@Walrus 🦭/acc Es gibt eine leise Verschiebung im Web3-Speicher, die durch ein praktisches Problem verursacht wird: Apps benötigen jetzt Geschwindigkeit. „Heißer Speicher“ sind Daten, die Sie ständig abrufen – Bilder, Spielressourcen, Datensätze, Protokolle, Medienbibliotheken. On-Chain ist in der Theorie großartig, brutal in den Kosten. Also wechseln die Teams Off-Chain, und plötzlich ist der schwierige Teil nicht die Berechnung – es ist die Glaubwürdigkeit: Wem kann man vertrauen und wie beweist man das?
Das Walrus-Protokoll fühlt sich relevant an, weil es die Lücke zwischen Geschwindigkeit und Verifizierbarkeit anspricht. Mysten Labs führte Walrus als ein dezentrales Blob-Speicher- und Datenverfügbarkeitsprotokoll für große, unstrukturierte Dateien ein, die nicht in den Zustand eines Validierers gehören. Der Kernzug ist, eine Datei in kleinere Fragmente (oft Slivers genannt) zu kodieren, sie über Speicher-Knoten zu verteilen und die Rekonstruktion möglich zu machen, selbst wenn einige Teile fehlen.
Was Walrus eine schärfere Definition verleiht, ist seine Kodierungsengine, Red Stuff. Red Stuff wird als ein zweidimensionales Lösch-Coding-Schema beschrieben, das primäre und sekundäre Fragmente in einer Matrix anordnet, mit selbstheilender Wiederherstellung, wenn Knoten ausfallen. Für heiße Speicherung ist dieses Verhalten der Wiederherstellung entscheidend. Ein langsamer Zugriff ist von Ausfallzeiten nicht zu unterscheiden, und viele dezentrale Systeme versagen, wenn der Wechsel Reparaturen erzwingt. Walrus versucht, Reparaturen wie routinemäßige Wartung aussehen zu lassen, anstatt wie einen netzwerkweiten Notfall.
Das Walrus-Papier ist offen über die Kompromisse, denen es entkommen möchte. Vollständige Replikation ist einfach, aber verschwenderisch, während grundlegendes Lösch-Coding Bandbreitenspitzen während Ausfällen oder Angriffen erzeugen kann. Das Papier behauptet, dass Red Stuff eine hohe Sicherheit mit einem Replikationsfaktor von etwa 4,5x erreicht, und es betont die Speicherherausforderungen in asynchronen Netzwerken – sodass ein Knoten nicht in der Lage sein sollte, „verfügbar“ auszusehen, indem er Netzwerkverzögerungen ausnutzt, während er tatsächlich keine Daten speichert. Wenn Ihre Anwendung davon abhängt, dass Medien oder Datensätze morgen verfügbar sind, hört diese Art von adversarialem Denken auf, theoretisch zu sein.
Walrus wird relevanter, wenn man betrachtet, wie es in Anwendungen integriert wird. Ein bestimmendes Merkmal ist, dass Walrus Funktionen der Steuerungsebene an Sui auslagert und die Kette für Koordination, Metadaten und verifizierbare Nachweise nutzt. Die Walrus-Stiftung beschreibt einen Nachweis der Verfügbarkeit, der auf Sui aufgezeichnet ist, als ein on-chain Zertifikat, dass ein Blob korrekt kodiert und verteilt wurde, wodurch eine öffentliche Prüfspur entsteht und der offizielle Start des Speicherangebots markiert wird. Die Dokumentation fasst dieselbe Idee in einfachen Worten zusammen: Sie können Blobs schreiben und lesen, und jeder kann nachweisen, dass ein Blob gespeichert wurde und für einen späteren Abruf verfügbar bleibt. Walrus’ eigene Materialien beschreiben dies auch als „programmierbaren Speicher“: Blobs und Speicherkapazität können als Objekte auf Sui dargestellt werden, und das Protokoll positioniert sich als kettenunabhängig durch Entwickler-Tools und SDKs.
Es gibt auch ein praktisches Signal hinter dem Konzept. Bis September 2024 gab Mysten Labs bekannt, dass die Entwickler-Vorschau von Walrus bereits über 12 TiB Daten speicherte, und ein Ereignis namens Breaking the Ice zog mehr als 200 Entwickler an, die mit dezentraler Speicherung arbeiten. Das beweist zwar nicht die Haltbarkeit, deutet aber darauf hin, dass Walrus durch echte Integrationsschmerzen geformt wird, nicht nur durch Theorie.
Deshalb erhält Walrus jetzt Aufmerksamkeit, anstatt in „irgendwann“-Territorium zu treiben. Web3-Stacks werden modularer, und der Schwerpunkt verschiebt sich hin zu Blobs – Videos, Bilder, PDFs, Datensätze und die kryptografischen Artefakte, die moderne Systeme erzeugen. Walrus geht auf diese Realität ein, indem es Speicherung als etwas darstellt, das koordiniert und on-chain verifiziert werden kann, während die schwere Datenebene auf Durchsatz spezialisiert bleibt. Der KI-Teil macht dies viel dringlicher – nicht wegen des Hypes, sondern weil Teams tatsächlich Herkunft und Reproduzierbarkeit benötigen. Sie möchten genau zurückverfolgen, welche Datensatzversion welches Modell trainiert hat, wer es berührt hat und ob sich Dateien zwischen den Durchläufen heimlich geändert haben. Ein Nachweis der Verwahrung plus zuverlässige Abrufbarkeit wird Governance oder Lizenzierung nicht magisch lösen, aber es macht echte Verantwortung möglich, ohne alles zurück in einen zentralen Engpass zu ziehen.
Es gibt frühe Anzeichen, dass Walrus gegen reale Arbeitslasten getestet wird. Ende Januar 2026 gab Team Liquid bekannt, dass mehr als 250 TB historischer Spielaufnahmen und Markeninhalte nach Walrus migriert werden, beschrieben als der größte einzelne Datensatz, der bisher dem Protokoll anvertraut wurde. Medienarchive sind ein brutales Testfeld, da die Dateien nicht nur gespeichert werden – sie werden ständig abgerufen, bearbeitet und von verteilten Teams weiterverwendet.
Nichts davon löst magisch die dezentrale heiße Speicherung. Anreize müssen weiterhin ausgerichtet sein, damit Knoten Daten bereitstellen, und Entwicklerwerkzeuge müssen vorhersehbar sein. Aber Walrus ist genau deshalb relevant, weil es heiße Speicherung so behandelt, wie sie tatsächlich existiert: große Dateien, häufige Zugriffe, Knotenwechsel und ein Bedarf an verifizierbaren Garantien, die nicht auf das gute Verhalten eines einzelnen Anbieters angewiesen sind.