Al hablar de almacenamiento descentralizado, la primera reacción de muchas personas suele ser: "¿Otra vez una versión renovada de Filecoin o Arweave?" Pero si se profundiza en el diseño arquitectónico completo de Walrus, descubrirás que en realidad llena un vacío de mercado que ha sido ignorado durante mucho tiempo.

Filecoin es realmente potente, pero su ADN está más orientado hacia el "almacenamiento en frío + compromiso a largo plazo". Los altos costos de validación y la velocidad de interacción lenta hacen que en ciertos escenarios parezca un poco "torpe". En cambio, Arweave toma un enfoque opuesto: pago único, datos permanentemente en la cadena. Esta lógica es muy amigable para archivos históricos, pero cuando se trata de datos calientes que necesitan actualizarse, eliminarse o accederse con frecuencia, puede resultar un poco limitado.

El enfoque de Walrus es claro: **datos calientes + programabilidad**. No se trata simplemente de almacenar un dato, sino de convertir los datos en activos en la cadena. Los objetos Blob subidos a la red Sui (con un tamaño máximo de 14GB) pueden ser llamados directamente por contratos inteligentes, lo que abre nuevas posibilidades para contenido dinámico de NFT, colaterales DeFi, entrenamiento de modelos de IA y colaboración. La verdad, ni Filecoin ni Arweave han logrado esto realmente hasta ahora.

Desde un punto de vista técnico, Walrus utiliza un esquema de codificación de corrección de errores en 2D en lugar de una copia completa. Con solo un diseño de redundancia de 4 a 5 veces, puede tolerar hasta 1/3 de nodos maliciosos, siendo en realidad más estable y más fácil de escalar en entornos de red reales que la copia completa.

El modelo económico está diseñado con moderación: no promueve la narrativa de almacenamiento permanente, sino que adopta un sistema de alquiler por tiempo limitado + mecanismo de renovación. Los usuarios no tienen que pagar de una sola vez por datos que almacenarán durante décadas, lo que lo hace más adecuado para escenarios como conjuntos de datos de entrenamiento de IA o contenido de redes sociales.