Si los grandes modelos de IA son la vida inteligente suprema de esta era, entonces los datos de entrenamiento son su "alimento digital". Pero en el hoy de 2026, nos enfrentamos a una absurda realidad: debido a los muros erigidos por los gigantes de la nube centralizados, este alimento está encerrado en costosas y frágiles vitrinas de vidrio. La aparición de Walrus (morsa) es como haber excavado un reservorio subterráneo profundo, que nunca se seca y es completamente abierto, en este desierto digital; no solo almacena datos, sino que está remodelando la lógica subyacente de la evolución de la IA.
Para explicar el significado de Walrus para la IA, primero debemos comprender la actual "sed de datos" en el entrenamiento de la IA. El almacenamiento centralizado tradicional como AWS es, en esencia, un "disco duro alquilado"; una vez que hay impagos o se enfrenta a presión regulatoria, los datos desaparecen. Y aunque el almacenamiento descentralizado temprano como Filecoin es seguro, la velocidad de recuperación es tan lenta como caminar en un pantano, lo que no puede satisfacer la alta demanda de rendimiento para el entrenamiento paralelo a gran escala de la IA. La genialidad de Walrus radica en que utiliza una innovadora tecnología de código de borrado (Erasure Coding), que es como descomponer un libro en mil fragmentos; incluso si se pierden varios cientos de ellos, todavía puedes restaurar instantáneamente el contenido completo del libro.
Para el entrenamiento de modelos de IA, esta “tolerancia a fallos” y “alta disponibilidad” son atractivos mortales. El evento de “envenenamiento de datos” que estalló en 2025 hizo que toda la industria se diera cuenta de que si el conjunto de entrenamiento se altera en la fase de almacenamiento, la IA pasará de ser un genio a volverse loca. Walrus, a través del mecanismo de consenso de la red Sui, ha marcado cada dato con una “huella genética” inalterable. Cada fragmento de datos es tanto disperso como transparentemente verificable en los nodos de la red, y este “estándar de verdad descentralizado” permite a los desarrolladores confiarle un núcleo de datos de varios PB.
Desde la perspectiva del modelo económico, Walrus ha roto completamente el ciclo vicioso de “renta de datos”. En el ecosistema de Walrus, el token WAL no solo es un medio de pago, sino también un programador de recursos de almacenamiento. En comparación con el modelo de Arweave de “pago único, almacenamiento permanente”, Walrus ofrece una solución de “almacenamiento flexible”. Para escenarios de entrenamiento de IA que requieren lecturas frecuentes y actualizaciones periódicas, la estructura de costos de Walrus es al menos un 60% más baja que la de los proveedores de servicios en la nube centralizados. Para enero de 2026, hemos visto que más del 30% de las plataformas de poder de cálculo descentralizadas han elegido alojar archivos de pesos preentrenados en Walrus; la lógica detrás de esto es simple: ahorrar dinero, velocidad extrema y nunca desconectarse.
Hagamos una comparación horizontal del panorama competitivo. Arweave se extiende al campo de la computación a través de AO, mientras que Walrus, gracias a su profunda vinculación con el ecosistema Sui, ha tomado un atajo hacia el “almacenamiento de objetos de alta velocidad”. La alta capacidad de procesamiento TPS de Sui proporciona a Walrus una excelente capa de gestión de metadatos. Si otros sistemas de almacenamiento descentralizado están construyendo “museos digitales”, entonces Walrus está construyendo una “fábrica de automatización digital”. Durante el proceso de entrenamiento de IA, los nodos de poder de cálculo necesitan capturar constantemente pequeños bloques de datos desde la capa de almacenamiento para iterar; la capacidad de respuesta de Walrus en milisegundos le da una ventaja casi sin competencia en la pista de DePIN (red de infraestructura física descentralizada).
Por supuesto, Walrus no está exento de desafíos. Como una infraestructura clave del ecosistema Sui, depende en gran medida de la estabilidad de la red Sui. Si hay un retraso masivo en el consenso de Sui, la eficiencia de lectura de Walrus también se verá afectada. Además, en 2026, la regulación global sobre los datos de derechos de autor de IA se está volviendo cada vez más estricta; cómo Walrus puede enfrentar la presión de cumplimiento legal mientras mantiene características de descentralización será una ventana que debemos observar de cerca en el próximo año.
Mirando hacia la segunda mitad de 2026, con la penetración del token WAL en la cadena BNB y el ecosistema de Ethereum, prevemos que surgirá un nuevo modelo de “activación de datos”: los desarrolladores de IA podrán comprar directamente en Walrus conjuntos de entrenamiento que han sido limpiados, etiquetados y que ya han completado la distribución de códigos de corrección, importándolos directamente en el clúster de cálculo con un solo clic.
Para los inversores y profesionales de Web3, prestar atención a Walrus ahora no es solo prestar atención a un proyecto de almacenamiento, sino a la reestructuración de las relaciones de producción de IA. Puedes observar el número de crecimiento de nodos de Walrus y la frecuencia de llamadas a contratos de almacenamiento en la cadena Sui; estos dos indicadores son un barómetro para medir la profundidad de su foso. Si la IA es la última herramienta inventada por la humanidad, entonces el objetivo de Walrus es convertirse en el centro de memoria más confiable de esta herramienta.
Este artículo es un análisis independiente personal y no constituye un consejo de inversión.