Cuando la fusión de AI y Web3 se convierte en una tendencia de la industria, la eficiencia, seguridad y accesibilidad del almacenamiento de datos se convierten en cuellos de botella clave, y @Walrus 🦭/acc está construyendo un ciclo ecológico de "almacenamiento + AI" a través de una serie de colaboraciones destacadas, permitiendo que $WAL se actualice de token de almacenamiento a la fuerza motriz central de la próxima generación de aplicaciones Web3. Como la capa de datos central del ecosistema Sui, Walrus ya no se limita al almacenamiento de archivos, sino que se convierte en el "centro de datos" para el entrenamiento de modelos de AI, aplicaciones generativas y herramientas descentralizadas, con una velocidad de expansión ecológica y una amplitud de escenarios de implementación que son notables. $WAL

La disposición ecológica de AI de Walrus ya muestra una tendencia de florecimiento múltiple: en la colaboración con OpenGradient, se convierte en el centro de almacenamiento exclusivo de la plataforma de investigación de AI descentralizada, apoyando la gestión de más de 100 modelos de AI a través de la custodia interecológica, y logrando el control de permisos avanzados en la cadena a través del servicio de gestión de claves descentralizado Seal, permitiendo que el almacenamiento y monetización de modelos de AI privados sea posible; la integración con la plataforma de video generativa Everlyn es aún más representativa, Walrus no solo proporciona servicios de almacenamiento para más de 5000 videos de usuarios, sino que también ha asumido la migración de más de 50GB de conjuntos de datos de entrenamiento, con ventajas de bajo costo y alto rendimiento, reemplazando a AWS y Azure como la capa de datos predeterminada, apoyando a Everlyn en completar la conversión de imagen a video en 16 segundos; y la colaboración con Zark Lab desbloquea la capacidad de búsqueda semántica de AI, los archivos de texto, imagen, audio y video cargados en Walrus pueden generar metadatos automáticamente, permitiendo a los usuarios realizar búsquedas precisas a través del lenguaje natural, resolviendo completamente el problema de "dificultad de descubrimiento de datos" en el almacenamiento descentralizado.

Estos colaboraciones no son casos aislados, sino la manifestación concentrada de la estrategia ecológica de Walrus: a través de una profunda vinculación con proyectos líderes en campos como IA, economía de creadores y servicios empresariales, se construye un ciclo positivo de "almacenamiento-aplicación-usuario". Actualmente, su ecosistema ya abarca múltiples escenarios como el alojamiento de modelos de IA, almacenamiento de video en alta definición, archivo de datos, y bibliotecas de diseño 3D, desde la computación distribuida de io.net hasta la biblioteca de diseño de impresión 3D de 3DOS, cada vez más proyectos optan por migrar a la plataforma de Walrus. Para los poseedores de WAL, la explosión de aplicaciones ecológicas significa un crecimiento sostenido en la demanda de tokens: el almacenamiento de modelos de IA requiere consumir WAL para pagar tarifas, y los nodos que asumen más datos de IA aumentarán la cantidad de $WAL de participación, y el aumento en la participación en la gobernanza también incrementará la escasez de los tokens. En medio de la ola de profunda integración entre IA y Web3, Walrus está ocupando un lugar destacado en la industria gracias a su ventaja ecológica de "almacenamiento + IA". ¿En qué escenario de IA esperas que Walrus logre un avance? #Walrus