesados.

El diseño en dos dimensiones es completamente diferente. Los datos se organizan en una matriz, y se aplican códigos de corrección en filas y columnas por separado. Los beneficios son enormes. La cantidad de rondas de comunicación necesarias para recuperar datos se reduce significativamente. Por ejemplo, una matriz de 100×100, si se pierde un bloque, un código unidimensional necesita recopilar fragmentos de 100 lugares diferentes para recuperarlo, mientras que un código en dos dimensiones solo necesita recopilar algunas partes de la fila y la columna correspondientes, quizás 20 fragmentos en total. En entornos de red reales, esto significa que la velocidad puede aumentar varias veces, incluso diez veces o más.