Dacă vrei să știi dacă un protocol de infrastructură este real, nu te uiți la sloganuri sau cronologii. Te uiți la cine îl folosește și cu ce se bazează pe el. Aici este locul unde Walrus începe să iasă în evidență. @Walrus 🦭/acc nu este doar o altă idee de stocare descentralizată pe hârtie. Este deja folosit în producție de echipe care se ocupă cu seturi mari de date din lumea reală. Și de aceea walrus contează dincolo de mișcările pe termen scurt ale pieței. Unul dintre cele mai puternice semnale vine de la constructorii axați pe AI. Proiecte precum Talus au ales Walrus ca stratul lor de stocare descentralizată, ceea ce nu este o decizie informală. Agenții AI depind de modele mari și seturi de date care trebuie să fie încărcate fiabil și la cerere. În cazul lui Talus, Walrus este folosit pentru a stoca modele AI pe care agenții le rulează activ. Dacă stocarea eșuează sau latența crește brusc, sistemul se strică. Constructorii nu își asumă acest risc decât dacă infrastructura este solidă.
Identitatea este o altă zonă în care Walrus face deja muncă reală. Prin parteneriatul său cu Humanity Protocol, Walrus este folosit pentru a stoca acreditive de identitate descentralizată la scară. Numerele de aici contează. Humanity a vorbit deschis despre scalarea de la zeci de milioane de acreditive către sute de milioane, cu Walrus așteptat să stocheze sute de gigabytes legate de utilizatori reali. Aceasta nu este un mediu de testare. Aceasta este o dată live care trebuie să rămână disponibilă, verificabilă și rezistentă la modificări.
Acest lucru subliniază un punct important. Sistemele de identitate nu se pot baza pe un singur furnizor de cloud fără a reintegra presupunerile de încredere și riscurile de cenzură. $WAL oferă acestor proiecte o modalitate de a distribui stocarea în timp ce păstrează verificarea on-chain. Aceasta este o problemă dificilă, iar cele mai multe ecosisteme o împing liniștit off-chain. Walrus nu face asta.
AI apare din nou când te uiți la învățarea automată care protejează confidențialitatea. Walrus a fost implicat în fluxuri de lucru în jurul învățării federate, unde mai mulți participanți antrenează modele fără a partaja datele brute. În aceste configurări, Walrus stochează actualizări de model criptate care sunt difuzate în rețea. Este un caz de utilizare de nișă, dar arată cum protocolul susține fluxuri complexe de date, nu doar găzduirea statică a fișierelor.
Sprijinul infrastructurii este un alt semnal liniștit. Operatorii de noduri, cum ar fi Luganodes, și-au angajat resurse reale pentru a rula noduri de stocare Walrus. Acest lucru necesită timp de funcționare, lățime de bandă și un angajament operațional pe termen lung. Când operatorii profesioniști intervin devreme, de obicei înseamnă că văd o cerere sustenabilă, nu doar stimulente de scurtă durată.
Există, de asemenea, capital semnificativ în spatele protocolului. Walrus a obținut finanțare de la firme precum a16z, Standard Crypto și brațul de active digitale al Franklin Templeton. Finanțarea singură nu garantează succesul, dar oferă o marjă de manevră și semnalează încrederea instituțională că infrastructura de date descentralizată va conta pe termen lung.
Pe partea de piață, #walrus are tranzacționare activă și lichiditate, ceea ce înseamnă că rețeaua are investitori dincolo de echipa de bază. În același timp, volatilitatea face parte din imagine. Orice constructor care se bazează pe stimulente pentru token-uri trebuie să proiecteze având acest lucru în minte.
Nimic din toate acestea nu funcționează fără alegerea tehnică de bază a Walrus: codificarea prin ștergere. Datele sunt împărțite în fragmente, distribuite pe noduri și reconstruite chiar și atunci când părți ale rețelei sunt offline. Aceasta este ceea ce permite Walrus să gestioneze seturi mari de date fără costurile suplimentare ale replicării complete. Nu este strălucitor, dar acesta este motivul pentru care aceste cazuri de utilizare reale sunt posibile.
Punând totul împreună, un model iese la iveală. Walrus nu urmărește narațiuni. Se prezintă acolo unde stocarea întrerupe efectiv aplicațiile: AI, identitate, disponibilitate a datelor și sisteme cu cerințe stricte de conformitate. Provocarea acum este de a scala adoptarea în timp ce se mențin stimulentele și garanțiile de confidențialitate puternice. Dar datele de până acum indică utilizare reală, nu promisiuni.
Asta este de obicei cum se construiește o infrastructură serioasă. Liniștit, cu utilizatori reali, cu mult înainte ca majoritatea oamenilor să observe.
