En los últimos dos años, la popularidad del sector de almacenamiento descentralizado no ha disminuido, y Walrus, como solución de almacenamiento en el ecosistema Sui, está en rápido crecimiento. La percepción más directa es que no se trata simplemente de una acumulación técnica ni de una expansión ciega, sino de aprovechar el potencial inherente del ecosistema Sui.

Desde el punto de vista técnico, la tecnología de código de corrección de errores bidimensional Red Stuff de Walrus y su arquitectura de almacenamiento programable son especialmente adecuadas para algunos escenarios actuales: las necesidades de almacenamiento en campos como AI+Web3, RWA y metaverso son muy urgentes. Por ejemplo, en el arte generado por AI, ya hay 7 proyectos que almacenan datos de modelos en Walrus, con un costo un 30% más barato que AWS S3, lo cual es una ventaja tangible. En la dirección RWA, mediante la integración con protocolos RWA en la cadena Sui, los certificados de propiedad inmobiliaria y los documentos de la cadena de suministro pueden ser almacenados en la cadena, logrando un efecto de colaboración que las soluciones de almacenamiento tradicionales no pueden ofrecer.

Pero ahora, el problema es que, tras la expansión de la escala del ecosistema, los desafíos también se han manifestado en su totalidad. La construcción del ecosistema de desarrolladores aún necesita esfuerzos adicionales, el espacio para optimizar la red de nodos es grande, y las vías para la implementación comercial todavía están en exploración. Aunque los competidores en el mercado tienen sus propias características, todos están atentos y en vigilancia.

Lo clave es cómo equilibrar ambos extremos: mantener el impulso de expansión rápida sin sacrificar la experiencia del usuario; insistir en la innovación tecnológica y fortalecer la colaboración dentro del ecosistema. La forma en que se gestione este equilibrio determinará en gran medida qué tan lejos podrá avanzar Walrus en el futuro. Por ahora, ya se ha formado un ciclo ecológico preliminar (innovación tecnológica → implementación en escenarios → expansión de nodos), pero el desarrollo a largo plazo dependerá de cómo el equipo enfrente estos desafíos profundos.