L'alliance entre l'IA et le Web3 est en train de réécrire les règles de la gouvernance des données. Les modèles d'IA générative nécessitent une quantité énorme de données pour l'entraînement, mais ces données sont souvent dispersées — réparties sur différentes plateformes, mêlées d'informations privées et de secrets commerciaux, ce qui rend la collaboration et le partage difficiles. L'idée d'une IA décentralisée semble séduisante, mais en pratique, comment assurer la circulation sécurisée des données ? Comment retracer leur origine ? Comment protéger la vie privée tout en garantissant l'efficacité ? Ces questions bloquent de nombreux projets.

Le stockage à faible coût et haute performance est la clé. Imaginez que le modèle d'IA doit traiter des ensembles de données de plusieurs téraoctets voire pétaoctets, tout en effectuant des lectures répétées pour l'optimisation itérative. Utiliser le stockage cloud traditionnel ? Les coûts exploseraient. C’est pourquoi l’industrie commence à se tourner vers des solutions de stockage décentralisées — elles peuvent résoudre les problèmes de grande échelle de manière plus économique.

Sur le plan technique, la clé du stockage décentralisé réside dans le contrôle du taux de redondance. Walrus utilise la technologie de codage de correction d’erreurs 2D Red-Stuff, réduisant le taux de redondance de stockage à 4-5 fois, soit un tiers seulement des solutions traditionnelles à multiples copies. En chiffres de coût, cela devient encore plus parlant : une réduction de 98,6 % par rapport à Arweave, et de 75 % par rapport à Filecoin. Cet avantage en termes de coûts n’est pas négligeable ; pour des tâches d’entraînement d’IA à long terme, cela influence directement la durabilité du projet.

C’est pourquoi Walrus devient progressivement une infrastructure de base pour l’IA décentralisée, non seulement parce qu’il est économique, mais aussi parce qu’il construit un système complet de gouvernance des données — allant du stockage, du chiffrement, de la collaboration jusqu’à la monétisation finale des données, formant une chaîne intégrée. Cela élimine les principaux obstacles techniques et financiers au développement décentralisé de l’IA.