市场热议存储硬件投入和质押门槛的时候，还有一笔账很少被提起：持续跑存储证明究竟要烧多少电。

拿Walrus来说，它的证明设计比某些存储网络简洁得多，但换个角度看问题就出现了。高频的随机挑战和快速响应要求，意味着节点得时刻准备好计算资源。这不是一个传统的存储服务器规划，实际上节点在充当某种「轻量级证明机器」的角色。

具体怎么消耗的？擦除编码碎片的验证、应对网络随机挑战需要的数据片段快速检索，这些都在源源不断地啃CPU。在AI训练数据存储场景下，如果数据本身还经过加密或编码处理，每一轮证明生成的计算复杂度会再往上跳一阶。

更关键的是，这种消耗不是一铁锨一铁锨铲一次的活儿，而是随着存储数据量线性增长的持续开销。节点运营商必须在定价里摊平电力成本和硬件折旧，否则账怎么都算不平。

现在的风险在哪？如果网络只按存储容量和带宽定价和分配奖励，完全忽视证明计算的成本，运营商迟早会为了控制成本而用性能不够的计算单元凑合着用。结果就是整个网络的响应速度和可靠性都得往下掉，形成明显的短板效应。

长远看，还有个更微妙的问题。为了优化证明计算效率，节点可能会逐渐选择同一套硬件配置，CPU或加速卡都是一个模子出来的。这样确实提升了网络整体效率，但代价是硬件多样性萎缩了，去中心化的基础反而被削弱。

这意味着协议设计需要格外谨慎，要在密码学安全性和普通硬件的可访问性之间找到真正的平衡。不能为了追求完美的数学设计，就把节点运营推向专业化、中心化的算力竞赛。这不只是技术问题，根子上是整个网络该怎么治理的哲学选择。