Als ich zum ersten Mal das Whitepaper von Walrus sah, war das, was mich am meisten ansprach, die Unterstützung für "komplexe On-Chain-Anwendungen" und nicht nur für die Speicherung selbst. In der Vergangenheit hatten viele On-Chain-Projekte, die sich mit AI-Agenten oder dynamischen NFTs befassten, mit dem gleichen Problem zu kämpfen: große Datenmengen, häufige Statusaktualisierungen und schwer zu verifizierende historische Daten. Viele Teams mussten einen Großteil der Daten Off-Chain speichern, was bedeutete, dass die On-Chain-Logik und der Off-Chain-Status voneinander entkoppelt waren, was es schwierig machte, Transparenz und Kombinierbarkeit zu gewährleisten.

Walrus hat dieses Problem architektonisch gelöst. Es verwendet ein objektiviertes Datenmodell, das jeden Status oder Datenblock unabhängig macht und direkt von den Anwendungen der oberen Ebene referenziert werden kann. Dies ermöglicht es AI-Agenten, historische Status direkt zu lesen und langfristig zu trainieren, während dynamische NFTs auch ihre Attributentwicklung vollständig aufzeichnen können. Zum Beispiel könnte ein mittelgroßes NFT-Spiel täglich 300 bis 400 NFT-Status aktualisieren, was sich über ein Jahr auf etwa 100.000 Summen beläuft. Durch Walrus werden diese Status nicht nur sicher gespeichert, sondern können auch direkt On-Chain abgerufen und verifiziert werden, was eine grundlegende Garantie für die komplexe Logik von AI oder NFTs bietet.

Ein weiterer entscheidender Punkt ist der verteilte Netzwerkmechanismus von Walrus. Jeder Schreibvorgang wird in über zwanzig Fragmente aufgeteilt, die an verschiedenen Knoten verteilt sind. Selbst wenn die Verlustquote der Knoten bei 8 % bis 10 % liegt, überleben nach drei Jahren immer noch etwa 65 % bis 70 % der Knoten, wodurch historische Status nahezu nicht verloren gehen. Dies ist besonders wichtig für On-Chain-AI-Trainingsdaten oder NFT-Evolutionsaufzeichnungen: Historische Daten können langfristig zurückverfolgt werden, und das Team kann die Auswirkungen von Strategien oder die Trends von Attributänderungen analysieren, ohne auf zentralisierte Speicherung angewiesen zu sein.

Ich habe die Leistung eines AI-Agenten-Projekts verfolgt, das Walrus integriert hat, und festgestellt, dass die Schreibfrequenz um etwa 25 % gesunken ist, während die Verifizierungs- und Diskussionszeit für jede Datenzeile sich fast verdoppelt hat. Das Team begann aktiv zu filtern, welche Status On-Chain müssen und welche Daten archiviert werden können. Dieses Verhalten hat zwar kurzfristig die Belastung erhöht, aber langfristig hat es das System robuster gemacht und die komplexen Funktionen der oberen Anwendungen wirklich umsetzbar gemacht.

Insgesamt ermöglicht Walrus es, die Datenlogik komplexer Anwendungen umsetzbar zu machen und gleichzeitig die Qualität der Governance und der Datenentscheidungen zu verbessern. Es ist kein kurzfristiger Hype, sondern eine langfristige Wertanlage. Teams, die dieses System wirklich beherrschen, werden in On-Chain-AI, dynamischen NFTs und weiteren hochkomplexen Anwendungen die Nase vorn haben.

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