Im Prozess, in dem die Blockchain-Technologie zu einer breiten Anwendung übergeht, bleibt die dezentrale Speicherung das Kernhindernis für die Entwicklung von Web3-Anwendungen. Traditionelle Lösungen wie IPFS hängen von der freiwilligen Bandbreitenspende der Knoten ab, Arweave hat sich mit dem Verkaufsargument der dauerhaften Speicherung einen Namen gemacht, opfert jedoch die Flexibilität, während die Speicherkosten von Filecoin immer noch höher sind als die zentralisierter Cloud-Dienste. Im Jahr 2025 tritt das Walrus Protocol, das von dem Gründungsteam des Sui Network, Mysten Labs, mit 140 Millionen US-Dollar finanziert und mit 2 Milliarden US-Dollar bewertet wird, stark in den Markt ein und definiert durch die Verwendung von Erasure-Coding-Technologien und die tiefe Zusammenarbeit mit dem Sui-Ökosystem das Paradigma der dezentralen Speicherung neu.
1. Technologischer Durchbruch: Rekonstruktionsökonomie durch Fehlerkorrekturcodes
1.1 RedStuff-Codierung: Von redundanter Kopie zu mathematischer Fehlertoleranz
Traditionelle verteilte Speicherung verwendet eine Mehrfachkopiestrategie (z.B. 3 Kopien), die Speichereffizienz beträgt nur 33%, und sie kann böswilligen Knoten nicht widerstehen. Walrus' neuartige RedStuff 2D-Fehlerkorrekturcodes teilen Daten in N Datenblöcke und M Prüfböcke auf, die durch Matrixoperationen (N, M) Fehlertoleranz erreichen. Experimentelle Daten zeigen, dass in 4 Knoten nur 3 Knoten-Daten benötigt werden, um eine vollständige Datei wiederherzustellen, die Speichereffizienz steigt auf 75%, was eine Verbesserung um 300% im Vergleich zur 3-Kopien-Lösung darstellt, während der Energieverbrauch um 66% gesenkt wird.
Der zentrale Vorteil dieses Kodierungsmechanismus liegt darin:
Elastische Fehlertoleranz: Selbst wenn zwei Drittel der Knoten offline sind oder Daten manipuliert werden, können die ursprünglichen Daten durch Prüfböcke wiederhergestellt werden;
Dynamische Skalierung: Unterstützung für die Skalierung der Anzahl der Speicher-Knoten von Dutzenden auf Zehntausende, ohne Daten neu zu strukturieren;
Widerstand gegen byzantinische Angriffe: In Kombination mit dem Hash-Prüfmechanismus der Sui-Blockchain können Datenmanipulationen in Echtzeit erkannt werden.
1.2 Grüne Speicherarchitektur: Von Rechenzentren zu Edge-Geräten
Walrus erreicht einen Sprung in der Energieeffizienz durch Innovationen in drei Bereichen:
Fragmentierungsspeichermechanismus: 10TB KI-Trainingsdatensätze in 100.000 Fragmente aufteilen, verteilt auf gewöhnliche PCs und NAS-Geräte weltweit, um den Kühlenergieverbrauch spezialisierter Rechenzentren zu vermeiden;
Niedrigenergie-Konsens: Verwendung des Narwhal-Tusk-Konsensmechanismus, die durchschnittliche Leistung der Knoten beträgt nur 12W (nur 1/20 der traditionellen Server);
Anreize für erneuerbare Energien: Knoten, die Solar- und Windenergie nutzen, erhalten WAL-Token-Zuschüsse, im Testnetz verwenden 37% der Knoten saubere Energie (Branchendurchschnitt 12%).
Ein AI-Team hat gezeigt, dass die Speicherung von 10TB Daten mit Walrus 15 USD/Jahr kostet, die Kohlenstoffemissionen betragen 1,2 Tonnen CO₂, was eine Reduktion um 68% im Vergleich zu herkömmlichem Cloud-Speicher darstellt.
2. Ökologische Synergie: Sui Layer1 injiziert Leistungsgen in die Speicherung
2.1 Objektmodell und parallele Verarbeitung: Durchbruch der Speicherleistung
Das objektzentrierte Datenmodell von Sui ergänzt sich perfekt mit der fragmentierten Speicherung von Walrus:
Sofortige Transaktionsbestätigung: Speicheroperationen, die ein einzelnes Eigentümerobjekt betreffen (wie die Aktualisierung von NFT-Metadaten), können die globale Konsensbildung umgehen und eine Bestätigung im Millisekundenbereich erreichen;
Parallele Speicherung: Durch das byzantinische Konsens-Broadcast-Verfahren können verschiedene Speicheranforderungen parallel verarbeitet werden, die Spitzen-TPS im Testnetz erreichen 100.000;
Kostengünstige Speichererweiterung: Die horizontale Skalierbarkeit von Sui lässt die Speicherkosten von Walrus exponentiell sinken, während die Anzahl der Knoten zunimmt; die aktuellen Kosten betragen nur 1/500 von Arweave.
2.2 Move Smart Contracts: Speicher als programmierbare Ressource
Walrus abstrahiert den Speicherplatz als programmierbare Objekte auf Sui und unterstützt die Implementierung durch Smart Contracts:
Dynamische Versionskontrolle: KI-Trainingsdatensätze können in Echtzeit die Prüfböcke aktualisieren, ohne die gesamte Datei erneut hochzuladen;
Bedingte Auslösung von Speicher: Automatische Anpassung des Datenredundanzniveaus basierend auf den Sicherheiten der DeFi-Protokolle;
Handel mit Speicherressourcen: Nutzer können ungenutzten Speicherplatz als NFT verpacken und auf SuiDEX handeln.
Zum Beispiel hat ein NFT-Projekt über den Walrus-Vertrag eine dynamische Aktualisierung der Metadaten erreicht: Wenn ein Künstler ein Werk ändert, muss nur der Prüfbock aktualisiert werden, um eine Netzwerksynchronisierung zu ermöglichen, die Speicherkosten sinken um 90%.
3. Wirtschaftliches Modell: Das Dual-Token-System balanciert Effizienz und Sicherheit
3.1 WAL-Token: Kern von Governance und Staking
Die Gesamtversorgung von WAL beträgt 5 Milliarden, mit einem Design für drei Zwecke:
Speicherzahlungen: Nutzer zahlen WAL, um Speicherplatz zu reservieren, beim Löschen von Daten werden 80% WAL vernichtet (deflationärer Mechanismus);
Knoten-Staking: Speicher-Knoten müssen WAL staken, um am Netzwerk teilzunehmen, die Staking-Menge ist positiv mit dem Speicherplatz und dem Belohnungsanteil korreliert;
Governance-Abstimmungen: WAL-Token-Inhaber können über Vorschläge zur Datenredundanzstrategie, Regeln für Strafen von Knoten usw. on-chain abstimmen.
3.2 FROST-Token: Mikrozahlungen und Anreize verfeinern
1 WAL = 1 Milliarde FROST, um drei Hauptfunktionen zu erfüllen:
Fragmentbelohnung: Knoten erhalten FROST für jedes gespeicherte Datenfragment, um eine übermäßige Fragmentierung von WAL zu vermeiden;
Herausforderungsmechanismus: Dritte können FROST staken, um Datenverfügbarkeitsherausforderungen bei Knoten einzuleiten, die Erfolgreichen erhalten Belohnungen;
Grüne Knoten-Zertifizierung: Knoten, die erneuerbare Energien nutzen, können zusätzliche FROST-Zuschüsse erhalten.
4. Anwendungsszenarien: Von KI-Datensätzen bis zur Cross-Chain-DA-Ebene
4.1 Dezentralisierung von KI-Trainingsdaten
Ein automatisches Fahrunternehmen verwendet Walrus, um 1PB an Testdaten zu speichern:
Kostenvorteil: Jährliche Speicherkosten sinken von 230.000 USD bei AWS auf 30.000 USD;
Sicherheitsgarantie: Durch Fehlerkorrektur wird sichergestellt, dass Daten auch dann wiederhergestellt werden können, wenn einige Knoten angegriffen werden;
Compliance: Unterstützung des 'Rechts auf Vergessen' gemäß GDPR, sensible Datenteile können durch Smart Contracts gelöscht werden.
4.2 Rollup-Datenverfügbarkeitsebene
Ein ZK-Rollup-Projekt integriert Walrus als DA-Ebene:
Speicherkosten gesenkt: Die Kosten für die Speicherung von 1GB Daten sinken von 1,5 USD bei Filecoin auf 0,02 USD;
Zensurresistenz: Datenfragmente sind über globale Knoten verteilt, um einzelne Punkte des Ausfalls zu vermeiden;
Sofortige Verfügbarkeit: In Kombination mit der sofortigen Bestätigung von Sui wird die Synchronisation von L2-Transaktionen und Dateneinreichungen abgeschlossen.
4.3 Cross-Chain-Speicherfreigabe-Ebene
Walrus erreicht Cross-Chain-Kompatibilität durch die folgenden Mechanismen:
Relaisnetzwerk: Leichte Knoten in Netzwerken wie Solana und Ethereum bereitstellen, um Walrus-Speicherbeweise zu validieren;
Universelle API-Schnittstelle: Unterstützung für HTTP, gRPC und andere Protokolle, Entwickler können Anwendungen nahtlos migrieren;
Atomare Austausche: Sofortige Umwandlung von WAL in andere ökologische Token über die Sui-Cross-Chain-Brücke.
5. Herausforderungen und Zukunft: Die nächste Station der Speicherrevolution
Obwohl Walrus beim technischen Aufbau und der ökologischen Synergie Fortschritte erzielt hat, steht es vor drei großen Herausforderungen:
Kaltstartproblematik: Es müssen genügend Speicher-Knoten gewonnen werden, um Netzwerkeffekte zu erzeugen;
Regulatorische Unsicherheit: Globale Compliance-Anforderungen für dezentrale Speicherung sind noch unklar;
Druck durch technologische Iteration: Es ist notwendig, Fehlerkorrekturalgorithmen kontinuierlich zu optimieren, um Bedrohungen durch Quantencomputing zu begegnen.
Im vierten Quartal 2025 plant Walrus die Einführung eines Nachhaltigkeitsdashboards, das Echtzeitdaten über die Kohlenstoffemissionen des Netzwerks anzeigt und ein Speicherd压算法-Upgrade einführt, das voraussichtlich den Speicherbedarf um weitere 15% senken wird. Mit dem Ausbruch von DeFi-, GameFi- und SocialFi-Anwendungen im Sui-Ökosystem hat Walrus das Potenzial, zur 'Speicherinfrastruktur-Ebene' von Web3 zu werden und die Fragen des Datenhoheitsanspruchs neu zu definieren.
Die durch Fehlerkorrekturcodes ausgelöste Speicherrevolution betrifft nicht nur die Optimierung technischer Parameter, sondern rekonstruiert auch die Logik der Wertverteilung im Internet — wenn Speicher von monopolisierten Ressourcen zentralisierter Dienstanbieter zu einem programmierbaren öffentlichen Gut wird, das von globalen Nutzern gemeinsam gepflegt wird, wird das Fundament von Web3 stabiler.