Der Speicherweg muss in einfachen Worten gesagt werden: Das derzeitige dezentrale Speichern ähnelt wirklich zu sehr einem "elektronischen kalten Palast". Egal, ob du Filecoin oder Arweave verwendest, logisch gesehen kann man dem Wort "langsam" nicht entkommen. Die Hardwarekosten der Sektoren, die von den ersten Verpackungen erfordert werden, können normale Wartungsarbeiten sofort abschrecken. Die Erzählung der Unvergänglichkeit, die von der zweiten betont wird, klingt zwar hochtrabend, aber wenn du häufig große AI-Modelle oder hochauflösende Materialien aufrufen möchtest, sind die Kosten und die Verzögerung einfach eine Herausforderung für die Geduld der Menschen. Unser derzeitiges Web3 ist bereits in eine Ära eingetreten, in der Silizium-basierte Agenten überall sind. Was benötigt wird, ist "digitale Wasser- und Stromversorgung", die jederzeit abgerufen und verwendet werden kann, und nicht das Durchsuchen von Archiven, die mit Staub bedeckt sind.
Als Mysten Labs Walrus herausbrachte, war die Logik tatsächlich ziemlich brutal. Es hatte überhaupt nicht vor, auf den alten Grundlagen herumzupfuschen, sondern präsentierte direkt die Redstuff-Codierung, also die Fehlerkorrekturtechnik. Um es einfach zu sagen: Früher musstest du drei Kopien speichern, um den Verlust zu verhindern, was die Speicherkosten sofort verdreifachte. Das war im geschäftlichen Sinne einfach Selbstmord. Dieser Kerl Walrus hat mathematische Mittel verwendet, um Dateien in viele Fragmente mit redundanten Informationen zu zerlegen. Selbst wenn die Hälfte der Knoten im Netzwerk ausfällt, kannst du die Originaldatei genau wie bei einem Puzzle zusammenfügen. Diese Methode hat den unmittelbaren Effekt, dass die Speicherkosten drastisch sinken und die Lesegeschwindigkeit nicht wie bei einem dezentralen Protokoll ist. Diese Art von Ressourcenoptimierung, also die Senkung der Kosten auf der unteren Ebene der Vermögenswerte, ist der einzige Weg, um großflächige Anwendungen tatsächlich umzusetzen.
In meinen Tests stellte ich fest, dass Walrus "Buchhaltung" und "Steine bewegen" sehr klar trennt. Die Sui-Kette fungiert als Gehirn, das speziell Metadaten und Berechtigungen verarbeitet, während die Walrus-Knoten als Hände und Füße speziell für den Zugriff auf Blobs, also große Datenmengen, verantwortlich sind. Diese entkoppelte Architektur löst das größte Problem der Web3-Leseeffizienz. Früher dachten wir, das Speichern von Dingen sei eine Last, aber jetzt macht Walrus das Speichern zu einer Art "Produktivität", die jederzeit von AI abgerufen werden kann, besonders für AI-Agenten, die langfristige Erinnerungen benötigen. Die Blob-Speicherlogik von Walrus ist einfach maßgeschneidert für das Hippocampus.
Walrus erfindet das Rad nicht neu. Es versucht, die Speicherkosten mit mathematischer Logik gewaltsam zu zerlegen. Dieser Übergang von statischen Archiven zu dynamischer, flüssiger Produktivität ist der faszinierendste Evolutionsprozess. Der Rest liegt in der Zeit, um zu sehen, ob diese "Walrus-Logik" letztendlich in einem intensiven Wettkampf der stabilste Kofferraum der digitalen Zivilisation werden kann.
@Walrus 🦭/acc $WAL
#Walrus
Als Mysten Labs Walrus herausbrachte, war die Logik tatsächlich ziemlich brutal. Es hatte überhaupt nicht vor, auf den alten Grundlagen herumzupfuschen, sondern präsentierte direkt die Redstuff-Codierung, also die Fehlerkorrekturtechnik. Um es einfach zu sagen: Früher musstest du drei Kopien speichern, um den Verlust zu verhindern, was die Speicherkosten sofort verdreifachte. Das war im geschäftlichen Sinne einfach Selbstmord. Dieser Kerl Walrus hat mathematische Mittel verwendet, um Dateien in viele Fragmente mit redundanten Informationen zu zerlegen. Selbst wenn die Hälfte der Knoten im Netzwerk ausfällt, kannst du die Originaldatei genau wie bei einem Puzzle zusammenfügen. Diese Methode hat den unmittelbaren Effekt, dass die Speicherkosten drastisch sinken und die Lesegeschwindigkeit nicht wie bei einem dezentralen Protokoll ist. Diese Art von Ressourcenoptimierung, also die Senkung der Kosten auf der unteren Ebene der Vermögenswerte, ist der einzige Weg, um großflächige Anwendungen tatsächlich umzusetzen.
In meinen Tests stellte ich fest, dass Walrus "Buchhaltung" und "Steine bewegen" sehr klar trennt. Die Sui-Kette fungiert als Gehirn, das speziell Metadaten und Berechtigungen verarbeitet, während die Walrus-Knoten als Hände und Füße speziell für den Zugriff auf Blobs, also große Datenmengen, verantwortlich sind. Diese entkoppelte Architektur löst das größte Problem der Web3-Leseeffizienz. Früher dachten wir, das Speichern von Dingen sei eine Last, aber jetzt macht Walrus das Speichern zu einer Art "Produktivität", die jederzeit von AI abgerufen werden kann, besonders für AI-Agenten, die langfristige Erinnerungen benötigen. Die Blob-Speicherlogik von Walrus ist einfach maßgeschneidert für das Hippocampus.
Walrus erfindet das Rad nicht neu. Es versucht, die Speicherkosten mit mathematischer Logik gewaltsam zu zerlegen. Dieser Übergang von statischen Archiven zu dynamischer, flüssiger Produktivität ist der faszinierendste Evolutionsprozess. Der Rest liegt in der Zeit, um zu sehen, ob diese "Walrus-Logik" letztendlich in einem intensiven Wettkampf der stabilste Kofferraum der digitalen Zivilisation werden kann.
@Walrus 🦭/acc $WAL
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