AIの爆発的な成長はデータストレージを前面に押し出しています。想像してみてください、数百GBに及ぶトレーニングデータセット、4K/8Kの動画素材、超大規模パラメータモデル——これらはストレージシステムの性能、容量、安定性に対して現実的で厳しい挑戦です。

そしてWalrus Protocolはこのチャンスを見出しました。このプロジェクトの核心的なアイデアは非常にシンプルです：大規模なバイナリファイル（blobデータ）の特殊なニーズに対応し、最初から設計されたものです。

従来の中央集権型ストレージの問題点は山のようにあります。プライバシーが盗まれやすい、サーバー故障ですべてが失われる、大きなファイルの処理が遅すぎる、コストも非常に高い。AIのトレーニングではデータ検索のリアルタイム性が特に求められ、中央集権型の方案は追いつきません。

WalrusはRed Stuff二次元エラー訂正符号システムを採用しています。技術の名前は複雑に聞こえますが、実際のアイデアはこうです：ファイルを分割し、修復データを追加して、一部のデータが失われても復元できるようにし、同時にストレージと検索速度を大幅に向上させる。小さなファイルの処理はすでに実証済みであり、数GBの高精細動画についても、プロジェクト側は検索遅延の最適化を継続しています。

しかし、これが最も重要な点ではありません。最も重要なのは——**データ所有権**です。

中央集権型ストレージでは、あなたのデータは実際には完全にあなたのものではありません。所有権は曖昧で、使用権の境界も不明確、プライバシーはいつでも侵害される可能性があります。Walrusの考え方は：ブロックチェーンを用いてデータの所有権を固定し、ユーザーが自分のデータを本当に所有し、誰がどう使えるかをコントロールできるようにすることです。データ所有権が明確になれば、真のデータ価値が引き出される——これは健全なAIデータ市場を構築するために不可欠です。