#walrus $WAL Perbatasan Komputasi Terverifikasi: Walrus sebagai Mesin untuk Pemrosesan Data Tanpa Kepercayaan
Penyimpanan terdesentralisasi sering dipandang sebagai tujuan akhir: data disimpan, misi tercapai. Bagi Walrus, penyimpanan hanyalah lapisan dasar untuk paradigma berikutnya: komputasi terverifikasi. Potensi sejati tidak hanya terletak pada penyimpanan dataset besar—seperti yang digunakan untuk pelatihan AI, pemodelan keuangan, atau penelitian ilmiah—tetapi dalam memungkinkan mereka diproses dengan cara yang meminimalkan kepercayaan, dengan hasil yang dapat diverifikasi secara kriptografis.
Ini mengubah Walrus dari repositori pasif menjadi utilitas data aktif. Pertimbangkan skenario di mana dataset rahasia disimpan di Walrus dengan enkripsi sisi klien. Kontrak pintar kemudian dapat memerintahkan komputasi pada data tersebut—misalnya, menjalankan model AI tertentu untuk menghasilkan ramalan—tanpa data mentah pernah terungkap. Komputasi ini dapat terjadi dalam Lingkungan Eksekusi Terpercaya (TEE) atau diverifikasi menggunakan bukti nol-pengetahuan. Output yang dihasilkan, bersama dengan bukti eksekusi yang benar, dapat disimpan kembali di Walrus dan terhubung langsung ke permintaan asli di rantai.
Bagi para pembangun, ini membuka aplikasi revolusioner:
· Inferensi AI Pribadi: Pengguna mengirim data terenkripsi, menerima hasil yang dihasilkan AI, dan memverifikasi model yang benar telah digunakan, semuanya tanpa kebocoran data.
· DeFi Rahasia: Melakukan analisis risiko pada catatan keuangan pribadi untuk menghasilkan skor kredit atau bukti solvabilitas, memungkinkan model underwriting baru.
· Penelitian Kolaboratif: Beberapa pihak menyumbangkan data pribadi ke kolam yang disimpan di Walrus untuk analisis, di mana komputasi dijalankan di enclave yang aman, memastikan tidak ada entitas tunggal yang dapat mengakses input mentah.
Dengan menyediakan lapisan data yang persisten, dapat diakses, dan dapat diprogram, Walrus menjadi jembatan kritis antara data mentah dan komputasi yang terpercaya. Ini memungkinkan masa depan di mana nilai data diekstraksi bukan dengan memiliki data, tetapi dengan komputasi, dan AI.
