Di tengah gelombang kombinasi AI dan blockchain, penyimpanan terdesentralisasi sedang menjadi infrastruktur dasar aplikasi Web3. Walrus sebagai lapisan penyimpanan inti dari ekosistem Sui, dengan solusi teknologi inovatif dan mekanisme insentif token, sedang mendefinisikan ulang biaya dan kemungkinan penyimpanan data.



Terobosan terbesar terletak pada penggunaan teknologi kode koreksi kesalahan, khususnya algoritma RedStuff. Solusi ini membagi data menjadi potongan dan menyimpannya di berbagai node, hanya dengan faktor replikasi 4 hingga 5 kali, dapat menjamin ketersediaan tinggi. Dibandingkan dengan redundansi 100 kali dari seluruh node di blockchain tradisional, biaya dapat dikurangi puluhan kali lipat. Ini sangat ramah untuk menyimpan dataset pelatihan AI, metadata NFT, dan file besar seperti streaming media. Yang penting, data juga mendukung modifikasi, pembaruan, dan penghapusan secara dinamis, mematahkan batasan tidak dapat diubah dari protokol seperti Arweave.

Ekonomi token juga dilakukan dengan sangat solid. Total ada 5 miliar token, dengan volume peredaran sekitar 1,47 miliar () (menguasai 29,57%), digunakan untuk membayar biaya penyimpanan, staking node, dan voting tata kelola. Seluruh model dilengkapi mekanisme deflasi: staking node yang tidak efisien akan sebagian dihancurkan, sekaligus sebagian biaya digunakan untuk mendukung pengembang, membentuk siklus ekosistem yang memotivasi diri sendiri. Desain ini menggabungkan inovasi teknologi dan insentif ekonomi, menjadikan Walrus bukan hanya solusi penyimpanan, tetapi juga kekuatan pendorong untuk mewujudkan aplikasi Web3.
WAL0,53%
SUI2,53%
AR9,05%
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
  • Hadiah
  • 10
  • Posting ulang
  • Bagikan
Komentar
0/400
ShitcoinConnoisseurvip
· 10jam yang lalu
Algoritma kode merah benar-benar hebat, biaya langsung dipangkas menjadi sepersepuluh, inilah strategi masa depan penyimpanan yang sesungguhnya
Lihat AsliBalas0
All-InQueenvip
· 18jam yang lalu
4 hingga 5 kali lipat replikasi dapat dengan cepat mengalahkan Arweave dengan 100 kali lipat redundansi, perbedaan biaya benar-benar luar biasa, tidak heran file besar semua beralih ke Walrus
Lihat AsliBalas0
HalfPositionRunnervip
· 01-12 02:23
Biaya turun puluhan kali lipat? Bangunlah, ini harus menunggu ekosistem yang benar-benar terbentuk baru bisa dihitung
Lihat AsliBalas0
ImpermanentLossFanvip
· 01-12 01:56
Mengurangi biaya penyalinan 4 hingga 5 kali lipat menjadi puluhan kali lipat lebih murah? Matematika ini agak gila, Arweave harus duduk tidak tenang.
Lihat AsliBalas0
GasWastervip
· 01-12 01:51
ngl jika ini mengurangi biaya penyimpanan sebesar 20x aku benar-benar akan memigrasi seluruh datasetku besok... akhirnya sesuatu yang tidak membuatku ingin berhenti karena biaya lmao
Lihat AsliBalas0
RugPullAlertBotvip
· 01-12 01:50
Mengoptimalkan biaya puluhan kali lipat terdengar sangat hebat, tetapi apakah benar-benar bisa diterapkan? Algoritma RedStuff terdengar cukup canggih, hanya saja saya tidak tahu tentang stabilitas node-nya bagaimana
Lihat AsliBalas0
FlashLoanLordvip
· 01-12 01:49
Algoritma 红stuff benar-benar hebat, 4 hingga 5 kali redundansi mengalahkan arweave dengan 100 kali lipat, ini benar-benar revolusi biaya yang sesungguhnya
Lihat AsliBalas0
NeverVoteOnDAOvip
· 01-12 01:48
Redundansi 100 kali dipangkas menjadi 4-5 kali, angka ini terdengar gila, apakah benar-benar bisa berjalan?
Lihat AsliBalas0
GasFeeLovervip
· 01-12 01:46
Algoritma RedStuff langsung menyasar Arweave, apakah biayanya bisa turun sebanyak ini? Jika benar, Arweave pasti panik haha
Lihat AsliBalas0
Lihat Lebih Banyak
  • Sematkan

Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)