L'évolution de l'infrastructure blockchain s'accélère. Nous assistons à un passage du focus de l'industrie de la résolution du problème de "disponibilité des données" à la quête de "vérifiabilité des données" et de "vérifiabilité des calculs" — en clair, il ne s'agit pas seulement de rendre les données accessibles, mais aussi de confirmer qu'elles n'ont pas été altérées et que les processus de calcul sont corrects, avec un coût de confiance extrêmement faible.

En ce qui concerne les solutions de couche de données actuelles, elles se concentrent principalement sur la réalisation de la DA (disponibilité des données), en garantissant que l'information peut être stockée et récupérée. Mais cela suffit-il pour les protocoles DeFi et les outils de gestion d'actifs ? Clairement non. Ils doivent également faire confiance à l'intégrité des fournisseurs de données et s'assurer que les calculs complexes basés sur ces données — comme l'évaluation des risques ou l'optimisation des rendements — sont effectivement corrects. Le problème, c'est que cette confiance repose généralement sur des garanties économiques élevées ou la crédibilité d'une entité centralisée, ce qui coûte cher.

C'est pourquoi le protocole Walrus attire autant d'attention. Son ambition n'est pas de réinventer la roue, mais d'intégrer en profondeur la technologie des preuves à divulgation zéro (ZKP) dans la couche de données et la couche de calcul. Cela apporte deux changements radicalement différents : d'une part, la provenance et le traitement des données peuvent être prouvés cryptographiquement ; d'autre part, la véracité des calculs n'est plus dépendante d'une crédibilité centralisée, mais vérifiée mathématiquement. C'est une transformation de paradigme. Certaines plateformes majeures comme des exchanges de premier plan commencent à s'intéresser à ce type de solution, ce qui reflète la véritable demande du marché pour une couche de données hautement vérifiable.

En résumé, l'infrastructure de données blockchain évolue de "je garantis que les données existent" à "je peux prouver mathématiquement que les données sont authentiques et que les calculs sont corrects". Ce n'est pas seulement une évolution technologique, mais une transformation du modèle de confiance tout entier.