Când fuziunea AI cu Web3 devine o tendință în industrie, eficiența, securitatea și accesibilitatea stocării datelor devin bottlenecks cheie, iar @Walrus 🦭/acc construiește un „stocare + AI” ecosistem închis printr-o serie de colaborări importante, permițând $WAL să treacă de la tokenuri de stocare la motorul de bază al următoarei generații de aplicații Web3. Ca strat de date central al ecosistemului Sui, Walrus nu se mai limitează la stocarea fișierelor, ci devine un „nucleu de date” pentru antrenarea modelelor AI, aplicații generative și instrumente descentralizate, viteza sa de expansiune ecologică și amploarea scenariilor de implementare sunt remarcabile.$WAL
Dispunerea ecologică AI a Walrus a început să prezinte o tendință de dezvoltare diversificată: în colaborarea cu OpenGradient, acesta devine nucleul de stocare exclusiv pentru platforma de cercetare AI descentralizată, sprijinind gestionarea a peste 100 de modele AI între ecosisteme, prin serviciul de gestionare a cheilor descentralizate Seal realizând control avansat al permisiunilor pe lanț, făcând posibilă stocarea și monetizarea modelelor AI private; integrarea cu platforma de video generativ AI Everlyn este și mai reprezentativă, Walrus nu doar că oferă servicii de stocare pentru cele peste 5000 de videoclipuri ale utilizatorilor, ci a preluat și migrarea unui set de date de antrenament de peste 50GB, datorită avantajelor de cost redus și performanță ridicată, înlocuind AWS și Azure ca strat de date implicit, sprijinind Everlyn în finalizarea conversiei de la imagine la videoclip în 16 secunde; iar colaborarea cu Zark Lab a deblocat capacitățile de căutare semantică AI, documentele, imaginile, audio și fișierele video încărcate în Walrus pot genera automat metadate, utilizatorii putând realiza căutări precise prin intermediul limbajului natural, rezolvând complet problema „dificultății de descoperire a datelor” în stocarea descentralizată.
Aceste colaborări nu sunt cazuri izolate, ci reprezintă o manifestare concentrată a strategiei ecologice Walrus – prin legături profunde cu proiecte de vârf din domeniile AI, economia creatorilor, servicii pentru afaceri etc., construind un ciclu pozitiv de „stocare-aplicație-utilizator”. În prezent, ecosistemul său acoperă deja diverse scenarii, precum găzduirea de modele AI, stocarea de videoclipuri HD, arhivarea de date, biblioteci de design 3D și multe altele, de la calculul distribuit al io.net până la biblioteca de design 3D a 3DOS, din ce în ce mai multe proiecte aleg să migreze pe platforma Walrus. Pentru deținătorii de WAL, explozia aplicațiilor ecologice înseamnă o cerere constantă de token-uri: stocarea modelului AI necesită consumul de WAL pentru a plăti taxe, nodurile care preiau mai multe date AI vor crește volumul de stocare și creșterea participării la guvernare va spori și raritatea token-ului. Pe fundalul valului de integrare profundă a AI și Web3, Walrus își revendică punctul culminant al industriei datorită avantajului ecologic „stocare+AI”. În ce scenariu AI aștepți cel mai mult să realizeze Walrus o breșă?
