В эпоху взрывного роста данных, кто-то наконец-то решил преодолеть узкие места децентрализованного хранения. Mysten Labs выпустила Walrus, которая с помощью набора инновационных технологий меняет правила игры в области хранения данных.

Ядром этой системы является двухмерный код исправления ошибок Red-Stuff. В отличие от традиционных решений с полной копией, которые обходятся дорого, или низкоэффективных одномерных кодов исправления ошибок, эта технология объединяет два мира — она в сотни раз быстрее Filecoin и Arweave по скорости хранения, а также способна к самовосстановлению, легко справляясь с рисками потери данных.

Функция Quilt — это хитрое решение для сценариев с малыми файлами. Пакетная обработка разрозненных файлов значительно сокращает затраты — в 420 раз. Для метаданных NFT, данных для обучения AI и подобных сценариев с частыми малыми файлами, это означает, что масштабирование наконец перестало быть роскошью.

Темпы развития экосистемы также не замедляются. В сотрудничестве с платформой для генеративных AI-видео Everlyn, Walrus уже взял на себя 50 ГБ обучающих данных для поддержки реального времени итераций моделей. Также совместно с io.net создается децентрализованная платформа для AI-вычислений, объединяющая хранение и вычислительные мощности, что избавляет пользователей от необходимости бегать между разными сервисами. Функции контроля приватности, кросс-чейн совместимость и другие дополнения позволяют находить место как для личных файлов, так и для корпоративных приложений.

За 140 миллионов долларов привлеченного финансирования, распределение токенов WAL тоже интересно — более 60% идет в сообщество. Модель с дефляцией, которая растет по мере увеличения активности сети, стимулирует долгосрочных участников. От технической базы до экосистемных приложений, Walrus переосмысливает распределение ценности данных, а роль $WAL в этом процессе уже выходит за рамки простого протокола — это скорее входной билет в экономику данных эпохи AI.