Hablando de los proyectos de IA en el ecosistema Sui, en estos dos años han surgido bastantes, pero ¿cuántos realmente han logrado llevar un agente de IA a la cadena y hacer que funcione en la práctica? Muy pocos. La mayoría de los proyectos se quedan en la fase de prueba de concepto: cuando los modelos tienen muchos parámetros, el rendimiento se desploma, la latencia de inferencia se dispara, y los problemas de privacidad de datos no se resuelven. Al final, la IA solo se convierte en un adorno para DeFi, juegos y redes sociales, sin ser la protagonista.

Talus AI es diferente. Desde finales de 2025, ellos usan directamente Walrus como infraestructura base, implementando modelos a gran escala, conjuntos de datos dinámicos y registros históricos en la cadena, permitiendo que los agentes tomen decisiones, realicen transacciones e interactúen en tiempo real. Todo el proceso es descentralizado y completamente verificable — esto no es una simple mejora, sino una reinvención de la forma en que Web3 interactúa de manera inteligente.

El núcleo de Talus es el agente de IA, en otras palabras, un doble digital. El usuario define un objetivo, y el agente trabaja automáticamente: arbitraje en DeFi, farmear en juegos, publicar y socializar. Antes, los agentes operaban en servidores centralizados, en cajas negras, y nadie sabía qué pasaba exactamente. Ahora, la diferencia es que los modelos residen en Walrus, las decisiones se registran en la cadena, y todo el proceso de ejecución es transparente y trazable. Así, el agente pasa de ser no confiable a confiable, cada paso puede ser auditado y el usuario puede verificar la ruta de ejecución.

El papel principal de Walrus aquí es ser el cerebro de datos. Los agentes necesitan consumir una enorme cantidad de historial de transacciones en la cadena, señales del mercado y preferencias de los usuarios. Estos datos están dispersos y son muy voluminosos, y el almacenamiento tradicional no puede con ello. Talus organiza los datos usando objetos blob en Walrus, almacenando los parámetros del modelo en capas: las capas pequeñas con Quilt, las capas grandes almacenadas directamente. Cuando se realiza una consulta, el contrato Sui primero verifica que el blob esté disponible y luego realiza cargas en paralelo.