Ao procurar projetos Web3 que realmente resolvam pontos de dor práticos, a Walrus na área de armazenamento superou de longe as expectativas de muitos. Vamos focar num cenário de aplicação específico: armazenamento de pequenas amostras para equipes de IA durante o treinamento. Nesse processo, há uma dificuldade de longa data — ou os custos de armazenamento sobem drasticamente, ou a velocidade de recuperação de dados não acompanha o ritmo das iterações de treinamento, criando um impasse.
Ao mudar para a Walrus, esse dilema foi efetivamente resolvido. Os dados mostram que o custo de armazenamento caiu diretamente 30%, e a latência de recuperação também foi significativamente reduzida, melhorando perceptivelmente a eficiência de todo o processo de treinamento. Essa melhoria não é apenas narrativa de marketing, há um suporte técnico sólido por trás.
O segredo está na colaboração inteligente de duas tecnologias. O código de correção de erros 2D Red Stuff encontra o equilíbrio ideal entre segurança de dados e custos de armazenamento, evitando a armadilha do "ou isto, ou aquilo". Já o mecanismo de armazenamento em lote Quilt foi otimizado especificamente para cenários com muitos pequenos arquivos. A combinação dessas duas tecnologias atende exatamente às necessidades reais de armazenamento de pequenos arquivos de alta frequência, como amostras de treinamento de IA e metadados de NFTs. Não se trata de uma simples soma de tecnologias, mas de uma compreensão precisa do cenário de aplicação — exatamente o que caracteriza um projeto Web3 de excelência.
Vamos também analisar a lógica de design na camada de tokens. O valor do WAL está claramente ancorado: o consumo de armazenamento e o staking de nós representam demandas reais e contínuas, dando suporte concreto ao valor do token, que não fica mais à deriva de narrativas vazias. É especialmente importante notar que mais de 60% da distribuição é feita à comunidade, o que significa que a co-construção do ecossistema não é apenas um slogan, mas possui mecanismos reais de distribuição de benefícios.
Em comparação, a Walrus não perde tempo com embalagens conceituais ou especulação de mercado. Todo o seu foco está na implementação técnica e na expansão do ecossistema. Essa abordagem pragmática, que vai direto ao ponto, faz dela um projeto que merece acompanhamento e observação a longo prazo.
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ProxyCollector
· 11h atrás
30%的 custo下降, esta dados têm que ser analisados para entender como foi calculado
Mais de 60% da distribuição da comunidade WAL? Isso sim é que é sinceridade, ao contrário de alguns projetos que só sabem se vangloriar
Projetos como Walrus realmente estão fazendo algo concreto, não apenas inventando histórias
A possibilidade de uma pista de armazenamento realmente existir, ainda parece cedo demais
Implementação tecnológica > marketing e embalagem, concordo com essa lógica
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WhaleMinion
· 11h atrás
Caramba, cortar 30% dos custos diretamente? Se não fosse dado como dado real, eu não acreditava
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O código de correção de erros bidimensional Red玉 combinado com Quilt, realmente parece uma combinação bem pensada
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Espera, a distribuição para a comunidade é superior a 60%? Isso é muito mais generoso do que a maioria dos projetos
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Estou um pouco interessado, mas preciso ver se no futuro realmente conseguem desenvolver a ecologia
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Mais um projeto que diz ser pragmático, hoje em dia todo mundo diz que não faz especulação haha
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Eu acredito na dor de armazenamento de pequenas amostras de IA, só tenho medo de o limite técnico não conseguir avançar
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O valor do âncora do WAL faz sentido nesta lógica, vamos ver se consegue se sustentar
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Sem ficar se gabando, trabalhando duro, esse tipo de projeto realmente é raro
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Espera aí, o armazenamento em lote do quilt é realmente tão otimizado? Alguém testou por terceiros?
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Distribuição de 60% para a comunidade, pelo menos não é uma tática de cortar a grama
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MoonRocketTeam
· 11h atrás
卧槽,30%的存储成本直接砍掉,这才是真正的助推器啊,不是吹牛皮的那种
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Comunidade distribui mais de 60%? Agora o ecossistema não é só ar, há carne de verdade, bem interessante
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Ainda é a mesma história, só quando a tecnologia é implementada é que consegue sair da atmosfera, projetos que só falam de conceitos já foram queimados há muito tempo
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Red Stuff código de correção de erros com armazenamento em lote Quilt, essa combinação de habilidades eu dou nota máxima, atingir exatamente o ponto dolorido é a diferença
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Projetos que não fazem marketing narrativo e só focam na tecnologia estão cada vez mais raros, Walrus nessa onda é um pouco especial
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O valor do WAL não é mais flutuante, então vale a pena colocar na órbita e dar uma olhada, lembre-se que DYOR nunca fica fora de moda
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SmartContractPhobia
· 11h atrás
Custos de armazenamento reduzidos em 30%, esses dados são reais? Verifique por si próprio, não seja enganado
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LiquidityWitch
· 12h atrás
Nossa, a Walrus realmente tem algo de especial nesta rodada, não é só uma jogada de conceito
Espera aí, esses dados de uma redução de 30% nos custos são verdadeiros? Já passaram por uma auditoria?
Para ser honesto, muitos projetos na área de armazenamento estão só falando, mas este realmente parece estar fazendo algo de fato
Ao procurar projetos Web3 que realmente resolvam pontos de dor práticos, a Walrus na área de armazenamento superou de longe as expectativas de muitos. Vamos focar num cenário de aplicação específico: armazenamento de pequenas amostras para equipes de IA durante o treinamento. Nesse processo, há uma dificuldade de longa data — ou os custos de armazenamento sobem drasticamente, ou a velocidade de recuperação de dados não acompanha o ritmo das iterações de treinamento, criando um impasse.
Ao mudar para a Walrus, esse dilema foi efetivamente resolvido. Os dados mostram que o custo de armazenamento caiu diretamente 30%, e a latência de recuperação também foi significativamente reduzida, melhorando perceptivelmente a eficiência de todo o processo de treinamento. Essa melhoria não é apenas narrativa de marketing, há um suporte técnico sólido por trás.
O segredo está na colaboração inteligente de duas tecnologias. O código de correção de erros 2D Red Stuff encontra o equilíbrio ideal entre segurança de dados e custos de armazenamento, evitando a armadilha do "ou isto, ou aquilo". Já o mecanismo de armazenamento em lote Quilt foi otimizado especificamente para cenários com muitos pequenos arquivos. A combinação dessas duas tecnologias atende exatamente às necessidades reais de armazenamento de pequenos arquivos de alta frequência, como amostras de treinamento de IA e metadados de NFTs. Não se trata de uma simples soma de tecnologias, mas de uma compreensão precisa do cenário de aplicação — exatamente o que caracteriza um projeto Web3 de excelência.
Vamos também analisar a lógica de design na camada de tokens. O valor do WAL está claramente ancorado: o consumo de armazenamento e o staking de nós representam demandas reais e contínuas, dando suporte concreto ao valor do token, que não fica mais à deriva de narrativas vazias. É especialmente importante notar que mais de 60% da distribuição é feita à comunidade, o que significa que a co-construção do ecossistema não é apenas um slogan, mas possui mecanismos reais de distribuição de benefícios.
Em comparação, a Walrus não perde tempo com embalagens conceituais ou especulação de mercado. Todo o seu foco está na implementação técnica e na expansão do ecossistema. Essa abordagem pragmática, que vai direto ao ponto, faz dela um projeto que merece acompanhamento e observação a longo prazo.