市場はストレージハードウェア投資とステーキング閾値について熱く議論しているが、あまり語られないもう一つの側面がある。それは、持続的にストレージ証明を実行するためにどれだけの電力を消費しているのかという点だ。

Walrusを例にとると、その証明設計は一部のストレージネットワークよりもはるかにシンプルだが、別の角度から見ると問題が浮き彫りになる。高頻度のランダムチャレンジと迅速な応答要求は、ノードが常に計算リソースを準備しておく必要があることを意味する。これは従来のストレージサーバーの設計とは異なり、実際にはノードが「軽量証明マシン」の役割を果たしているとも言える。

具体的にどのように消費されるのか？消去符号化の断片の検証や、ネットワークのランダムチャレンジに対応するためのデータ断片の高速検索など、これらは絶えずCPUを食いつぶしている。AIのトレーニングデータストレージのシナリオでは、データ自体が暗号化や符号化処理を経ている場合、証明生成の計算複雑度はさらに一段階上昇する。

さらに重要なのは、この消費は一度のシャベル一つで掘り起こす作業のようなものではなく、ストレージデータ量に比例して継続的に増加するコストであることだ。ノード運営者は、電力コストとハードウェアの減価償却を価格に織り込まなければ、収支が合わなくなる。

現在のリスクは何か？ネットワークがストレージ容量と帯域幅に基づいて料金と報酬を設定し、証明計算のコストを完全に無視した場合、運営者はコストを抑えるために性能不足の計算ユニットを使い始めるだろう。結果として、ネットワーク全体の応答速度と信頼性が低下し、明らかな短所が生じる。

長期的には、さらに微妙な問題も存在する。証明計算効率を最適化するために、ノードは次第に同じハードウェア構成を選択するようになり、CPUやアクセラレータカードは同じモデルのものばかりになる。これによりネットワーク全体の効率は向上するが、ハードウェアの多様性が失われ、分散化の基盤が弱まる。

これは、プロトコル設計において特に注意が必要な点だ。暗号学的安全性と一般的なハードウェアのアクセス性の間で真のバランスを見つける必要がある。完璧な数学的設計を追求するあまり、ノード運営を専門化・中央集権化の計算力競争に突き進めてはいけない。これは単なる技術的問題ではなく、根底にあるのはネットワーク全体の運営とガバナンスの哲学的な選択だ。