Mientras el mercado discute la inversión en hardware de almacenamiento y los umbrales de staking, hay una cuenta que rara vez se menciona: ¿cuáánta energía se consume realmente al ejecutar pruebas de almacenamiento de forma continua?

Tomemos Walrus como ejemplo, su diseño de prueba es mucho más simple que el de algunas redes de almacenamiento, pero desde otra perspectiva surge un problema. Las demandas de desafíos aleatorios de alta frecuencia y respuestas rápidas significan que los nodos deben estar siempre listos con recursos de cálculo. Esto no es una planificación tradicional de servidores de almacenamiento; en realidad, los nodos actúan como una especie de «máquina de prueba ligera».

¿Y cómo se consume exactamente? La verificación de fragmentos de codificación de borrado, responder a desafíos aleatorios de la red y la recuperación rápida de fragmentos de datos necesarios, todo esto consume continuamente CPU. En escenarios de almacenamiento de datos para entrenamiento de IA, si los datos están cifrados o codificados, la complejidad computacional de cada generación de prueba aumenta aún más.

Lo más importante es que este consumo no es una tarea que se pueda hacer de a cucharadas, sino un gasto continuo que crece linealmente con la cantidad de datos almacenados. Los operadores de nodos deben distribuir los costos de electricidad y depreciación del hardware en la tarifa, de lo contrario, la cuenta no cerrará.

¿Y dónde están los riesgos ahora? Si la red solo se remunera por capacidad de almacenamiento y ancho de banda, ignorando completamente el costo del cálculo de las pruebas, los operadores eventualmente usarán unidades de cálculo con rendimiento insuficiente para reducir costos. El resultado será una caída en la velocidad de respuesta y la fiabilidad de toda la red, formando un efecto de cuello de botella evidente.

A largo plazo, hay un problema aún más sutil. Para optimizar la eficiencia del cálculo de pruebas, los nodos pueden optar por usar cada vez más la misma configuración de hardware, con CPU o tarjetas aceleradoras iguales. Esto realmente mejora la eficiencia general de la red, pero a costa de reducir la diversidad de hardware, debilitando la descentralización.

Esto significa que el diseño del protocolo debe ser especialmente cuidadoso, buscando un equilibrio real entre la seguridad criptográfica y la accesibilidad del hardware común. No se puede perseguir una perfección matemática y, al mismo tiempo, empujar la operación de los nodos hacia una competencia de potencia centralizada y especializada. Esto no es solo un problema técnico, en el fondo es una cuestión filosófica sobre cómo debe gobernarse toda la red.