Quando l'integrazione tra IA e Web3 diventa una tendenza industriale, l'efficienza, la sicurezza e l'accessibilità dello stoccaggio dei dati diventano il principale collo di bottiglia, mentre @Walrus 🦭/acc sta costruendo un ciclo ecologico chiuso di "stoccaggio + IA" attraverso una serie di collaborazioni di rilievo, trasformando $WAL da token di stoccaggio in una forza trainante fondamentale per le prossime generazioni di applicazioni Web3. Come strato dati centrale nell'ecosistema Sui, Walrus non si limita più allo stoccaggio di file, ma è diventato un "nucleo dati" per l'addestramento di modelli IA, applicazioni generative e strumenti decentralizzati, con una velocità di espansione ecologica e un'ampia gamma di scenari applicativi notevoli. $WAL
L'assetto ecologico dell'IA di Walrus sta mostrando un'espansione a più fronti: nella collaborazione con OpenGradient, è diventato il centro di stoccaggio dedicato per una piattaforma di ricerca decentralizzata su IA, supportando il deposito trans-ecosistema di oltre 100 modelli IA, e grazie al servizio di gestione delle chiavi decentralizzate Seal, consente un controllo degli accessi avanzato sulla blockchain, rendendo possibile lo stoccaggio e la monetizzazione di modelli IA privati; l'integrazione con la piattaforma video generativa di IA Everlyn è ancora più rappresentativa: Walrus non solo fornisce servizi di stoccaggio per oltre 5.000 video utente, ma ha anche gestito il trasferimento di un dataset di addestramento superiore ai 50 GB, grazie ai suoi vantaggi di costo contenuto e prestazioni elevate, sostituendo AWS e Azure come strato dati predefinito, sostenendo Everlyn nel completamento della conversione da immagine a video in soli 16 secondi; mentre la collaborazione con Zark Lab ha attivato la funzionalità di ricerca semantica IA, consentendo la generazione automatica di metadati per file testo, immagini, audio e video caricati su Walrus, permettendo agli utenti di effettuare ricerche precise tramite linguaggio naturale, risolvendo così definitivamente il problema della "difficoltà di scoperta dei dati" nel sistema di stoccaggio decentralizzato.
Queste collaborazioni non sono casi isolati, ma rappresentano una concentrazione della strategia ecologica di Walrus—costruendo un ciclo virtuoso di "archiviazione-applicazione-utente" attraverso legami profondi con progetti di punta nei settori dell'AI, dell'economia dei creatori, e dei servizi aziendali. Attualmente, la sua ecologia copre scenari diversificati come l'hosting di modelli AI, archiviazione di video ad alta definizione, archiviazione di dati, biblioteche di design 3D, e altro ancora, da calcoli distribuiti su io.net a biblioteche di design 3D di 3DOS, sempre più progetti scelgono di migrare sulla piattaforma Walrus. Per i detentori di WAL, l'esplosione delle applicazioni ecologiche significa una continua crescita della domanda di token: l'archiviazione dei modelli AI richiede il consumo di WAL per pagare le spese, i nodi che accettano più dati AI aumenteranno il volume di staking $WAL , e l'aumento della partecipazione alla governance rafforzerà anche la scarsità dei token. Sotto l'ondata di profonda integrazione tra AI e Web3, Walrus sta conquistando il punto di forza del settore grazie ai vantaggi ecologici di "archiviazione+AI". In quale scenario AI non vedi l'ora che Walrus faccia un breakthrough? #Walrus