Искусственный интеллект и Web3 продолжают переписывать правила управления данными. Генеративные модели ИИ требуют огромных объемов данных для обучения, но эти данные часто разбросаны повсюду — распределены на разных платформах, содержат личную информацию и коммерческую тайну, что затрудняет совместное использование и обмен. Идея децентрализованного ИИ звучит привлекательно, но как обеспечить безопасное движение данных в реальности? Как проследить их источник? Как защитить конфиденциальность и одновременно обеспечить эффективность? Эти вопросы останавливают многие проекты.

Доступное и высокопроизводительное хранение — ключ к прорыву. Представьте, что модель ИИ должна обрабатывать терабайты или даже петабайты данных, при этом многократно считывать их для итеративной оптимизации. Использовать традиционное облачное хранение? Стоимость будет расти безумно. Поэтому индустрия начала рассматривать децентрализованные решения хранения — они позволяют решать проблему масштабных данных более экономичным способом.

Технически, ключ к децентрализованному хранению — контроль уровня избыточности. Walrus использует двухмерную кодировку Red-Stuff, снижая уровень избыточности хранения до 4-5 раз, что всего в три раза меньше традиционных решений с несколькими копиями. В цифрах это выглядит еще нагляднее: снижение стоимости на 98.6% по сравнению с Arweave и на 75% по сравнению с Filecoin. Такое ценовое преимущество — не мелочь, для долгосрочных задач обучения ИИ оно напрямую влияет на устойчивость проекта.

Именно поэтому Walrus постепенно становится базовой инфраструктурой для децентрализованного ИИ — не только потому, что он дешевый, но и потому, что создает полноценную систему управления данными — от хранения, шифрования, совместной работы до последующей монетизации данных, формируя целую цепочку. Это устраняет основные технические и финансовые барьеры для развития децентрализованного ИИ.