A las tres de la mañana, mirando el diagrama de arquitectura en la pantalla, caí de nuevo en esa clásica ansiedad de Web3:
Hemos creado un 'motor Ferrari' de respuesta en nanosegundos como Sui, pero al mirar el chasis (capa de almacenamiento), resulta que todavía está hecho de madera: muchas interfaces de dApp siguen funcionando en AWS, con los datos centrales atascados en servidores centralizados.
Esta arquitectura de 'esquizofrenia' ha convertido a lo que se llama 'descentralización' en una frase vacía.
Hasta que desgasté @Walrus 🦭/acc el libro blanco, esa sensación de engranajes finalmente encajando me emocionó de verdad.
Walrus no es en absoluto un 'Google Drive de Web3', nació para arreglar los errores de esta industria.
一、 告别“傻大黑粗”的备份时代
La pista de almacenamiento actual tiene un problema común: para no perder datos, se apilan copias de manera frenética. Para almacenar 1GB de datos, se necesita hacer 10 copias en todo el mundo.
Esto es tanto torpe como caro.
El "Red Stuff" del Walrus es un ataque de reducción a este modelo.
Principio: Cortar los datos en pedazos, codificarlos y esparcirlos por la red.
Efecto: Aún si toda la red 2/3 de los nodos fallan, mientras quede un pequeño fragmento, las fórmulas matemáticas pueden restaurar instantáneamente los datos originales.
Esto es usar la "potencia de cálculo" para intercambiar por "espacio", reemplazando el apilamiento de hardware con la certeza matemática. Esta es la verdadera solución para reducir exponencialmente los costos de almacenamiento.
Dos, el "hipocampo" de la era de la IA
Todos están hablando de IA descentralizada, pero nadie te dice: ¿Dónde se almacenan esos cientos de GB de archivos de pesos de modelos?
¿Almacenados en la cadena? Los costos de gas podrían comprar toda la empresa. ¿Almacenar en AWS? Eso ya no se llama IA descentralizada.
Walrus llena perfectamente este nicho ecológico.
Es naturalmente adecuado para almacenar conjuntos de datos enormes, estáticos, pero que requieren lecturas frecuentes.
Los agentes de IA del futuro pensarán en la cadena, pero su memoria (datos) debe residir en Walrus. Es el "hipocampo" del cerebro de Web3.
Tres, el "infinito complemento" de Sui
Hay un consenso en el mundo tecnológico: las cadenas públicas L1 no pueden ser demasiado "grandes".
La misión de Sui es manejar transacciones y consenso, no ser explotado por una gran cantidad de imágenes y videos que provoquen explosiones de estado.
Walrus ha despojado esta parte de "trabajos sucios y pesados", asegurando la ligereza de la red principal y resolviendo la incomodidad de los desarrolladores que "quieren hacer juegos en toda la cadena pero no pueden pagar el costo de almacenamiento".
Siempre sobrestimamos los cambios de uno o dos años y subestimamos las transformaciones de diez años.
La capitalización de mercado y la popularidad de Walrus ahora pueden no estar a la altura de su ambición. Pero si entiendes la reducción revolucionaria de costos que implica el "código de corrección de errores" y la necesidad urgente del "lago de datos de IA", entenderás:
Este es un billete de ida hacia la comercialización masiva de Web3.
No te quedes solo mirando las líneas K. El código no miente, la arquitectura determina el límite.
