很多判断，其实只有在系统被压垮的时候才能看清楚。

顺利的时候什么方案都行。但一旦进入真实场景，节点波动起来，并发飙升，差别就全露出来了。

现在区块链和AI在逐渐融合，数据层处在一个有意思的位置。初期大家都盯着模型、应用、交互体验，数据这东西就像空气一样被当作理所当然存在着。但等应用真的要稳定运行、持续迭代的时候，数据存在哪、怎么调、能不能靠得住，这些问题就不能再装看不见了。

也是因为这个，我开始重新看Walrus的思路。

它没想着抢最显眼的位置。相反选了一条更务实的路——不追求现在看起来有多快，而是问：规模起来了、节点出故障了、用的人多了，系统能不能还保持稳定？

这种想法前期不太容易火。既不直接给人强烈的情绪冲击，也不靠新功能频繁堆砌来吸眼球。但从长远看，这份克制反而是优势。

现实里最重要的基础设施，往往都在无人注意的地方默默工作。它们的使命不是天天被讨论，而是在紧急时刻不掉链子。数据层就是这么个东西。一旦丢数据、不可用或成本炸裂，所有上面搭建的应用都会跟着遭殃。这才是它真正该被重视的原因。