2026-01-10 19:25:09

Après avoir étudié de nombreuses ressources pertinentes, une question m'est soudainement venue à l'esprit. La technologie de sharding de Walrus est vraiment impressionnante, capable de restaurer un fichier original complet même en cas de perte de 40 % des données, cela ne fait aucun doute. Mais si un chatbot IA doit utiliser Walrus pour stocker des mémoires de conversations à long terme, que faire de cette montagne de données fragmentées et répétitives ?

L'architecture de la chaîne Sui peut-elle vraiment résister à ce genre de choc ? Je crains qu'elle ne répète le même scénario que celui d'Ethereum à ses débuts — toute la chaîne saturée de données, une chute brutale de l'efficacité de la validation, et finalement personne ne l'utilise plus.

Devenir une couche de mémoire à long terme pour l'IA est effectivement une étape difficile. Il faut répondre à deux conditions : premièrement, pouvoir prouver une capacité de stockage rapide et à grande échelle ; deuxièmement, que l'augmentation du volume de données n'entraîne pas une hausse des coûts de stockage. Si ces deux points sont atteints, alors ces géants de l'IA envisageront sérieusement de s'intégrer. C'est encore une question à valider.

SUI-1,43%

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HashRateHermit

· 01-10 19:55

Hmm... Walrus a effectivement résolu le problème de redondance, mais le fait que ce gars parle de l'accumulation de données dupliquées est vraiment un point faible.

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ShibaMillionairen't

· 01-10 19:54

Ce n'est pas correct. Même si l'on peut récupérer 40 % des données endommagées, il faut d'abord supporter le choc d'une quantité massive de données indésirables. Il est tout à fait réaliste de craindre que Sui ne suive le même chemin qu'Ethereum.

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PumpDoctrine

· 01-10 19:53

walrus semble impressionnant, mais en réalité, la couche mémoire de l'IA est encore loin d'être opérationnelle. On craint encore une fois une démonstration technologique brillante mais une performance réelle décevante.

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MEVEye

· 01-10 19:51

Honnêtement, la capacité de résilience de Walrus est vraiment impressionnante, mais le stockage de données... c'est vraiment un piège. Si Sui pouvait vraiment gérer ce genre d'inondation de données AI, ce serait une véritable révolution. Sinon, ce serait encore le vieux schéma de commencer haut pour finir bas, dommage. Le problème principal reste probablement le coût. Plus l'échelle augmente, moins le coût doit augmenter, c'est la clé. Pour l'instant, ce n'est pas encore clair. Walrus est très prometteur, mais il faut voir s'il peut devenir le "disque dur" de l'IA et surtout s'il pourra survivre à la période de pic. L'efficacité et le coût sont toujours les deux montagnes à franchir dans le stockage. Celui qui les maîtrise gagne. En fin de compte, il faut attendre la validation. Peu importe à quel point on vante la technologie, quand les données arrivent, tout devient évident.

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BlockchainWorker

· 01-10 19:51

Ce angle est intéressant, mais on a quand même surestimé la capacité de Sui... Le problème avec ETH est juste devant nous --- La technologie de sharding Walrus est vraiment cool, mais si de grandes quantités de données AI sont réellement mises en chaîne, le coût de stockage sera sûrement un obstacle --- En résumé, on n’a pas encore vraiment testé la quantité de données à l’échelle de la production, et les discussions sont encore trop optimistes --- Pour la duplication de données fragmentées, il n’y a tout simplement pas de solution efficace... La compression et le regroupement sont déjà difficiles --- Plutôt que de se focaliser sur Walrus, il vaut mieux voir si les nœuds de validation de Sui peuvent vraiment supporter plusieurs TB de données... C’est ça le vrai critère --- Mettre en chaîne la mémoire à long terme de l’IA ? Ça sonne bien, mais le coût sera toujours un problème insurmontable, mon frère --- Le problème de l’évolutivité de la chaîne, on en parle depuis des années, mais il n’a toujours pas été résolu... Même si Walrus est puissant, il doit faire face à cette réalité

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ForeverBuyingDips

· 01-10 19:50

哈，又是一个理想很丰满、现实很骨感的故事。Walrus分片技术确实nb，但真要养AI这种数据怪兽？我觉得有点悬。 --- Plutôt que de s'inquiéter si Sui pourra tenir, il vaut mieux d'abord voir si les coûts peuvent être réduits, c'est ça le vrai enjeu. --- En gros, on utilise actuellement un cadre théorique pour berner les gens, il faut vraiment tester la explosion de données pour que ça compte. --- À mon avis, la fin de cette technologie sera soit d'être balayée par le cloud privé des grands fabricants d'IA, soit de rester éternellement dans le terrain d'expérimentation. --- Mec, encore une "solution", encore une "à valider", dans cette industrie, il y a probablement assez de choses à valider pour remplir tout Ethereum. --- Je suis un peu curieux de savoir comment l'équipe Sui calcule ça elle-même, si c'est vraiment résistant à la pression, c'est ça qui a de la valeur. À ce stade, dire quoi que ce soit, c'est trop tôt. --- J'avais trop réfléchi avant, j'ai oublié la question la plus simple — même si la technologie est bonne, si ça ne coûte pas cher, c'est là que ça meurt.

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ParallelChainMaxi

· 01-10 19:47

Honnêtement, la préoccupation est superflue, la conception de l'architecture Sui est justement axée sur la haute concurrence, contrairement au modèle de chaîne unique d'Ethereum. La véritable question ne concerne pas la capacité de stockage, mais si le projet AI sera réellement mis en chaîne.

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