Walrus este projeto na abordagem de infraestrutura de IA é realmente interessante, não é a típica conversa de "IA descentralizada", mas sim uma abordagem que parte dos pontos reais de dor no fluxo de dados.
Ao analisar os detalhes da sua colaboração com a Talus Network em 2025, eles fornecem armazenamento de estado verificável para agentes de IA — basicamente, fazer com que o estado do modelo em treinamento seja à prova de adulteração e possa ser acessado de forma eficiente. Combinando com a biblioteca de ferramentas Swarm, eles tratam a memória de IA e os dados de aprendizado com privacidade. Além disso, usando a capacidade de consulta Blob do Baselight, conjuntos de dados dispersos se transformam em ativos pesquisáveis e negociáveis.
O aspecto mais inovador aqui é a questão de custos. Treinar modelos de alto valor usando serviços de nuvem tradicionais é vulnerável a vazamentos, mas o Walrus usa uma solução de fragmentação com códigos de correção de erros, reduzindo o custo de armazenamento em 70%, além de possuir proteção criptográfica embutida, sem necessidade de camadas de segurança adicionais.
Mais importante ainda, há uma redefinição do modelo de negócios — o mercado de dados deixa de ser uma simples compra e venda, passando a permitir que contribuintes de dados recebam dividendos por meio de contratos inteligentes que programam permissões. Quando a política de transferências gratuitas de stablecoins do Sui for implementada em 2026, a fase de explosão de aplicações de IA no ecossistema acontecerá, e o Walrus se tornará a infraestrutura fundamental para essas aplicações.
Se tiver interesse, os documentos técnicos e as discussões AMA da comunidade valem a pena, pois oferecem mais exemplos práticos.
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SchrodingersFOMO
· 23h atrás
Reduzir 70% parece um número um pouco suspeito, será que é mais uma questão de custo aparente? Na prática, ainda vai ter que levar em consideração um desconto.
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PositionPhobia
· 23h atrás
A redução de 70% nos custos com fragmentação de código de correção tem algum potencial, mas a verdadeira viabilidade ainda depende do impulso dos dividendos do Sui stablecoin.
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digital_archaeologist
· 01-14 19:47
Uma redução de 70% nos custos parece exagerada, mas essa tecnologia de códigos de correção de erros realmente é poderosa. A questão é se a implementação pode ser rápida.
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FlashLoanLord
· 01-14 19:45
Reduzir os custos em 70% é realmente impressionante, mas a questão é se este plano pode realmente ser utilizado em larga escala.
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ServantOfSatoshi
· 01-14 19:40
A divisão de fragmentos com códigos de correção de erros para redução de custos é interessante, só não sei se na prática vai funcionar bem.
O número de 70% depende do cenário real, parece mais uma solução de PowerPoint para impressionar.
Se a onda de stablecoins Sui realmente se concretizar, tem potencial, só resta saber se vai sobreviver até 26 anos.
A direção de privacidade de modelos é boa, não confio mesmo nas portas dos fundos dos fornecedores tradicionais de nuvem.
A divisão de lucros dos contribuidores de dados soa bem, mas a segurança do design de permissões de contratos inteligentes ainda é uma dúvida.
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MoonMathMagic
· 01-14 19:39
A fragmentação com código de correção de erros reduz diretamente 70% dos custos, isso é realmente incrível, muito mais confiável do que o conjunto de serviços em nuvem.
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RektRecorder
· 01-14 19:33
Reduzir 70% nos custos de armazenamento é realmente impressionante, mas só vamos poder usar de fato quando a política de stablecoins for implementada.
Walrus este projeto na abordagem de infraestrutura de IA é realmente interessante, não é a típica conversa de "IA descentralizada", mas sim uma abordagem que parte dos pontos reais de dor no fluxo de dados.
Ao analisar os detalhes da sua colaboração com a Talus Network em 2025, eles fornecem armazenamento de estado verificável para agentes de IA — basicamente, fazer com que o estado do modelo em treinamento seja à prova de adulteração e possa ser acessado de forma eficiente. Combinando com a biblioteca de ferramentas Swarm, eles tratam a memória de IA e os dados de aprendizado com privacidade. Além disso, usando a capacidade de consulta Blob do Baselight, conjuntos de dados dispersos se transformam em ativos pesquisáveis e negociáveis.
O aspecto mais inovador aqui é a questão de custos. Treinar modelos de alto valor usando serviços de nuvem tradicionais é vulnerável a vazamentos, mas o Walrus usa uma solução de fragmentação com códigos de correção de erros, reduzindo o custo de armazenamento em 70%, além de possuir proteção criptográfica embutida, sem necessidade de camadas de segurança adicionais.
Mais importante ainda, há uma redefinição do modelo de negócios — o mercado de dados deixa de ser uma simples compra e venda, passando a permitir que contribuintes de dados recebam dividendos por meio de contratos inteligentes que programam permissões. Quando a política de transferências gratuitas de stablecoins do Sui for implementada em 2026, a fase de explosão de aplicações de IA no ecossistema acontecerá, e o Walrus se tornará a infraestrutura fundamental para essas aplicações.
Se tiver interesse, os documentos técnicos e as discussões AMA da comunidade valem a pena, pois oferecem mais exemplos práticos.