تعمل دمج AI و Web3 على إعادة كتابة قواعد حوكمة البيانات. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى تدريب على كميات هائلة من البيانات، لكن هذه البيانات غالبًا ما تكون متناثرة في أماكن مختلفة — موزعة على منصات مختلفة، وتحتوي على معلومات خاصة وسرية تجارية، مما يصعب التعاون والمشاركة. تبدو فكرة الذكاء الاصطناعي اللامركزي جميلة، لكن كيف يتم تدفق البيانات بأمان في الواقع؟ كيف يمكن تتبع المصدر؟ كيف نحمي الخصوصية ونضمن الكفاءة في آنٍ واحد؟ هذه الأسئلة عرقلت العديد من المشاريع.

التخزين منخفض التكلفة وعالي الأداء هو الحل. تخيل أن نموذج الذكاء الاصطناعي يحتاج لمعالجة مجموعات بيانات بحجم تيرابايت أو حتى بيتابايت، ويجب أن يقرأها مرارًا وتكرارًا لتحسين الأداء. هل تستخدم التخزين السحابي التقليدي؟ ستتزايد التكاليف بشكل جنوني. لهذا السبب بدأت الصناعة تتجه نحو حلول التخزين اللامركزية — فهي قادرة على حل مشكلة البيانات الضخمة بطريقة أكثر اقتصادية.

من الناحية التقنية، المفتاح في التخزين اللامركزي هو التحكم في معدل التكرار. يستخدم Walrus تقنية ترميز تصحيح الأخطاء ثنائية الأبعاد Red-Stuff، مما يقلل من معدل التكرار إلى 4-5 مرات، وهو ثلث عدد النسخ التقليدية. والأرقام التكاليفية توضح الأمر بشكل أكثر وضوحًا: يمكن أن يقلل من التكاليف بنسبة 98.6% مقارنة بـ Arweave، و75% مقارنة بـ Filecoin. هذا التفوق في التكاليف ليس رقمًا صغيرًا، فهو يؤثر مباشرة على استدامة مشاريع التدريب على الذكاء الاصطناعي التي تعمل لفترات طويلة.

لذا، فإن Walrus أصبح تدريجيًا البنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي اللامركزي، ليس فقط لأنه رخيص، بل لأنه بنى نظام حوكمة بيانات كامل — من التخزين، والتشفير، والتعاون، وحتى تحويل البيانات إلى قيمة، مما يشكل سلسلة متكاملة. هذا يزيل العقبات التقنية والتكاليفية الرئيسية أمام تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي.