Architektura, ekonomia, integracje, ryzyka i jak to naprawdę używać

Podsumowanie wykonawcze (TL;DR)

Walrus to zdecentralizowane przechowywanie danych i protokół dostępności danych zbudowany wokół blockchaina Sui. Jest zaprojektowany dla dużych, nieustrukturyzowanych zbiorów danych AI, wag modeli, filmów, mediów NFT, zasobów gier, gdzie przechowywanie na łańcuchu jest niemożliwe, a naiwna replikacja jest zbyt kosztowna.

Walrus jasno dzieli obowiązki:

Sui = płaszczyzna kontrolna (metadane, płatności, dowody, stakowanie, zarządzanie)

Węzły Walrus = płaszczyzna danych (fragmenty blobów zakodowane erasure, przechowywane poza łańcuchem)

Rezultatem jest tanie, weryfikowalne, programowalne przechowywanie z gwarancjami kryptograficznymi, że dane są faktycznie tam i możliwe do odzyskania.

Token WAL napędza staking, opłaty, zachęty i zarządzanie.

Od początku 2026 roku Walrus jest aktywny, zintegrowany w ekosystemie Sui, wykorzystywany w pracy AI-agenta, analityce i mediach, oraz przechodzi cykl aktualizacji „Walrus 2.0” skupiony na skalowalności i decentralizacji.

Skąd pochodzi Walrus (i gdzie jest teraz)

Walrus powstał w obrębie Mysten Labs / orbit badań Sui, zmotywowany prostą obserwacją:

> Blokady o wysokiej przepustowości potrzebują natywnej, programowalnej warstwy danych, która nie dziedziczy cen chmur ani założeń zaufania Web2.

Zamiast dostosowywać istniejące zdecentralizowane systemy przechowywania, zespół zaprojektował Walrus specjalnie dla modelu obiektowego Sui, kontraktów Move i logiki on-chain o wysokiej częstotliwości.

Aktualny status (zdjęcie z stycznia 2026)

Protokół mainnet aktywny

Token WAL jest w obiegu i notowany na głównych agregatorach

Aktywne integracje programistyczne (agenci AI, analityka, infrastruktura wykonawcza)

Trwające aktualizacje protokołu (dynamiczne sharding, dostosowywanie zachęt)

Operatorzy węzłów zarabiają opłaty + nagrody

Parametry zarządzania aktywnie ewoluują

To nie jest już „ware badawcze” – to infrastruktura.

Problem, który rozwiązuje Walrus

Każda poważna aplikacja Web3 w końcu uderza w ten sam mur:

Nie możesz przechowywać dużych plików on-chain

Nie chcesz ufać scentralizowanej chmurze

Potrzebujesz gwarancji kryptograficznych, że dane istnieją i są dostępne

Chcesz, aby przechowywanie było programowalne, a nie tylko statycznym pojemnikiem

Walrus celuje w tę lukę z trzema wyraźnymi celami:

Efektywność kosztowa

Użyj kodowania erasure zamiast replikacji brutalnej siły, aby dramatycznie zmniejszyć nadwyżkę przechowywania.

Weryfikowalna dostępność

Dowody on-chain potwierdzają, że dane są przechowywane i możliwe do odzyskania bez przesyłania danych samych na łańcuch.

3. Kompozytowalne dane

Przechowywanie to nie tylko backend, to on-chain prymityw, o którym mogą myśleć inteligentne kontrakty, agenci i rynki.

Jak działa Walrus (architektura, od początku do końca)

Sui jako płaszczyzna kontrolna

Kiedy przechowujesz plik na Walrusie, plik sam w sobie nigdy nie żyje na Sui.

Zamiast tego, Sui trzyma:

Metadane blobów (hasze, rozmiar, parametry kodowania)

Stan ekonomiczny (opłaty, czas przechowywania)

Przypisania węzłów

Certyfikaty dowodu dostępności (PoA)

Logika karania i nagród

To sprawia, że przechowywanie jest programowalne i egzekwowalne za pomocą logiki on-chain.

3.2 Blobsy, fragmenty i kodowanie erasure

Walrus dzieli pliki („bloby”) na zakodowane fragmenty za pomocą zaawansowanych technik kodowania erasure (wewnętrznie nazywanych rzeczami takimi jak Czerwony Stuff).

Kluczowe właściwości:

Oryginalny plik może być rekonstruowany tylko z podzbioru fragmentów

Poszczególne węzły nigdy nie przechowują pełnego pliku

System toleruje offline lub bizantyjskie węzły

Nadwyżka przechowywania jest dramatycznie niższa niż pełna replikacja

Typowe efektywne mnożniki przechowywania raportowane są na poziomie ~4-5x, w porównaniu do wielocyfrowych czynników replikacji w prostszych systemach.

Dowód dostępności (PoA)

Przechowywanie danych to za mało – musisz to udowodnić.

Węzły Walrus okresowo:

Kryptograficznie udowodnić, że wciąż posiadają przypisane fragmenty

Zakotwicz te dowody na Sui

Stawiaj czoła karom lub karaniu, jeśli zawiodą

To tworzy twarde ekonomiczne powiązanie między uczciwym przechowywaniem a nagrodami.

Triki wydajnościowe: grupowanie i dynamiczne sharding

Dwie zauważalne optymalizacje:

Grupowanie („Quilt”)

Małe pliki są grupowane razem, aby uniknąć nadmiaru na blobie – kluczowe dla zbiorów danych AI z tysiącami małych zasobów.

Dynamiczne sharding (Walrus 2.0)

W miarę wzrostu liczby węzłów i objętości danych, odpowiedzialność za przechowywanie jest automatycznie rebalansowana, aby uniknąć centralizacji lub hotspotów.

Token WAL: co faktycznie robi

Podaż i rola

Szeroko cytowana maksymalna podaż: 5 miliardów WAL

WAL nie jest opcjonalny – jest wymagany do:

Staking węzła

Opłaty za przechowywanie i odzyskiwanie

Głosowanie w zarządzaniu

Dystrybucja zachęt

Staking i bezpieczeństwo węzłów

Operatorzy węzłów muszą stakować WAL:

Działa jako zabezpieczenie

Określa kwalifikowalność i pojemność

Może być karany za przestoje lub niewłaściwe zachowanie

Dłuższe blokady i niezawodna wydajność przynoszą wyższe nagrody, dostosowując operatorów do długoterminowego zdrowia sieci.

Opłaty i ceny

Użytkownicy płacą w WAL za:

Czas przechowywania

Poziom nadmiarowości

Odzyskiwanie

Dzięki efektywności kodowania erasure, Walrus dąży do rywalizacji z chmurą lub obniżenia kosztów przechowywania w innych zdecentralizowanych systemach dla dużych zbiorów danych.

Zarządzanie

Posiadacze WAL głosują nad:

Ciężkość kary

Krzywe nagród

Logika sharding

Aktualizacje protokołu

To jest na żywo, zarządzanie na poziomie parametrów – nie symboliczne głosowanie.

Operatorzy węzłów: ekonomika w praktyce

Co robią węzły

Przechowuj zakodowane fragmenty

Obsługuje żądania odzyskiwania

Reaguj na wyzwania PoA

Dlaczego to jest interesujące

Węzły nigdy nie widzą pełnych plików

Żaden pojedynczy operator nie kontroluje znaczących danych

Przychody pochodzą zarówno z opłat, jak i nagród protokołu

Ryzyka

Karanie za przestoje

Wymagania dotyczące pasma i przechowywania

Wczesna niestabilność sieci

Walrus wyraźnie celuje w decentralizację operatorów, ale rzeczywiste metryki mają większe znaczenie niż zamierzony projekt.

Postawa bezpieczeństwa

Walrus opiera się na wielu warstwach:

Logika on-chain oparta na Move (dziedziczy model bezpieczeństwa Sui)

Dowody kryptograficzne dostępności

Kary ekonomiczne za niewłaściwe zachowanie

Nagrody za błędy i zewnętrzne przeglądy

To powiedziawszy: zawsze weryfikuj najnowszy zakres audytu. Oprogramowanie węzłów off-chain jest tak samo ważne jak kontrakty on-chain.

Integracje ekosystemu (dlaczego ludzie rzeczywiście to używają)

Walrus mocno zwrócił się ku AI i analityce, a nie tylko NFT.

Zauważalne integracje

Agenci AI Talus on-chain przechowują pamięć, modele i zbiory danych na Walrusie

Baselight przekształcający bloby Walrus w analizowalne analizy bez blokady chmury

Wykonanie Gata i przepływy pracy danych AI

To pozycjonuje Walrus jako warstwę danych dla inteligencji on-chain, a nie tylko przechowywania.

Obecność na rynku

WAL śledzony na głównych agregatorach

Pokryte przez biura badawcze wymiany

Aktywnie handlowane z znaczną płynnością

Ceny na żywo, wolumeny i zmiany w obiegu zmieniają się nieustannie – zawsze sprawdzaj aktualne pulpity przed podjęciem decyzji.

Najważniejsze punkty mapy drogowej

Tematy Walrus 2.0

Dynamiczne sharding

Rebalansowanie zachęt

Lepsze mechaniki weryfikacji

Ulepszona ergonomia dla programistów

Skupienie jest jasne: skalować bez centralizacji.

Rzeczywiste przypadki użycia

Zbiory danych AI i wagi modeli

Weryfikowalne przechowywanie do treningu, dostosowywania i pamięci agentów.

NFT i gry

Duże zasoby medialne z referencjami i gwarancjami on-chain.

Analityka i dane przedsiębiorstw

Baselight pokazuje, jak zdecentralizowane przechowywanie nie musi oznaczać bezużytecznych danych.

Konkurencyjny krajobraz

Walrus konkuruje z:

Filecoin

Arweave

Storj

Scjentralizowane chmury

Jego przewaga:

Ścisła integracja z Sui

Niższa efektywna nadwyżka przechowywania

Programowalne dowody dostępności

Benchmarki mają znaczenie. Twierdzenia powinny zawsze być testowane w kontekście rzeczywistych obciążeń.

12. Jak używać Walrus (praktycznie)

Programiści

Rejestruj blobsy za pomocą transakcji Sui

Prześlij dane przez klientów Walrus

Subskrybuj wydarzenia PoA

Użyj grupowania dla małych plików

Operatorzy węzłów

Stakuj WAL

Uruchom oprogramowanie węzła

Utrzymuj czas pracy

Monitoruj warunki karania

Użytkownicy końcowi

Szyfruj po stronie klienta, jeśli poufność jest ważna

Wybieraj nadmiarowość świadomie

Używaj kalkulatorów kosztów

Ryzyka i otwarte pytania

Wczesna dynamika sieci

Zachęty wyglądają dobrze na papierze; rzeczywistość zajmuje czas.

Założenia ekonomiczne

Efektywność kosztowa zależy od rzeczywistego zachowania węzłów.

Powierzchnia bezpieczeństwa

Oprogramowanie off-chain to stały wektor ryzyka.

Niepewność regulacyjna

Wszystkie zdecentralizowane przechowywanie dziedziczy niejednoznaczność odpowiedzialności treści.

@Walrus 🦭/acc #walrsu $WAL