لقد دفعت الزيادة الهائلة في الذكاء الاصطناعي تخزين البيانات إلى المقدمة. تخيل مجموعات البيانات التدريبية التي تصل إلى مئات الجيجابايت، ومواد الفيديو 4K/8K، والنماذج ذات المعلمات الضخمة — التحديات التي تفرضها على أداء وأنظمة وسعة واستقرار التخزين حقيقية وواقعية.

وقد رأى بروتوكول Walrus هذه الفرصة. الفكرة الأساسية لهذا المشروع بسيطة جدًا: تصميم خاص للطلبات المميزة للملفات الثنائية الكبيرة (بيانات blob)، من الصفر.

مشاكل الحلول التقليدية للتخزين المركزي كثيرة. الخصوصية سهلة الاختراق، وفشل الخادم يعني خسارة كاملة، وبطء معالجة الملفات الكبيرة، والتكاليف باهظة بشكل غير معقول. تتطلب تدريبات الذكاء الاصطناعي استجابة فورية لاسترجاع البيانات، والحلول المركزية لا تواكب ذلك.

يستخدم Walrus نظام ترميز تصحيح الأخطاء ثنائي الأبعاد Red Stuff، والذي يبدو اسمه معقدًا، لكن الفكرة العملية هي: تقسيم الملف إلى أجزاء، وإضافة بيانات إصلاح، لضمان إمكانية الاسترداد حتى لو فقد جزء من البيانات، مع تسريع كبير في عمليات التخزين والاسترجاع. تم إثبات أن معالجة الملفات الصغيرة ممكنة، وبالنسبة للفيديوهات عالية الجودة التي تصل إلى عدة جيجابايت، يعمل الفريق على تحسين زمن استرجاع البيانات باستمرار.

لكن هذا ليس الأهم. الأهم هو — **ملكية البيانات**.

في التخزين المركزي، بياناتك ليست ملكك بالكامل. الملكية غير واضحة، وحقوق الاستخدام غير محددة، وقد تتعرض للانتهاك في أي وقت. منطق Walrus هو: استخدام blockchain لتثبيت حقوق ملكية البيانات، مما يمنح المستخدمين ملكية حقيقية لبياناتهم، والتحكم في من يمكنه استخدامها وكيفية استخدامها. بمجرد تحديد ملكية البيانات بوضوح، يمكن إطلاق القيمة الحقيقية للبيانات — وهذا ضروري لبناء سوق بيانات AI صحي.