AIとWeb3の融合はデータガバナンスのルールを書き換えつつあります。生成型AIモデルは膨大なデータを用いた訓練を必要としますが、これらのデータはしばしば散在しており、異なるプラットフォームに分散し、プライバシー情報や企業秘密が混在しているため、協力して共有するのは難しいです。分散型AIのアイデアは魅力的に聞こえますが、現実にはデータはどのように安全に流通させるのか？どうやって出所を追跡するのか？プライバシーを保護しつつ効率を確保するにはどうすればいいのか？これらの問題が多くのプロジェクトの足かせとなっています。

低コストかつ高性能なストレージは突破口です。想像してみてください、AIモデルがTB級、さらにはPB級のデータセットを処理し、何度も読み込みながら反復最適化を行う必要がある場合を。従来のクラウドストレージを使うと、コストは爆発的に増加します。これが、業界が分散型ストレージソリューションに目を向け始めた理由です——より経済的な方法で大規模データの問題を解決できるからです。

技術的な詳細として、分散型ストレージの鍵は冗長性率の制御にあります。WalrusはRed-Stuff二次元訂正符号技術を採用し、ストレージ冗長性を4-5倍に抑え、従来の多重コピー方案の3分の1にしています。コストの数字で見るとさらに直感的です：Arweaveと比べて98.6%削減、Filecoinと比べて75%削減です。このコスト優位性は小さな数字ではなく、長期運用のAI訓練タスクにとっては、プロジェクトの持続可能性に直接影響します。

だからこそ、Walrusが徐々に分散型AIの基盤インフラとして採用されつつあるのです。それは単に安価だからだけではなく、ストレージ、暗号化、協力、そして最終的なデータのマネタイズまでをカバーする完全なデータガバナンス体系を構築しているからです。これにより、AIの分散化推進における主要な技術的・コスト的障壁が取り除かれています。