Muitas avaliações, na verdade, só ficam claras quando o sistema é esmagado.

Quando tudo corre bem, qualquer solução serve. Mas assim que entramos em cenários reais, com os nós oscilando, a concorrência disparando, as diferenças aparecem completamente.

Atualmente, blockchain e AI estão se integrando gradualmente, e a camada de dados ocupa uma posição interessante. No início, todos focam em modelos, aplicações, experiências de interação; os dados são tratados como o ar, algo que se dá como garantido. Mas quando as aplicações precisam de estabilidade operacional, de iterações contínuas, as questões de onde os dados estão, como ajustá-los, se podem confiar neles, deixam de ser invisíveis.

Por isso, comecei a revisitar a abordagem do Walrus.

Ele não buscava ocupar o lugar mais visível. Pelo contrário, escolheu um caminho mais pragmático — não perseguir a velocidade aparente agora, mas perguntar: quando a escala crescer, os nós falharem, mais pessoas usarem, o sistema ainda consegue se manter estável?

Essa ideia não costuma fazer sucesso inicialmente. Não provoca impacto emocional forte nem tenta atrair atenção com funcionalidades novas e frequentes. Mas, a longo prazo, essa contenção acaba sendo uma vantagem.

As infraestruturas mais importantes na realidade, muitas vezes, trabalham silenciosamente onde ninguém presta atenção. Sua missão não é ser discutida todos os dias, mas não falhar em momentos críticos. A camada de dados é exatamente isso. Se perder dados, ficar indisponível ou os custos explodirem, todas as aplicações construídas por cima também sofrerão. Essa é a verdadeira razão pela qual ela deve ser valorizada.