Jeśli powiedzieć, że duży model AI jest superinteligentnym życiem tej ery, to dane treningowe są „cyfrowym pokarmem”, które je karmią. Ale w roku 2026 stajemy w obliczu absurdalnej rzeczywistości: z powodu murów scentralizowanych gigantów chmurowych, te pokarmy są zamknięte w drogich i kruchych szklanych witrynach. Pojawienie się Walrusa (海象) jest jak wykopanie w tej cyfrowej pustyni wiecznie nie wysychającego i całkowicie otwartego głębokiego zbiornika wód gruntowych; nie tylko przechowuje dane, ale również przekształca podstawową logikę ewolucji AI.
Aby dokładnie wyjaśnić znaczenie Walrusa dla AI, musimy najpierw dostrzec obecny „głód danych” w treningu AI. Tradycyjne scentralizowane przechowywanie, takie jak AWS, w istocie jest „wynajmowanym dyskiem twardym”; gdy tylko wystąpią zaległości lub presja regulacyjna, dane znikają bez śladu. Wczesne zdecentralizowane przechowywanie, takie jak Filecoin, chociaż bezpieczne, charakteryzuje się wolnym tempem wyszukiwania, jak chodzenie po bagnie, co w ogóle nie spełnia wysokich wymagań dotyczących przepustowości w przypadku masowego równoległego treningu AI. Geniusz Walrusa polega na tym, że wykorzystuje innowacyjną technologię kodowania usuwania (Erasure Coding), co można porównać do rozbicia książki na tysiąc kawałków; nawet jeśli zgubisz kilka setek z nich, wciąż możesz natychmiast przywrócić treść całej książki.
Dla treningu modeli AI, taka "tolerancja na błędy" i "wysoka dostępność" to śmiertelne atrakcje. Incydent "trucizny danych" z 2025 roku uświadomił cały przemysł, że jeśli zbiór treningowy zostanie zmanipulowany na etapie przechowywania, AI może stać się szaleńcem zamiast geniusza. Walrus, dzięki mechanizmowi konsensusu sieci Sui, nadaje każdemu zestawowi danych niezmienny "genowy odcisk". Każdy fragment danych jest zarówno rozproszony, jak i przejrzysty do weryfikacji w węzłach całej sieci, a ten "decentralizowany standard prawdy" pozwala deweloperom zaufać mu z danymi o wielkości PB.
Z perspektywy modelu ekonomicznego, Walrus całkowicie łamie błędne koło "czynszu za dane". W ekosystemie Walrusa token WAL jest nie tylko środkiem płatniczym, ale także harmonizatorem zasobów przechowywania. W porównaniu do modelu Arweave "jednorazowa opłata, wieczne przechowywanie", Walrus oferuje bardziej elastyczną opcję "cichego przechowywania". W przypadku treningu AI, który wymaga częstego odczytu i regularnych aktualizacji, struktura kosztów Walrusa jest o co najmniej 60% niższa niż u scentralizowanych dostawców usług chmurowych. Do stycznia 2026 roku zobaczymy, że ponad 30% zdecentralizowanych platform obliczeniowych wybiera przechowywanie plików wag wstępnie wytrenowanych na Walrusie, a logika stojąca za tym jest prosta: oszczędność, szybkość i nigdy nie wyłącza się.
Porównajmy jeszcze raz konkurencyjny krajobraz. Arweave rozszerza się w dziedzinie obliczeń poprzez AO, podczas gdy Walrus, dzięki głębokiemu powiązaniu z ekosystemem Sui, obrał skrót do "szybkiego przechowywania obiektów". Wysoka zdolność przetwarzania TPS Sui zapewnia Walrusowi doskonałą warstwę zarządzania metadanymi. Jeśli inne zdecentralizowane przechowywanie buduje "cyfrowe muzea", to Walrus buduje "cyfrową fabrykę automatyzacji". W procesie treningu AI węzły obliczeniowe muszą nieustannie pobierać małe fragmenty danych z warstwy przechowywania, a zdolność Walrusa do reagowania w czasie poniżej sekundy sprawia, że praktycznie nie ma konkurencji na torze DePIN (zdecentralizowana sieć infrastruktury fizycznej).
Oczywiście, Walrus nie jest pozbawiony wyzwań. Jako kluczowa infrastruktura ekosystemu Sui, w dużym stopniu polega na stabilności sieci Sui. Jeśli Sui doświadczy opóźnień w konsensusie na dużą skalę, efektywność odczytu Walrusa również ucierpi. Dodatkowo, w 2026 roku globalna regulacja danych dotyczących praw autorskich do AI staje się coraz bardziej rygorystyczna. Jak Walrus poradzi sobie z presją zgodności prawną, zachowując jednocześnie cechy decentralizacji, będzie oknem do obserwacji w nadchodzącym roku.
Patrząc w przyszłość na drugą połowę 2026 roku, wraz z międzyłańcuchowym przenikaniem tokena WAL na łańcuchu BNB i w ekosystemie Ethereum, przewidujemy narodziny całkowicie nowego modelu "aktywizacji danych": deweloperzy AI będą mogli bezpośrednio kupować na Walrusie zestawy treningowe, które zostały oczyszczone, oznaczone i zakończone dystrybucją kodu naprawczego, bezpośrednio importując je do klastra obliczeniowego za pomocą jednego przycisku.
Dla inwestorów i praktyków Web3, obecne zainteresowanie Walrusem to nie tylko zainteresowanie projektem przechowywania, ale także reorganizacja relacji produkcji AI. Możesz obserwować wzrost liczby węzłów Walrusa oraz częstotliwość wywołań umów przechowywania na łańcuchu Sui, te dwa wskaźniki są barometrami głębokości jego rowu ochronnego. Jeśli AI jest ostatnim narzędziem wynalezionym przez ludzi, to celem Walrusa jest stać się najpewniejszym centrum pamięci tego narzędzia.
Ten artykuł to niezależna analiza, nie stanowi porady inwestycyjnej.
