Spędziłem wystarczająco dużo czasu na eksperymentowaniu z zdecentralizowanymi aplikacjami, aby rozpoznać powtarzający się, frustrujący wzór. Na początku wszystko wydaje się bezproblemowe. Masz zwinny model danych, kilka podstawowych zasobów i czysty interfejs użytkownika. Ale gdy tylko zaczynasz skalować — zwłaszcza gdy wprowadzasz AI — pęknięcia zaczynają się ujawniać. Waga danych rośnie, a nagle sen o "zdecentralizowanym" rozwiązaniu zaczyna wydawać się obciążeniem.
Większość programistów, łącznie ze mną, w końcu napotyka przeszkodę, gdzie wracamy do scentralizowanych dostawców chmury. To nie jest zdrada wartości; to kwestia przetrwania. Kiedy budujesz system, który musi działać jutro, pewność jest ważniejsza niż ideologia. Musisz dokładnie wiedzieć, gdzie przechowywane są twoje bity i że tam pozostaną. Problem polega na tym, że AI zmienia stawki "wystarczająco dobrej" infrastruktury. Agent AI nie potrzebuje tylko pliku; potrzebuje trwałego stanu, dzienników treningowych i wspólnego kontekstu, który pozostaje niezmienny. Jeśli zdecentralizowana sieć traci kilka węzłów i te dane znikają, AI nie tylko zwalnia — łamie się.
Przez długi czas, przechowywanie w Web3 próbowało rozwiązać problem niezawodności poprzez replikację: po prostu kopiuj dane wszędzie. To jest kosztowne, nie skaluje się i jest z natury nieefektywne. W końcu przestałem pytać, "Gdzie są moje dane?" i zacząłem pytać, "Co się stanie, gdy trzydzieści procent sieci zgaśnie?" Ta zmiana perspektywy doprowadziła mnie do Walrus. Zamiast robić masowe kopie, używa kodowania erasure. Dzieli pliki na fragmenty i rozprasza je w ogromnej sieci. Nie musisz mieć całego tłumu, aby odbudować prawdę; potrzebujesz tylko kworum fragmentów.
To, co czyni Walrus interesującym, to nie "szybkość" — to powściągliwość. Protokół jest zaprojektowany na długi okres, szczególnie dla agentów AI, którzy mogą potrzebować działać bez nadzoru przez miesiące. Operatorzy węzłów nie tylko składają obietnice; mają zainwestowane ryzyko. Jeśli zawiodą, tracą kapitał. Co więcej, płatności nie są wypłacane z góry. Są stopniowo uwalniane, gdy system weryfikuje, że dane wciąż żyją i mają się dobrze. To tworzy pętlę zwrotną, w której nagrody są powiązane z faktyczną dostępnością, a nie z roszczeniami marketingowymi.
Prawdziwa infrastruktura nie powinna być efektowna. Jeśli warstwa magazynowa wykonuje swoją pracę, w końcu powinnaś zapomnieć, że istnieje. W miarę jak agenci AI zaczynają zajmować się coraz większą częścią naszego cyfrowego życia, dane przekształcają się z "przechowywanych plików" w "aktywną infrastrukturę." Potrzebujemy fundamentu, który nie będzie się przesuwał pod naszymi stopami. Walrus nie stara się wygrać konkursu popularności; stara się zbudować podłogę, która nie skrzypi. W świecie pełnym eksperymentalnych technologii "może", posiadanie systemu, który planuje na najgorszy scenariusz, jest dokładnie tym, czego potrzebuje następna faza Web3.
