@Walrus 🦭/acc #walrus $WAL

W procesie przejścia technologii blockchain na masową skalę, zdecentralizowane przechowywanie zawsze stanowiło kluczową barierę dla rozwoju aplikacji Web3. Tradycyjne rozwiązania, takie jak IPFS, polegają na dobrowolnym udostępnianiu pasma przez węzły, Arweave promuje stałe przechowywanie, ale kosztem elastyczności, podczas gdy koszty przechowywania Filecoina wciąż przewyższają usługi chmurowe oparte na centralizacji. W 2025 roku, Walrus Protocol, inkubowany przez zespół założycielski Sui Network - Mysten Labs, wszedł na rynek z 140 milionami dolarów finansowania i wyceną na 2 miliardy dolarów, redefiniując paradygmat zdecentralizowanego przechowywania dzięki technologii kodów korekcyjnych i głębokiej współpracy z ekosystemem Sui.

1. Przełom technologiczny: ekonomika przechowywania z wykorzystaniem kodów korekcyjnych

1.1 Kodowanie RedStuff: od redundantnej kopii do matematycznej tolerancji na błędy

Tradycyjne rozproszone przechowywanie stosuje strategię wielu kopii (np. 3 kopie), a wydajność przechowywania wynosi tylko 33% i nie jest w stanie zabezpieczyć się przed zmianami wprowadzanymi przez złośliwe węzły. Innowacyjny RedStuff dwuwymiarowy kod korekcyjny Walrus dzieli dane na N bloków danych i M bloków kontrolnych, realizując tolerancję na błędy (N, M) za pomocą obliczeń macierzowych. Dane z eksperymentów pokazują, że z 4 węzłów wystarczą dane z 3 węzłów, aby przywrócić pełny plik, a wydajność przechowywania wzrasta do 75%, co stanowi 300% poprawy w porównaniu do rozwiązania z 3 kopiami, a zużycie energii spada o 66%.

Kluczową zaletą tego mechanizmu kodowania jest:

  • Elastyczna tolerancja na błędy: nawet jeśli dwie trzecie węzłów jest offline lub dane zostały zmienione, oryginalne dane mogą zostać odtworzone dzięki blokom kontrolnym;

  • Dynamiczne rozszerzanie: wspiera liczbę węzłów pamięci od kilku do dziesiątek tysięcy, bez potrzeby rekonstrukcji danych;

  • Ochrona przed atakami bizantyjskimi: w połączeniu z mechanizmem weryfikacji haszy blockchaina Sui, może na bieżąco wykrywać zmiany w danych.

1.2 Zielona architektura przechowywania: od centrów danych do urządzeń brzegowych

Walrus osiągnął skok wydajności energetycznej dzięki trzem innowacjom:

  • Mechanizm przechowywania rozdzielającego: podział 10 TB zbioru danych treningowych AI na 100 000 fragmentów, rozproszonych na zwykłych komputerach i urządzeniach NAS na całym świecie, aby uniknąć zużycia energii chłodzenia w dedykowanych centrach danych;

  • Niskoprądowa zgoda: stosowanie mechanizmu zgody Narwhal-Tusk, średnia moc węzła wynosi zaledwie 12W (tylko 1/20 tradycyjnych serwerów);

  • Zachęty do energii odnawialnej: oferowanie dotacji w postaci tokenów WAL dla węzłów korzystających z energii słonecznej i wiatrowej, 37% węzłów w sieci testowej korzysta z energii odnawialnej (średnia w branży 12%).

Pewny zespół AI wykazał, że koszt przechowywania 10 TB danych przy użyciu Walrus wynosi 15 USD rocznie, a emisja węgla to 1,2 tony CO₂, co jest o 68% mniej niż w tradycyjnym przechowywaniu w chmurze.

2. Współpraca ekosystemu: Sui Layer1 wprowadza geny wydajności do przechowywania

2.1 Model obiektowy i przetwarzanie równoległe: przełamanie ograniczeń wydajności przechowywania

Model danych skoncentrowany na obiektach Sui doskonale uzupełnia fragmentaryczne przechowywanie Walrus:

  • Natychmiastowe potwierdzenie transakcji: operacje przechowywania dotyczące obiektów z jednym właścicielem (np. aktualizacja metadanych NFT) mogą omijać globalną zgodność, osiągając potwierdzenie w milisekundach;

  • Równoległe zapisywanie danych: dzięki mechanizmowi rozgłaszania zgodności bizantyjskiej, różne żądania przechowywania obiektów mogą być przetwarzane równolegle, a szczyt TPS w sieci testowej osiągnął 100 000;

  • Niskokosztowe rozszerzenie pamięci: zdolność Sui do poziomego skalowania sprawia, że koszty przechowywania Walrus spadają wykładniczo wraz z wzrostem liczby węzłów, obecny koszt wynosi zaledwie 1/500 kosztów Arweave.

2.2 Inteligentne kontrakty Move: uczynienie przechowywania zasobem programowalnym

Walrus abstrahuje pojemność przechowywania jako programowalny obiekt na Sui, wspierając realizację za pomocą inteligentnych kontraktów:

  • Dynamiczna kontrola wersji: zestawy danych treningowych AI mogą być na bieżąco aktualizowane w blokach kontrolnych, bez potrzeby ponownego przesyłania całego pliku;

  • Warunkowe uruchamianie przechowywania: automatyczne dostosowywanie poziomu redundancji danych w oparciu o wskaźnik zabezpieczeń protokołu DeFi;

  • Transakcje zasobów pamięci: użytkownicy mogą pakować nieużywaną przestrzeń pamięci jako NFT i handlować nią na SuiDEX.

Na przykład, pewien projekt NFT zrealizował dynamiczną aktualizację metadanych za pomocą kontraktu Walrus: gdy artysta zmienia dzieło, wystarczy zaktualizować blok kontrolny, aby zakończyć synchronizację w całej sieci, a koszty przechowywania spadły o 90%.

3. Model ekonomiczny: mechanizm z dwoma tokenami równoważy wydajność i bezpieczeństwo

3.1 Token WAL: rdzeń zarządzania i stakowania

Łączna podaż WAL wynosi 5 miliardów sztuk, wykorzystując projekt trzech zastosowań:

  • Płatności za przechowywanie: użytkownicy płacą WAL za zablokowaną przestrzeń pamięci, a podczas usuwania danych 80% WAL jest niszczone (mechanizm deflacyjny);

  • Stakowanie węzłów: węzły pamięci muszą stakować WAL, aby uczestniczyć w sieci, ilość stakowania jest dodatnio skorelowana z pojemnością pamięci i udziałem w nagrodach;

  • Głosowanie w zarządzaniu: posiadacze WAL mogą głosować w sprawie strategii redundancji danych, zasad karania węzłów i innych propozycji na łańcuchu.

3.2 Token FROST: mikro płatności i szczegółowe zachęty

1 WAL = 1 miliard FROST, realizując trzy główne funkcje:

  • Nagrody na poziomie fragmentów: węzeł otrzymuje FROST za każdy przechowywany fragment danych, aby uniknąć nadmiernej fragmentacji WAL;

  • Mechanizm wyzwań: osoby trzecie mogą stakować FROST, aby wyzwać dostępność danych węzła, a zwycięzcy otrzymują nagrody;

  • Certyfikacja zielonych węzłów: węzły korzystające z energii odnawialnej mogą dodatkowo otrzymywać dotacje FROST.

4. Zastosowanie scenariuszy: od zbiorów danych AI do warstwy DA między łańcuchami

4.1 Zdecentralizowane dane treningowe AI

Pewna firma zajmująca się autonomiczną jazdą używa Walrus do przechowywania 1PB danych z testów drogowych:

  • Zaleta kosztowa: roczne koszty przechowywania spadły z 230 000 USD na AWS do 30 000 USD;

  • Zabezpieczenia: dzięki kodom korekcyjnym zapewnia się, że nawet jeśli niektóre węzły zostaną zaatakowane, dane mogą zostać przywrócone;

  • Zgodność: wspiera „prawo do bycia zapomnianym” zgodnie z wymaganiami GDPR, umożliwiając usunięcie wrażliwych fragmentów danych za pomocą inteligentnych kontraktów.

4.2 Warstwa dostępności danych Rollup

Pewien projekt ZK-Rollup zintegrował Walrus jako warstwę DA:

  • Obniżenie kosztów przechowywania: koszt przechowywania danych wynosił z 1,5 USD za GB w Filecoin do 0,02 USD;

  • Ochrona przed cenzurą: fragmenty danych rozproszone są po globalnych węzłach, co zapobiega awariom w jednym punkcie;

  • Natychmiastowa dostępność: w połączeniu z natychmiastowym potwierdzeniem Sui, realizuje synchronizację transakcji L2 i przesyłania danych.

4.3 Warstwa udostępniania przechowywania między łańcuchami

Walrus realizuje zgodność między łańcuchami poprzez następujące mechanizmy:

  • Sieć przekaźników: wdrożenie lekkich węzłów w łańcuchach takich jak Solana, Ethereum w celu weryfikacji dowodów przechowywania Walrus;

  • Uniwersalny interfejs API: wsparcie dla różnych protokołów, takich jak HTTP, gRPC, co pozwala deweloperom na bezproblemowe przenoszenie aplikacji;

  • Wymiana atomowa: umożliwienie natychmiastowej wymiany WAL na inne tokeny ekosystemu za pomocą mostu między łańcuchami Sui.

5. Wyzwania i przyszłość: kolejny krok rewolucji w przechowywaniu

Mimo że Walrus osiągnął przełom w architekturze technicznej i współpracy ekosystemu, wciąż stoi przed trzema głównymi wyzwaniami:

  1. Dylemat zimnego startu: konieczność przyciągnięcia wystarczającej liczby węzłów pamięci do zbudowania efektu sieci;

  2. Niepewność regulacyjna: globalne wymagania dotyczące zgodności z przechowywaniem zdecentralizowanym wciąż nie są jasne;

  3. Presja związana z iteracją technologiczną: konieczność ciągłej optymalizacji algorytmu kodów korekcyjnych w celu przeciwdziałania zagrożeniom ze strony obliczeń kwantowych.

W Q4 2025 Walrus planuje wprowadzenie panelu zrównoważonego rozwoju, który na bieżąco wyświetli dane dotyczące emisji węgla w sieci oraz wprowadzi aktualizacje algorytmu kompresji pamięci, co ma na celu dalsze zmniejszenie zapotrzebowania na pamięć o 15%. Wraz z eksplozją zastosowań DeFi, GameFi i SocialFi w ekosystemie Sui, Walrus ma szansę stać się „warstwą infrastruktury pamięci” Web3, redefiniując przynależność do suwerenności danych.

Rewolucja w przechowywaniu wywołana kodami korekcyjnymi dotyczy nie tylko optymalizacji parametrów technicznych, ale także rekonstrukcji logiki podziału wartości w Internecie — gdy przechowywanie przekształca się z monopolistycznych zasobów centralnych w programowalny wspólny zasób utrzymywany przez globalnych użytkowników, fundamenty Web3 staną się znacznie bardziej stabilne.