Pertumbuhan pesat AI telah mendorong penyimpanan data ke garis depan. Bayangkan saja, dataset pelatihan yang sering kali mencapai ratusan GB, materi video 4K/8K, model parameter super besar—tantangan mereka terhadap kinerja, kapasitas, dan stabilitas sistem penyimpanan adalah nyata dan serius.

Walrus Protocol melihat peluang ini. Ide inti dari proyek ini sangat langsung: dirancang dari awal untuk kebutuhan khusus file biner besar (blob data).

Solusi penyimpanan terpusat tradisional memiliki banyak masalah. Privasi mudah dicuri, kegagalan server berarti kehilangan semua data, proses penanganan file besar sangat lambat, dan biayanya juga sangat mahal. Permintaan real-time untuk pencarian data dalam pelatihan AI sangat tinggi, solusi terpusat benar-benar tidak mampu mengikuti.

Walrus menggunakan sistem pengkodean koreksi kesalahan dua dimensi Red Stuff, yang terdengar rumit namanya, tetapi sebenarnya ide dasarnya adalah: membagi file menjadi bagian-bagian, menambahkan data perbaikan, memastikan data dapat dipulihkan meskipun sebagian hilang, sekaligus mempercepat proses penyimpanan dan pencarian. Penanganan file kecil telah terbukti berhasil, dan untuk video berkualitas tinggi yang sering kali mencapai beberapa GB, tim proyek terus mengoptimalkan latensi pencarian.

Namun, ini bukan yang paling penting. Yang paling penting adalah—**kepemilikan data**.

Dalam penyimpanan terpusat, data Anda sebenarnya tidak sepenuhnya milik Anda. Kepemilikan kabur, batas penggunaan tidak jelas, dan privasi bisa dilanggar kapan saja. Logika Walrus adalah: menggunakan blockchain untuk mengikat hak kepemilikan data, sehingga pengguna benar-benar memiliki data mereka sendiri, dan mengontrol siapa yang bisa menggunakannya serta bagaimana menggunakannya. Setelah hak kepemilikan data jelas, barulah nilai data yang sesungguhnya bisa diaktifkan—ini sangat penting untuk membangun pasar data AI yang sehat.