W 2026 roku, w erze głębokiej integracji Web3 i AI, trzy główne problemy związane z "kosztami, efektywnością i programowalnością" przechowywania dużych danych stały się kluczowymi wąskimi gardłami w rozwoju branży. @walrusprotocol, jako zdecentralizowany protokół przechowywania opracowany przez Mysten Labs i będący rdzeniem ekosystemu Sui, dzięki precyzyjnemu ukierunkowaniu "zapewniającym projektowanie dla dużych, nieustrukturyzowanych danych", poprzez przełomową architekturę technologiczną i solidne wdrożenie ekosystemu, przekształca podstawowe zasady przechowywania danych Web3. Jego natywny token $WAL również zyskuje na znaczeniu w miarę eksplozji AI i toru RWA, stając się kluczowym aktywem przynoszącym wartość danych na poziomie bilionów.

Przełom technologiczny Walrus rozpoczął się od fundamentalnej innowacji tradycyjnych rozwiązań przechowywania. W odróżnieniu od modelu pełnej replikacji IPFS i Arweave, Walrus stosuje innowacyjną technologię kodowania Red Stuff w dwóch wymiarach, dzieląc dane na fragmenty do rozproszonego przechowywania, co wymaga jedynie 4-5-krotnego współczynnika replikacji, aby zapewnić wysoką dostępność danych, w porównaniu do 100-krotnej replikacji w natywnej sieci Sui, co pozwala na obniżenie kosztów przechowywania o ponad 80%. Taki sposób kodowania nie tylko obniża koszty przechowywania, ale także optymalizuje wydajność odzyskiwania danych; nawet jeśli niektóre węzły są offline, można odtworzyć pełne dane z fragmentów, idealnie dostosowując się do potrzeb przechowywania dużych zbiorów danych, takich jak dane treningowe dużych modeli AI, pliki multimedialne metawersum, czy certyfikaty aktywów RWA. W projekcie architektury Walrus wprowadza innowacyjny model separacji „warstwy kontroli na łańcuchu + warstwy przechowywania poza łańcuchem”: na łańcuchu zarządzane są metadane, zasady dostępu i mechanizmy stakowania za pomocą inteligentnych kontraktów Sui, a przechowywanie danych jest odpowiedzialne za globalne rozproszone węzły, które zarówno korzystają z wysokiej wydajności i bezpieczeństwa Sui, jak i przełamują ograniczenia wydajnościowe publicznych łańcuchów w bezpośrednim przechowywaniu dużych danych, osiągając doskonałą współpracę „wiarygodnej weryfikacji na łańcuchu + wydajnego przechowywania poza łańcuchem”.

Po uruchomieniu głównej sieci w marcu 2025 roku, ekosystem Walrus wkracza w okres przyspieszonego wdrażania, już w kilku kluczowych scenariuszach utworzono aplikacje o dużej skali. W obszarze AI, platforma wideo generatywnego AI Everlyn przyjęła Walrus jako domyślną warstwę danych, przenosząc ponad 50 GB zbiorów danych do treningu oraz ponad 5000 filmów generowanych przez użytkowników, korzystając z niskokosztowego przechowywania i wysokiej wydajności przetwarzania wsadowego, wspierając efektywne usługi przekształcania obrazów w wideo w czasie poniżej 16 sekund, skutecznie zastępując centralizowane przechowywanie w chmurze, takie jak AWS i Azure. W dziedzinie mediów i treści znana media Web3 Decrypt przechowuje wiadomości, obrazy wideo i inne treści w Walrus, budując bibliotekę treści odporną na manipulacje dzięki cechom weryfikacji w łańcuchu, przekształcając relacje zaufania między mediami a czytelnikami. Co więcej, Walrus rozszerzył się na scenariusze przypisywania danych i ich wartości: platforma CUDIS pozwala użytkownikom kontrolować dane zdrowotne i samodzielnie wybierać metody ich monetyzacji, a DLP Labs wspiera właścicieli pojazdów elektrycznych w uzyskiwaniu korzyści z punktów węglowych na podstawie danych z pojazdów; wdrożenie tych aplikacji potwierdza główną wizję „powrotu własności danych do użytkowników”. Dodatkowo, wprowadzenie funkcji pakowania małych plików Quilt oraz kanałów przyspieszających przesyłanie Upload Relay jeszcze bardziej obniżyło próg wejścia dla deweloperów, oszczędzając już ponad 3 miliony jednostek kosztów przechowywania dla partnerów ekosystemu.

Model ekonomiczny tokena WAL jest głęboko związany z rozwojem ekosystemu, łącząc użyteczność i zrównoważony rozwój. Całkowita liczba tokenów wynosi 5 miliardów, a obecna wartość rynkowa w obiegu osiągnęła 515 milionów dolarów, a 24-godzinny wolumen transakcji przekroczył 55,7 miliona dolarów, a nastroje na rynku pozostają pozytywne. W zakresie funkcjonalności, WAL jest kluczowym nośnikiem wartości ekosystemu: węzły muszą stakować WAL, aby uczestniczyć w przechowywaniu danych i weryfikacji, użytkownicy płacą za przechowywanie przy użyciu WAL, a posiadacze mogą uczestniczyć w aktualizacjach protokołu, dostosowywaniu parametrów i innych decyzjach dotyczących zarządzania w łańcuchu. Aby wspierać ekspansję ekosystemu, Walrus przeznacza dużą ilość tokenów na zachęty dla deweloperów i wsparcie płynności, a Grayscale wprowadził produkt Walrus Trust, oferując tradycyjnym inwestorom kanał ekspozycji na WAL, co dodatkowo zwiększa wpływ rynkowy tokena. W miarę wybuchu zapotrzebowania na dane treningowe dużych modeli AI, tokenizację RWA, zasoby metawersum itp., zastosowania WAL będą się nadal rozszerzać, a jego właściwości deflacyjne i mechanizm zwrotu zysku do ekosystemu jeszcze bardziej zwiększą długoterminową wartość wsparcia tokena.

Z perspektywy trendów branżowych, eksplozja wzrostu AI i RWA stwarza ogromne zapotrzebowanie na przechowywanie danych, a zdecentralizowane przechowywanie jako kluczowa infrastruktura Web3 weszło w okres realizacji wartości. @walrusprotocol dzięki głębokiej współpracy z ekosystemem Sui, przyjazności dla deweloperów zgodnych z EVM oraz elastyczności dostosowania między łańcuchami przyciągnęło wiele projektów, takich jak Yotta Labs i TensorBlock, tworząc ekologiczny cykl zamknięty „protokół przechowywania + scenariusze aplikacji + instytucje inwestycyjne”. W 2026 roku, wraz z dalszą integracją Walrus z siecią Sui oraz pełnym wdrożeniem funkcji kontroli dostępu prywatności Seal, w obszarach o wysokich wymaganiach regulacyjnych, takich jak medycyna, finanse i reklama, nastąpią znaczne przełomy. W tej rewolucji przechowywania danych Walrus nie tylko rozwiązuje problemy branżowe, ale także buduje nowy paradygmat „wiarygodnego przechowywania danych i autonomicznego przepływu wartości”, a kluczowy punkt wartości ekosystemu ma szansę uwolnić długoterminową wartość przekraczającą oczekiwania w fali rekonstrukcji infrastruktury danych Web3.