قبل فترة، أطلقت إحدى أكبر بورصات التداول نشاط CreatorPad بمكافآت جيدة، وكانت مهمة سهلة — نشر منشور، والتفاعل مع التداولات، وكل شيء بسيط. الكثيرون كانوا يهدفون فقط للاستفادة من الفرص، وكنت أنا أيضًا بهذه العقلية في البداية، لكن مع الاستخدام، أصبحت أكثر اهتمامًا بـWalrus Protocol.

أكثر شيء واضح هو التكلفة. جربت رفع ملف تدريب لنموذج AI يزيد عن 2 جيجابايت، ووجدت أن التكلفة كانت أقل من 0.4 دولار، وكانت السرعة ممتازة. لو استعملت خدمة AWS السحابية، لنفس الحجم، ستحتاج إلى إنفاق عشرات الدولارات سنويًا، والأهم من ذلك، أنك لن تعرف أبدًا إذا كانت بياناتك تُستخدم لتدريب النماذج، إلا إذا كانت هناك أدلة قاطعة، وهو أمر يصعب إثباته أن البيانات التي أنت أنشأتها هي الأصل.

المنطق الأساسي لـWalrus في الواقع ذكي جدًا — يقسم الملفات ويخزنها بشكل موزع على عدة عقد، مما يقلل من التكاليف ويزيد من الأمان بشكل كبير. قبل فترة، كانت هناك خطة لإغلاق Tusky (البيانات ستنتقل حتى 19 يناير)، وWalrus تدخل مباشرة لمساعدة المجتمع على استقبال بيانات NFT الوصفية، وبيانات مشاريع كبيرة مثل Pudgy Penguins كانت في أمان تام، ولم يُفقد شيء.

حتى شركة a16z ذكرت Walrus في تقرير Outlook لعام 2026، ووصفتها بأنها البنية التحتية الأساسية في مجال الخصوصية والتخزين في نظام Sui، وهذه الثقة ليست من فراغ.

الأكثر إثارة للاهتمام هو أن خطة Sui للربع الأول من 2026 تتضمن إطلاق وظيفة التداول الخاص — حيث يمكن إخفاء سجلات التداول وعدم نشرها على السلسلة. مع مجموعة أدوات الخصوصية مثل Walrus وSeal، يمكن تخزين البيانات الحساسة مثل السجلات الطبية ومسارات التنقل على السلسلة بأمان، ويمكن فقط للأشخاص الذين تمنحهم إذنًا الاطلاع عليها. شركة DLP Labs بدأت بالفعل في تطبيق هذه الحلول، ومن المفهوم أن وتيرة تطوير النظام البيئي تسير بسرعة.