Ausgehend von den realen Bedürfnissen – warum basiert die Token-Ökonomie von Walrus auf „Notwendigkeit“?
Um das Potenzial von Walrus zu verstehen, müssen wir uns von abstrakten Diskussionen über „Speicherung“ lösen und uns stattdessen den bevorstehenden, konkreten Datenbedarfszenarien zuwenden. Lassen Sie uns eine einfache Annahme treffen: Eine mittelgroße Web3-Soziale-App mit 100.000 täglichen aktiven Nutzern, wobei angenommen wird, dass jeder Nutzer täglich nur 20 KB an Text-, Bild- oder Statusaktualisierungsdaten erzeugt (das ist eine sehr konservative Schätzung). Nach einem Jahr wird diese App über 700 GB an „Hot Data“ oder „Warm Data“ angesammelt haben, die langfristig gespeichert und jederzeit zugänglich sein müssen. Das sind keine statischen Archive; diese Daten müssen häufig gelesen, validiert (zum Beispiel um zu beweisen, dass ein bestimmter Inhalt von jemandem zu einem bestimmten Zeitpunkt veröffentlicht wurde), zurückverfolgt und von neuen Anwendungen kombiniert aufgerufen werden.
Wenn das Szenario zu Ketten-Spielen oder AI-Protokollen wechselt, wird das Datenvolumen mühelos auf TB- oder sogar PB-Niveau ansteigen. Der Weltzustand des Spiels, die Metadaten jedes dynamisch generierten Gegenstands, die Trainingsdaten und Inferenzaufzeichnungen des AI-Modells – all dies sind keine willkürlich verwerfbaren Caches, sondern bilden den Kernwert digitaler Vermögenswerte, die dauerhaft aufbewahrt und auditiert werden müssen – die „digitalen Vermögenswerte“. Diese Anforderungen sind real und dringend; sie deuten auf eine Schlussfolgerung hin: Die zukünftigen Mainstream-Web3-Anwendungen werden datenintensiv sein.
Es ist genau dieses deterministische, von der Anwendungsgröße getriebene Datenwachstum, das das Fundament des Walrus-Wertmodells bildet. Der Token $WAL von Walrus ist kein dekoratives Element des Marktes oder ein reines Governance-Tool; seine Kernfunktion besteht darin, den realen Ressourcenverbrauch im Netzwerk zu koordinieren. Speicherplatz ist nicht kostenlos, die kontinuierliche Validierung und Verifizierung von Daten ist nicht kostenlos, und die Sicherstellung, dass Daten über Jahre oder sogar Jahrzehnte hinweg nicht verloren gehen – das ist noch weniger kostenlos. Wenn ein Netzwerk täglich Millionen von Zugriffsanfragen verarbeiten, TB an neuen Daten schreiben und kontinuierlich die Integrität dieser riesigen Datenmengen überprüfen muss, entstehen durch diese Aktivitäten selbst enorme Hardware-, Bandbreiten- und Betriebskosten. $WAL ist das Medium, um diese Kosten zu decken und Knoten zu motivieren, zuverlässige Dienste anzubieten.
Daher ist seine Nachfragefunktion sehr klar: Sie korreliert direkt positiv mit der Gesamtmenge und der Frequenz der im Netzwerk gespeicherten und abgerufenen Daten. Eine mittelgroße Anwendung erzeugt täglich 5 GB Kerndaten, das sind im Jahr fast 2 TB. Wenn zehn oder hundert solcher Anwendungen sich für Walrus entscheiden, addiert sich die Nachfrage nicht einfach, sondern könnte unter dem Katalysator des Netzwerkeffekts exponentiell wachsen. Dies unterscheidet sich grundlegend von Token-Modellen, die auf Handelsstimmung und narrativer Spekulation basieren. Der Markt mag es vorübergehend ignorieren, aber solange sich Web3-Anwendungen in Richtung Datenintensität entwickeln (was nahezu unvermeidlich ist), wird die Nachfrage nach zuverlässigen On-Chain-Speicherschichten und nach ihrem Bewertungsmedium (Token) wachsen, ähnlich wie die städtische Entwicklung die Nachfrage nach Land antreibt: fest und kontinuierlich. Dies verleiht Walrus eine „antifragile“ Eigenschaft: Sein Wert stammt nicht aus Glauben, sondern aus Nutzung.@Walrus 🦭/acc $WAL #walrus