Web3 osiągnął etap, w którym przepustowość wykonania nie jest już przeszkodą dla nowych aplikacji. Sui udowodnił, że wykonywanie obiektów o wysokiej wydajności może się skalować, ale samo wykonanie nie rozwiązuje pojawiającego się ograniczenia: jak przechowywać i odzyskiwać duże zestawy danych, na których polegają modele AI, systemy społeczne i aplikacje bogate w dane. Walrus wprowadza przechowywanie z indeksem odzyskiwania jako natywne zasoby, przenosząc przechowywanie z pasywnej warstwy trwałości do ekonomicznie mierzonego, weryfikowalnego komponentu logiki aplikacji.

Tradycyjne zdecentralizowane przechowywanie traktuje przesyłanie jako zdarzenie terminalne. Gdy dane są zapisane, sieć zakłada przyszłe odczyty bez modelowania rzeczywistych wzorców obciążenia. Systemy AI natychmiast łamią ten model. Artefakty szkoleniowe, osadzenia, punkty kontrolne modelu dostosowanego i logi wnioskowania są często odczytywane i aktualizowane stopniowo. Te obciążenia wymagają nie tylko trwałości, ale także efektywnego pobierania i dowodów dostępu. Walrus dostosowuje zachęty do przechowywania do zachowania pobierania poprzez mierzenie dostępu do blobów i ujawnianie certyfikatów pobierania aplikacjom jako obiektów programowalnych.

Architektura Sui to, co umożliwia ten wzór. W Sui struktury danych są adresowalne obiektowo i wykonywalne równolegle. Walrus przymocowuje metadane pobierania jako obiekty Move, które śledzą, które bloby zostały uzyskane, kiedy i na jakich warunkach. Aplikacje nie polegają już na domyślnej dostępności; otrzymują kryptograficzne potwierdzenia, że dane zostały pobrane z sieci. To przekształca konsumowanie blobów w weryfikowane zdarzenie rozliczeniowe, a nie w nieobserwowalne założenie zaplecza. Dla obciążeń natywnych AI ma to znaczenie, ponieważ częstotliwość pobierania koreluje z wartością, a nie z wiekiem.

Indeksowane pobieranie zmienia sposób, w jaki operatorzy są wynagradzani. Zapomnij o jednorazowych opłatach za przesyłanie i niepewnych modelach subsydiów; operatorzy zarabiają, gdy ludzie faktycznie korzystają z danych, otrzymując zapłatę w WAL za każde pobranie. To po prostu ma sens: im częściej plik jest dostępny, tym więcej wartości przynosi. Jeśli coś zniknie w niepamięci, przestaje generować koszty. Leasing i odnowienia utrzymują elastyczność. Deweloperzy mogą wybierać, jak długo dane pozostają dostępne, zamiast być uwięzionymi w tym, że wszystko żyje wiecznie domyślnie.

Model wprowadza również nowe powierzchnie kompozycyjne. Dowody pobierania mogą być łączone z kontrolą dostępu, zarządzaniem lub systemami księgowości. Platformy NFT mogą różnicować publiczne metadane od zaszyfrowanych artefaktów, podczas gdy przepływy pracy w przedsiębiorstwie mogą śledzić dostęp do dokumentów na poziomie audytowym. Walrus umożliwia te wzory bez centralizacji przechowywania lub ujawniania surowych danych operatorom infrastruktury.

Są kompromisy. Metering pobierania wprowadza drobne tarcia integracyjne dla deweloperów, którzy oczekują, że przechowywanie będzie darmową abstrakcją. Ceny muszą pozostawać przewidywalne dla obciążeń AI, które generują duże wolumeny dostępu. Koncentracja operatorów pozostaje ryzykiem, jeśli wymagania sprzętowe rosną szybciej niż zachęty sieciowe. Jednak te kompromisy są operacyjne, a nie architektoniczne; model indeksowany pobieraniem sam w sobie blisko odpowiada temu, jak zachowują się nowoczesne systemy zorientowane na dane.

Znaczenie Walrus polega na tym, że wprowadza pobieranie do ekonomicznej i weryfikacyjnej powierzchni Sui. Zamiast zakładać, że dane są dostępne, ponieważ powinny być, aplikacje mogą to wymuszać, ponieważ protokół to udowadnia. Dla AI, gier i obciążeń bogatych w dane, ta zmiana przekształca założenie zaplecza w odpowiedzialny prymityw, który pozwala aplikacjom Sui rozwijać się poza DeFi bez polegania na scentralizowanych pośrednikach chmurowych.

\u003cm-26/\u003e\u003ct-27/\u003e\u003cc-28/\u003e