Recientemente, en el mundo del almacenamiento Web3, ha habido un fenómeno evidente: Walrus aparece con frecuencia en los anuncios oficiales de los principales proyectos de IA. Plataformas de IA generativa como Everlyn, plataformas de desarrollo de IA descentralizadas como OpenGradient, y plataformas de aprendizaje federado como FLock.io, estos pesos pesados han establecido a Walrus como la capa de almacenamiento central, lo cual seguramente tiene un motivo.

Solo con ver el caso de Everlyn se entiende qué está pasando. Ellos migraron más de 5000 videos de usuarios y un conjunto de datos de entrenamiento de 50GB desde AWS, y la ganancia más evidente fue una reducción significativa en los costos de almacenamiento. Pero lo más ingenioso fue que, combinando los contratos inteligentes de Sui para realizar pagos y almacenamiento de manera directa, todo el flujo de trabajo se volvió especialmente fluido — la velocidad de generación de videos se mantiene en torno a 16 segundos, lo cual es un nivel líder en la industria.

La elección de OpenGradient ilustra aún más el problema. Decidieron abandonar la arquitectura original de IPFS y usar Walrus para alojar más de 100 modelos de IA. La ventaja de esto es que, gracias a las capacidades de programación de Walrus, los modelos pueden implementarse directamente con una distribución de beneficios tokenizada, lo cual representa un gran avance tanto para incentivar a los desarrolladores como para el funcionamiento del ecosistema.

En términos técnicos, la tecnología de codificación de corrección de errores Red Stuff de Walrus resuelve los puntos débiles prácticos del desarrollo de IA: alta eficiencia en recuperación de datos, y sigue funcionando de manera estable en entornos con cambios frecuentes en los nodos. Esto encaja perfectamente con los escenarios de entrenamiento de IA que requieren lecturas y escrituras de alta frecuencia. Además, con una integración nativa en el ecosistema de Sui, no es necesario desarrollar herramientas de adaptación adicionales, lo que reduce considerablemente los costos de integración.

Ahora, la integración de IA y Web3 ya no es solo una cuestión teórica. Walrus ha ocupado una posición clave en el almacenamiento descentralizado de IA, y cada vez más proyectos de IA se acercarán proactivamente. La explosión del ecosistema realmente merece atención.