kinkak

Największą narracją 2026 roku jest zbieżność sztucznej inteligencji i kryptowalut. Ale istnieje ogromny węzeł szybkości, o którym niewielu mówi: grawitacja danych. Modele AI i zbiory danych treningowych są ogromne – terabajty i petabajty danych. Przechowywanie ich na standardowych blockchainach jest niemożliwe (zbyt drogie), a przechowywanie ich na Amazon S3 tworzy centralny węzeł przepustowości, gdzie duże technologie mogą cenzurować modele.
@walrusprotocol zapewnia idealne rozwiązanie dla sektora DeAI (decentralizowanej sztucznej inteligencji). Ponieważ Walrus specjalizuje się w "blobach" (dużych obiektach binarnych) i wykorzystuje kosztowne kodowanie zredukowane, jest tanio przechowywać ogromne zbiory danych AI na łańcuchu.

Wszyscy wiemy, że Sui to bestia pod względem szybkości transakcji i architektury obiektowej. Ale szybkie transakcje to tylko połowa walki. Gdzie dokładnie znajdują się NFT, elementy gier i interfejsy aplikacji dApp? Do tej pory wiele „decentralizowanych” aplikacji wciąż opierało się na AWS lub centralkach serwerowych podczas wykonywania ciężkiej pracy.
@walrusprotocol to naturalne rozwiązanie tego problemu. Stworzony specjalnie do integracji z Sui, Walrus traktuje dane w formie blobów jako programowalne zasoby. Oznacza to, że deweloper może napisać kontrakt inteligentny na Sui, który bezpośrednio interaguje z danymi przechowywanymi w Walrus. Wyobraź sobie grę, w której elementy (skiny, mapy) są przechowywane w Walrus, a logika własności znajduje się na Sui – płynnie, szybko i w pełni decentralizowane.

W świecie rozproszonego przechowywania danych, stary standard polegał na prostym replikowaniu. Jeśli chcesz zachować plik bezpiecznie, po prostu skopiuj go 10 razy na różnych węzłach. Choć to działa, jest to niezwykle nieefektywne i kosztowne. Pojawia się tutaj @walrusprotocol i jego przełomowa innowacja: "Czerwone rzeczy."
Czerwone rzeczy to nowatorski algorytm kodowania z wykorzystaniem 2D, który zmienia matematykę przechowywania danych. Zamiast przechowywać całe ciężkie pliki na każdym węźle, Walrus dzieli dane na "kawałki" przy użyciu zaawansowanej matematyki. Magia dzieje się w procesie odtworzenia: potrzebujesz tylko części tych kawałków, by doskonale odtworzyć oryginalny plik. Oznacza to, że sieć może stracić znaczną liczbę węzłów i wciąż natychmiast odzyskać Twoje dane.