لقد درست مشروع Walrus مؤخراً، وهو فعلاً مثير للاهتمام. كحل تخزين لامركزي في نظام Sui البيئي، فقد تم تحسينه خصيصاً لسيناريوهات الملفات الكبيرة مثل الصور ومقاطع الفيديو ومجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي. ما هي القوة التنافسية الأساسية؟ تقنية Red Stuff Coding. بناءً على هذه التقنية، حقق Walrus أداءً قوياً جداً من حيث كفاءة تخزين blob والاستدامة والتحكم في التكاليف.

مقارنة بحلول التخزين المركزية التقليدية، المزايا واضحة جداً — أمان أعلى وقابلية برمجة قوية، وهذا يعتبر نقطة إضافية لمشاريع NFT وتطبيقات الألعاب على السلسلة واحتياجات البيانات في مجال الذكاء الاصطناعي. تخيل فقط، تلك التطبيقات التي تحتاج إلى تخزين بيانات طويل الأمد ومستقر، يمكنها توفير الكثير من المتاعب باستخدام هذا الحل.

تصميم رمز المشروع $WAL متوازن أيضاً، حيث يؤدي وظيفة الدفع ويشارك في الحوكمة. بالنظر إلى النمو الانفجاري للطلب على تخزين البيانات من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، فإن مشاريع مثل Walrus لديها بالفعل فرصة للعب دور حاسم كبنية أساسية. هذا بالضبط ما يحتاجه Web3 — تلك المشاريع التي لا تتسرع وتركز حقاً على تحقيق اختراقات تكنولوجية.