AI模型的疯狂成长背后，GPU预算疯涨，但很少有人关注数据存储的隐患——一次意外断档，整个训练周期就要推倒重来。

这就是为什么分布式存储方案开始受关注。以Walrus Protocol为例，它的思路是把数据打散存放在全球节点网络上，通过随机可用性挑战来确保数据实时可访问。一旦节点掉线，质押的$WAL代币会被削减。比起单纯的PoS机制，这种惩罚更直接，也更能激励节点保持稳定。

Talus Network已经在这条路上走出了样子。他们把DeFi策略型AI部署在分布式存储上，每次模型迭代都写链上，既规避了中心化服务器崩溃的风险，也给外部审计打开了窗口。更有意思的是配套的链上访问控制机制，团队可以出售带时间窗口的模型调用权。用户用$WAL解锁后，智能合约自动分配读取权限，整个过程透明可追踪，模型权属清晰，费用也摊开了。

随着链游和广告平台涌入生态，存储的数据类型从简单的CSV文件，扩展到了4K视频、3D模型这些大文件。Red Stuff编码方案保证了即使文件容量大，可用性和访问速度也没有妥协，AI生成内容真正实现了"上链即用"。

从经济模型看，2026年路线图里Slashing机制和短期质押费用即将联动上线，每次触发都会产生代币燃烧。供给逐步收缩的逻辑下，$WAL既是网络燃料，也演变成了稀缺资产。

生态基金那边持续滚动发放RFP，涵盖AI数据集、市场推断算法、隐私医疗等细分方向，人才和资本正在流向这里。