現在のストレージトラックには奇妙な現象がある——多くのプロジェクトはパラメータ競争や冗長度比較に夢中になり、技術ソリューションは見栄えは良いが、商業的な見通しは非常に曖昧である。Walrusの考え方は全く異なる：「安価なストレージ」という使い古されたトラックを争うのではなく、AIとRWAという2つの本当にお金を費やしているニーズにしっかり焦点を当て、技術、コンプライアンス、エコシステムを本当に実行可能なビジネスに統合している。

技術面から見ると、RedStuffのこのソリューションはパフォーマンス指標を披露するために設計されたものではない。その中核的な目標は非常に実際的である——大規模データの高頻度読み書きシナリオにおけるコスト黒字と復旧の問題を解決すること。より低い冗長設計、より高速な修復速度により、長期ストレージコストと帯域幅開費を直接削減する。トレーニングセットを頻繁に読み書きしたり、資産帰属を証明したりする必要があるユーザーにとって、これは本当の剛需である。計算力プラットフォームとの深い協力と組み合わせて、Walrusは「ストレージ+計算」の統合サービスフレームワークを構築しており、これは分散型AI応用に特に魅力的である。

商業ロジックの観点から、Walrusはより細かく機能している——販売しているのはストレージスペースだけではない。彼らはサービスを複数の収入源に分解している：AIシナリオのサブスクリプション料金、アクセス頻度に基づく付加価値サービス、計算力との収益シェア、RWAシナリオのオンチェーン審査料金、継続的なストレージ料金、ステーキングサービス料金。特にコンプライアンス機関や評価機関との協力により、従来の資産のオンチェーン化の障壁を実際に低下させ、既に多くの中小資産運営者の試験的導入を引き付けている。

実のところ、短所も少なくない。現在の収入構造はこれら2つのシナリオへの依存度が高すぎ、顧客は中小機関に集中している。ノード展開のカバレッジが不十分で、クロスチェーン適応能力はさらに強化が必要である。より現実的な脅威は——老舗ストレージネットワークと新規参入者の両方が技術を複製したりコンプライアンスの短所を補ったりする可能性があり、競争圧力は段階的に高まるということである。