Dalam mencari proyek Web3 yang benar-benar menyelesaikan masalah nyata, Walrus di bidang penyimpanan memang melampaui ekspektasi banyak orang. Mari kita fokus pada satu skenario aplikasi konkret: penyimpanan data pelatihan tim AI dengan sampel kecil. Dalam proses ini, telah lama ada dilema yang sulit dipecahkan—entah biaya penyimpanan membengkak secara signifikan, atau kecepatan pengambilan data tidak mampu mengikuti ritme iterasi pelatihan, sebuah situasi yang sulit dipilih.
Setelah beralih ke Walrus, dilema ini mengalami solusi yang nyata. Data menunjukkan bahwa biaya penyimpanan langsung turun sebesar 30%, latensi pengambilan data juga berkurang secara signifikan, dan efisiensi seluruh proses pelatihan meningkat secara nyata. Perbaikan ini bukan sekadar narasi pemasaran, melainkan didukung oleh teknologi yang kuat.
Inti dari ini terletak pada kolaborasi cerdas dari dua teknologi. Red Stuff kode koreksi dua dimensi menemukan titik keseimbangan optimal antara keamanan data dan biaya penyimpanan, menghindari dilema pilihan antara keduanya. Sementara mekanisme penyimpanan batch Quilt secara khusus dioptimalkan untuk skenario file kecil. Penggabungan kedua teknologi ini secara tepat memenuhi kebutuhan nyata penyimpanan file kecil dengan frekuensi tinggi seperti data pelatihan AI sampel kecil dan metadata NFT. Ini bukan sekadar tumpukan teknologi, melainkan penguasaan yang tepat terhadap skenario aplikasi—yang merupakan ciri proyek Web3 yang unggul.
Selanjutnya, mari kita lihat logika desain di tingkat token. Nilai WAL terikat dengan cukup jelas: konsumsi penyimpanan dan staking node membentuk kebutuhan nyata dan berkelanjutan, sehingga nilai token memiliki dasar yang nyata dan tidak lagi melayang di atas narasi. Yang patut diperhatikan adalah, proporsi distribusi komunitas melebihi 60%, yang berarti bahwa pembangunan ekosistem bukan sekadar slogan promosi, melainkan didukung oleh mekanisme distribusi keuntungan yang nyata.
Sebaliknya, Walrus tidak membuang-buang energi pada kemasan konsep dan hype pasar. Sepenuhnya fokus pada implementasi teknologi dan pengembangan ekosistem. Pilihan pragmatis ini yang langsung menyasar inti masalah menjadikannya proyek yang layak diamati dan diikuti dalam jangka panjang.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
16 Suka
Hadiah
16
7
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
BearEatsAll
· 6jam yang lalu
Biaya penyimpanan langsung dipangkas 30%? Jika data ini benar, aku pasti langsung tertarik.
Lihat AsliBalas0
TokenomicsDetective
· 01-12 20:24
Implementasi nyata> Spekulasi konsep, Walrus kali ini memang ada isinya, kombinasi Red Stuff dengan Quilt cukup tepat sasaran
Lihat AsliBalas0
ProxyCollector
· 01-11 21:52
Penurunan biaya 30%, data ini perlu dilihat bagaimana cara menghitungnya
Alokasi komunitas WAL lebih dari 60%? Ini baru benar-benar menunjukkan niat baik, tidak seperti beberapa proyek yang terus-terusan meniup diri sendiri
Proyek seperti Walrus memang sedang melakukan hal nyata, bukan hanya membuat cerita
Track penyimpanan benar-benar mungkin terjadi, terasa masih terlalu dini
Implementasi teknologi > kemasan pemasaran, saya setuju dengan logika ini
Lihat AsliBalas0
WhaleMinion
· 01-11 21:52
卧槽,30%的 biaya langsung dipangkas? Kalau ini bukan data asli saya bahkan tidak percaya
---
Red Jade dua dimensi kode koreksi dengan Quilt, tampaknya memang bukan kombinasi sembarangan
---
Eh tidak, distribusi komunitas lebih dari 60%? Ini jauh lebih murah hati daripada kebanyakan proyek
---
Agak tertarik, tapi harus lihat apakah nanti benar-benar bisa membangun ekosistem
---
Satu lagi proyek yang mengaku realistis, di zaman ini siapa yang tidak bilang dirinya tidak melakukan manipulasi haha
---
Saya percaya dengan masalah penyimpanan sampel kecil AI, cuma takut batasan teknologi tidak bisa ditingkatkan
---
Nilai jangkar WAL, logika ini cukup lancar, tunggu dan lihat apakah bisa bertahan
---
Tidak sok keren, fokus bekerja, proyek seperti ini memang langka
---
Tunggu sebentar, apakah penyimpanan massal quilt benar-benar dioptimalkan? Apakah ada pengujian dari pihak ketiga
---
Distribusi komunitas 60%, setidaknya tidak seperti skema memotong rumput
Lihat AsliBalas0
MoonRocketTeam
· 01-11 21:51
卧槽,30%的存储成本 langsung dipangkas, ini baru benar-benar pendorong, bukan omong kosong
---
Distribusi komunitas lebih dari 60%? Sekarang ekosistem bukan lagi udara, benar-benar ada isi, agak menarik
---
Tetap saja, teknologi yang diimplementasikan baru bisa terbang keluar dari atmosfer, proyek yang hanya membahas konsep sudah lama terbakar habis
---
Red Stuff kode koreksi dan Quill penyimpanan massal, kombinasi keahlian ini saya beri nilai penuh, tepat sasaran menyentuh titik sakit, itu bedanya
---
Proyek yang tidak fokus pada narasi pemasaran dan hanya mengasah teknologi semakin sedikit, Walrus kali ini agak langka
---
Nilai WAL tidak lagi mengambang, jadi layak untuk naik ke orbit dan melihat-lihat, ingat DYOR tidak pernah ketinggalan zaman
Lihat AsliBalas0
SmartContractPhobia
· 01-11 21:50
Biaya penyimpanan turun 30%, apakah data ini benar-benar nyata? Harus diverifikasi sendiri, jangan sampai tertipu
Lihat AsliBalas0
LiquidityWitch
· 01-11 21:41
Wah, Walrus kali ini benar-benar ada isinya, bukan sekadar menggoreng konsep saja
Tunggu, apakah data penurunan biaya 30% ini asli? Sudah diaudit belum?
Sejujurnya, banyak proyek di jalur penyimpanan yang cuma omong kosong, tapi yang ini tampaknya memang sedang bekerja
Dalam mencari proyek Web3 yang benar-benar menyelesaikan masalah nyata, Walrus di bidang penyimpanan memang melampaui ekspektasi banyak orang. Mari kita fokus pada satu skenario aplikasi konkret: penyimpanan data pelatihan tim AI dengan sampel kecil. Dalam proses ini, telah lama ada dilema yang sulit dipecahkan—entah biaya penyimpanan membengkak secara signifikan, atau kecepatan pengambilan data tidak mampu mengikuti ritme iterasi pelatihan, sebuah situasi yang sulit dipilih.
Setelah beralih ke Walrus, dilema ini mengalami solusi yang nyata. Data menunjukkan bahwa biaya penyimpanan langsung turun sebesar 30%, latensi pengambilan data juga berkurang secara signifikan, dan efisiensi seluruh proses pelatihan meningkat secara nyata. Perbaikan ini bukan sekadar narasi pemasaran, melainkan didukung oleh teknologi yang kuat.
Inti dari ini terletak pada kolaborasi cerdas dari dua teknologi. Red Stuff kode koreksi dua dimensi menemukan titik keseimbangan optimal antara keamanan data dan biaya penyimpanan, menghindari dilema pilihan antara keduanya. Sementara mekanisme penyimpanan batch Quilt secara khusus dioptimalkan untuk skenario file kecil. Penggabungan kedua teknologi ini secara tepat memenuhi kebutuhan nyata penyimpanan file kecil dengan frekuensi tinggi seperti data pelatihan AI sampel kecil dan metadata NFT. Ini bukan sekadar tumpukan teknologi, melainkan penguasaan yang tepat terhadap skenario aplikasi—yang merupakan ciri proyek Web3 yang unggul.
Selanjutnya, mari kita lihat logika desain di tingkat token. Nilai WAL terikat dengan cukup jelas: konsumsi penyimpanan dan staking node membentuk kebutuhan nyata dan berkelanjutan, sehingga nilai token memiliki dasar yang nyata dan tidak lagi melayang di atas narasi. Yang patut diperhatikan adalah, proporsi distribusi komunitas melebihi 60%, yang berarti bahwa pembangunan ekosistem bukan sekadar slogan promosi, melainkan didukung oleh mekanisme distribusi keuntungan yang nyata.
Sebaliknya, Walrus tidak membuang-buang energi pada kemasan konsep dan hype pasar. Sepenuhnya fokus pada implementasi teknologi dan pengembangan ekosistem. Pilihan pragmatis ini yang langsung menyasar inti masalah menjadikannya proyek yang layak diamati dan diikuti dalam jangka panjang.