AI-Agenten verändern das Spiel im Web3 bis 2026. Damit diese Agenten wirklich funktionieren, brauchen sie eine Möglichkeit, das, was sie lernen und tun, zu speichern. Zentrale Speicherlösungen reichen nicht aus – zu viele Risiken, zu viel Vertrauen in einen einzigen Ausfallpunkt. Genau hier kommt Walrus ins Spiel. Auf Sui aufgebaut, bietet Walrus AI-Agenten einen Ort, um ihre Erinnerungen langfristig zu speichern. Es verwandelt gewöhnliche Datenblöcke in verifizierbare, ankernde Assets, sodass Agenten jederzeit auf das benötigte Wissen zugreifen können, ohne sich Sorgen über Manipulation oder Verlust machen zu müssen. Diese Art von Architektur ermöglicht es AI, sicher und effizient zu skalieren, ohne auf Vermittler vertrauen zu müssen.
So funktioniert Walrus im Hintergrund. Es verwendet etwas, das RedStuff-Kodierung genannt wird - denken Sie daran, dass jeder Datei mehrere Leben gegeben werden. Jede Datei wird in "Schnitzel" zerkleinert, mit eingebauter Redundanz, und dann über eine Reihe von Knoten verteilt. Sie benötigen nicht jedes Stück, um die Datei wieder zusammenzusetzen; nur genug Schnitzel reichen aus. Sui überprüft dann alles on-chain und verteilt Zertifikate, sobald es sicher ist, dass die Daten vorhanden sind. Zufällige Überprüfungen halten alle ehrlich. Das Ganze verarbeitet Unmengen an KI-Daten, ohne das Budget zu sprengen, während es trotzdem beweist, dass alles legitim ist.
Der WAL-Token ist der Treibstoff für all dies. Er bezahlt für Speicherplatz, wird bei jeder Transaktion verbrannt, um das Angebot knapp zu halten, und belohnt die Menschen, die ihre Token staken und das Netzwerk unterstützen. Wenn Sie WAL staken, hängen Ihre Belohnungen davon ab, wie zuverlässig Ihr Knoten ist. Token-Inhaber haben auch ein Mitspracherecht bei der Funktionsweise des Systems - sie stimmen über Dinge ab, wie viel Redundanz ausreichend ist. Bis Anfang 2026 sind bereits über eine Milliarde WAL gestakt, was das gesamte Ökosystem gesund hält, während der Hunger der KI nach Daten weiter wächst.
Walrus arbeitet nicht alleine. Es verbindet sich mit anderen Tools - Seal fügt beispielsweise Verschlüsselung hinzu, sodass Agenten private Erinnerungen speichern können, und Nautilus bringt verifizierbare Berechnungen ein. Das Swarm-Netzwerk nutzt bereits Walrus für KI-Protokolle. Suis Stablecoin macht Zahlungen einfach und gebührenfrei, und Brücken lassen Walrus-Erinnerungen in Ethereum überlaufen.
Stellen Sie sich einen KI-Agenten innerhalb einer DeFi-App vor. Der Entwickler lädt Trainingsdaten hoch, kodiert sie mit RedStuff, bezahlt mit WAL und sichert den Speicher für Jahre. Die Daten werden aufgeteilt und verteilt, und Sui zertifiziert alles. Der Agent greift in Echtzeit auf das zu, was er braucht, aktualisiert sein Gedächtnis über Smart Contracts und hält private Protokolle mit Seal gesperrt. Staker verdienen Belohnungen dafür, dass sie helfen, die Daten sicher zu halten. Das Ergebnis? KI-Agenten, die sich weiterentwickeln und lernen können, ohne dass jemand in ihre Erinnerungen eingreift.
Walrus reitet auf der Welle des KI-Booms von Web3, insbesondere da immer mehr Projekte ab 2025 damit integriert werden. Sein Design gibt KI-Agenten im DeFi-Bereich und darüber hinaus eine solide, verifizierbare Grundlage - genau im Einklang mit Suis Fokus auf Geschwindigkeit und Effizienz.
Zusammenfassend: Die RedStuff-Kodierung von Walrus hält KI-Daten langlebig, WAL deckt Speicher und Anreize ab, und Ökosystempartner wie Seal und Suis neue Funktionen machen persistente, nützliche Erinnerungen für Agenten möglich.
Was passiert also, wenn verifizierbarer Speicher wie dieser es KI-Agenten ermöglicht, über verschiedene Blockchains hinweg zusammenzuarbeiten? Und wie kann die Governance Walrus helfen, mit den wilden, sich ändernden Bedürfnissen der KI Schritt zu halten? Das sind jetzt die großen Fragen.