Lorsque la fusion de l'IA et du Web3 devient une tendance de l'industrie, l'efficacité, la sécurité et l'accessibilité du stockage des données deviennent des goulets d'étranglement clés, et @Walrus 🦭/acc est en train de construire un écosystème "stockage + IA" à travers une série de collaborations majeures, permettant à $WAL de passer de jetons de stockage à un moteur central des applications Web3 de nouvelle génération. En tant que couche de données centrale de l'écosystème Sui, Walrus n'est plus limité au stockage de fichiers, mais devient le "nœud de données" pour l'entraînement des modèles IA, les applications génératives et les outils décentralisés, avec une vitesse d'expansion de son écosystème et une largeur de scénarios d'application impressionnantes. $WAL
La disposition de l'écosystème IA de Walrus a déjà montré des signes de floraison multiple : dans sa collaboration avec OpenGradient, il est devenu le nœud de stockage exclusif de la plateforme de recherche IA décentralisée, soutenant l'hébergement de plus de 100 modèles IA inter-écosystèmes, et réalisant un contrôle d'accès avancé sur la chaîne grâce au service de gestion de clés décentralisé Seal, rendant possible le stockage et la monétisation de modèles IA privés ; l'intégration avec la plateforme vidéo générative Everlyn est encore plus représentative, Walrus non seulement fournit des services de stockage pour plus de 5000 vidéos d'utilisateurs, mais a également pris en charge le transfert de plus de 50 Go de jeux de données d'entraînement, remplaçant AWS et Azure comme couche de données par défaut grâce à des avantages de coût et de performance, soutenant Everlyn dans la conversion d'images en vidéos en 16 secondes ; et la collaboration avec Zark Lab a débloqué les capacités de recherche sémantique IA, les fichiers texte, image, audio et vidéo téléchargés sur Walrus peuvent générer automatiquement des métadonnées, permettant aux utilisateurs de réaliser des recherches précises par langage naturel, résolvant ainsi complètement le problème de "découverte de données difficile" dans le stockage décentralisé.
Ces collaborations ne sont pas des cas isolés, mais représentent une concentration de la stratégie écologique de Walrus - en s'associant profondément avec des projets de premier plan dans des domaines tels que l'IA, l'économie des créateurs et les services aux entreprises, nous construisons un cycle positif de "stockage - application - utilisateur". Actuellement, son écosystème couvre des scénarios divers tels que l'hébergement de modèles d'IA, le stockage de vidéos haute définition, l'archivage de données, et des bibliothèques de conception 3D. Des projets allant du calcul distribué d'io.net à la bibliothèque de conception 3D de 3DOS choisissent de plus en plus de migrer vers la plateforme Walrus. Pour les détenteurs de WAL, l'explosion des applications écologiques signifie une demande continue pour le token : le stockage de modèles d'IA nécessite des frais payés en WAL, les nœuds qui accueillent plus de données d'IA augmenteront le volume de mise en jeu, et l'augmentation de la participation à la gouvernance renforcera également la rareté du token. Dans la vague d'intégration profonde entre l'IA et le Web3, Walrus est en train de s'emparer de la position dominante du secteur grâce à son avantage écologique "stockage + IA". Dans quel scénario d'IA attendez-vous le plus Walrus pour réaliser une percée ?