KI-Systeme wachsen schnell, aber die meisten Menschen übersehen immer noch eine entscheidende Wahrheit:

Rechenleistung ist vorübergehend.

Daten sind dauerhaft.

Trainingsjobs enden.

Inference skaliert nach oben und unten.

GPUs werden veröffentlicht.

Aber Modelle, Datensätze, Checkpoints und Protokolle verschwinden nicht.

Sie tragen langfristigen Wert, Eigentum und Compliance-Risiko.

💡 Hier verändert Walrus 🦭 das Spiel.

Walrus versucht nicht, die Rechenleistung zu kontrollieren.

Es konzentriert sich auf das, was nach dem Ende der Ausführung tatsächlich wichtig ist:

haltbare, überprüfbare Datenverfügbarkeit.

🔐 So funktioniert Walrus • Große KI-Daten werden mit Erasure-Coding codiert

• Verbreitet über ein unabhängiges Speichernetzwerk

• Verfügbarkeit wird mathematisch bewertet — nicht angenommen

• Ein Echtzeit-Nachweis der Verfügbarkeit ist auf Sui verankert

Keine Serviceversprechen.

Kein blinder Vertrauen.

Nur nachweisbare Datenverfügbarkeit.

🔥 Warum Replikation nicht genug ist Replikation erhöht die Kosten linear und scheitert still.

Walrus verwendet schwellenbasierte Rekonstruktion:

Entweder können die Daten wiederhergestellt werden — oder nicht.

Für KI-Workflows, die benötigen: ✔️ Reproduzierbarkeit

✔️ Prüfbarkeit

✔️ Klare Eigentumsverhältnisse

✔️ Vorhersehbare Fehlerszenarien

ist diese Klarheit entscheidend.

🚀 Die Zukunft der KI-Infrastruktur ist modular Rechenleistung wird austauschbar.

Daten bleiben überprüfbar.

🦭 Walrus basiert auf dieser Unterscheidung.

👇 Wenn Sie sehen, wohin das führt:

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