Протягом багатьох років роботи з даними Web3, я помітив один феномен: справжня боротьба у проектах децентралізованого зберігання не полягає у тому, хто має більш радикальні технічні параметри, а у здатності одночасно виконати три завдання — зберегти децентралізовані характеристики, відповідати нормативним вимогам та створювати комерційну цінність. Більшість проектів або занурюються у ідеал децентралізації, відмовляючись від відповідності нормативам; або ж у гонитві за монетизацією йдуть на безліч компромісів, втрачаючи початкову технологічну ідею. В результаті — хаос і безлад.

Коли я вперше почув про Walrus, його контекст був дуже привабливим: інкубований Mysten Labs, залучено 1.4 мільярда доларів фінансування. Але багато фінансування і гарний бекграунд — це не новина. Головне — чи зможе він справді розв’язати цю галузеву проблему? Я витратив майже місяць, аналізуючи проект з чотирьох аспектів: нормативна архітектура, комерційна реалізація, дизайн токенів, екосистемне розгортання. Висновок — ця концепція перевищила мої найсміливіші очікування.

Це не просто інструмент для зберігання даних. Walrus створює цілісну інфраструктуру даних, де нормативність — це ядро, технології — опора, а AI+RWA — реальні сценарії застосування. Це дуже особливий підхід.

Далі я використовую першу особу, базуючись на власному досвіді у впровадженні RWA відповідно до нормативів і зберіганні AI-даних, щоб розкрити логіку проекту з чотирьох аспектів: проектування нормативної архітектури, реалізація комерційних сценаріїв, оцінка цінності токенів, попередження екосистемних ризиків. Усе — на основі реальних даних і первинних досліджень, щоб не лише виявити ключові конкурентні переваги проекту, а й врахувати потенційні нормативні та комерційні ризики.

Спершу розглянемо нормативну архітектуру. Це — ключовий фактор, що визначає здатність проекту прорватися вперед і є найпоширенішою пасткою для більшості конкурентів.