AI en cadena necesita datos fiables, no enlaces rotos
Todo el mundo habla sobre la IA en cadena, pero pocos hablan sobre el problema de los datos. Los modelos, conjuntos de datos y salidas son masivos, y las cadenas de bloques por sí solas no pueden manejarlos. Walrus soluciona esto al permitir el almacenamiento seguro y verificable de archivos grandes de los que las aplicaciones pueden depender. Los desarrolladores pueden probar que los datos están disponibles, inalterados y accesibles cuando se necesitan. Eso es fundamental para los agentes de IA, las tuberías de entrenamiento y los sistemas de inferencia que funcionan en entornos Web3. Sin esta capa, la IA en cadena sigue siendo mayormente teórica. Walrus lo convierte en algo práctico, fiable y escalable, que es exactamente por qué es tan importante.
