En la industria de las criptomonedas existe un fenómeno: muchas diferencias reales en las decisiones suelen hacerse evidentes solo con el paso del tiempo.

Al principio, todos se centran en la velocidad, los puntos de venta y la integridad de la historia. Lo importante es que funcione, que llame la atención. Pero a medida que la complejidad del sistema aumenta, lo que realmente determina el éxito ya no son las funciones nuevas, sino si la base tiene problemas o si puede soportar un uso repetido.

El almacenamiento de datos es especialmente fácil de pasar por alto.

Muchos proyectos tratan los datos como algo "para usar en el momento", asumiendo que siempre estarán disponibles y que los costos serán controlables. ¿La realidad? Cuando la escala de la aplicación crece, la frecuencia de uso aumenta y las demandas se vuelven más complejas, estas suposiciones colapsan en minutos. Cuando el esquema de almacenamiento no se adapta a la escala actual, los costos de mantenimiento y los riesgos del sistema se disparan.

El proyecto Walrus, lo analicé desde esta perspectiva.

No se centró en maximizar la eficiencia a corto plazo, sino que eligió un enfoque más orientado a la operación y mantenimiento a largo plazo. A través de la división de estructuras de datos y esquemas de almacenamiento distribuidos, la confiabilidad del sistema ya no depende de un punto único, sino que se sostiene mediante la colaboración general. Aunque en las primeras etapas este diseño puede parecer poco llamativo, cuando el sistema realmente soporta presión, sus ventajas se hacen evidentes.

Para hacer una analogía con la realidad: muchos esquemas son como cobertizos temporales, que se pueden montar rápidamente; en cambio, este tipo de esquema es más como construir una infraestructura que pueda mantenerse a largo plazo. No se trata de sorprender en cada uso, sino de garantizar una operación estable en diversas circunstancias.

Ahora que las aplicaciones de IA están en camino de convertirse en algo normal, estas diferencias solo serán más evidentes.