市場熱議存儲硬體投入和質押門檻的時候，還有一筆帳很少被提起：持續跑存儲證明究竟要燒多少電。

拿Walrus來說，它的證明設計比某些存儲網路簡潔得多，但換個角度看問題就出現了。高頻的隨機挑戰和快速響應要求，意味著節點得時刻準備好計算資源。這不是一個傳統的存儲伺服器規劃，實際上節點在充當某種「輕量級證明機器」的角色。

具體怎麼消耗的？擦除編碼碎片的驗證、應對網路隨機挑戰需要的資料片段快速檢索，這些都在源源不斷地啃CPU。在AI訓練資料存儲場景下，如果資料本身還經過加密或編碼處理，每一輪證明生成的計算複雜度會再往上跳一階。

更關鍵的是，這種消耗不是一鐵鏟一鐵鏟鏟一次的活兒，而是隨著存儲資料量線性增長的持續開銷。節點運營商必須在定價裡攤平電力成本和硬體折舊，否則帳怎麼都算不平。

現在的風險在哪？如果網路只按存儲容量和帶寬定價和分配獎勵，完全忽視證明計算的成本，運營商遲早會為了控制成本而用性能不夠的計算單元湊合著用。結果就是整個網路的響應速度和可靠性都得往下掉，形成明顯的短板效應。

長遠看，還有個更微妙的問題。為了優化證明計算效率，節點可能會逐漸選擇同一套硬體配置，CPU或加速卡都是一個模子出來的。這樣確實提升了網路整體效率，但代價是硬體多樣性萎縮了，去中心化的基礎反而被削弱。

這意味着協議設計需要格外謹慎，要在密碼學安全性和普通硬體的可訪問性之間找到真正的平衡。不能為了追求完美的數學設計，就把節點運營推向專業化、中心化的算力競賽。這不只是技術問題，根子上是整個網路該怎麼治理的哲學選擇。