Nel processo di adozione su larga scala della tecnologia blockchain, lo storage decentralizzato è sempre stato il principale collo di bottiglia nello sviluppo delle applicazioni Web3. Le soluzioni tradizionali come IPFS dipendono dalla volontà dei nodi di contribuire con banda, Arweave si propone come punto di forza con lo storage permanente ma sacrifica la flessibilità, mentre i costi di storage di Filecoin rimangono superiori a quelli dei servizi cloud centralizzati. Nel 2025, il Walrus Protocol, incubato dal team fondatore di Sui Network, Mysten Labs, entra in scena con un finanziamento di 140 milioni di dollari e una valutazione di 2 miliardi di dollari, ridefinendo il paradigma dello storage decentralizzato attraverso la tecnologia di codifica e cancellazione e una profonda collaborazione con l'ecosistema Sui.
1. Progresso tecnico: economia della memorizzazione con codici di cancellazione
1.1 Codifica RedStuff: da replica ridondante alla tolleranza matematica agli errori
La memorizzazione distribuita tradizionale utilizza strategie a più repliche (come 3 repliche), con un'efficienza di memorizzazione del solo 33%, e non può resistere alla manomissione da parte di nodi malevoli. Il RedStuff a codifica bidimensionale di Walrus suddivide i dati in N blocchi di dati e M blocchi di verifica, realizzando una tolleranza agli errori (N,M) tramite operazioni matriciali. I dati sperimentali mostrano che è sufficiente avere dati da 3 nodi su 4 per ripristinare file completi, aumentando l'efficienza di memorizzazione al 75%, rispetto a un miglioramento del 300% rispetto alla soluzione a 3 repliche, e riducendo il consumo energetico del 66%.
Il vantaggio principale di questo meccanismo di codifica è:
Tolleranza agli errori elastica: anche se due terzi dei nodi sono offline o i dati sono stati manomessi, è possibile ricostruire i dati originali attraverso blocchi di verifica;
Scalabilità dinamica: supporta l'espansione del numero di nodi di memorizzazione da decine a migliaia, senza necessità di ricostruire i dati;
Resistenza agli attacchi bizantini: combinando il meccanismo di verifica hash di Sui, è possibile rilevare in tempo reale i comportamenti di manomissione dei dati.
1.2 Architettura di memorizzazione verde: dai data center ai dispositivi edge
Walrus raggiunge un aumento dell'efficienza energetica tramite tre innovazioni:
Meccanismo di memorizzazione a frammenti: suddivide un dataset di addestramento AI da 10TB in 100.000 frammenti, distribuiti su PC e dispositivi NAS comuni in tutto il mondo, evitando il consumo energetico per il raffreddamento dei data center specializzati;
Consenso a basso consumo energetico: utilizza il meccanismo di consenso Narwhal-Tusk, con una potenza media di nodo di soli 12W (solo 1/20 rispetto ai server tradizionali);
Incentivi per energia rinnovabile: fornisce sussidi in token WAL ai nodi che utilizzano energia solare e eolica, con il 37% dei nodi nella rete di test che adotta energia pulita (media del settore 12%).
Un team AI ha mostrato che il costo di memorizzazione di 10TB di dati con Walrus è di 15 dollari/anno, con un'emissione di carbonio di 1.2 tonnellate di CO₂, riducendo del 68% rispetto alla memorizzazione cloud tradizionale.
2. Cooperazione ecologica: Sui Layer1 inietta geni di prestazione nella memorizzazione
2.1 Modello ad oggetti e elaborazione parallela: superare il limite delle prestazioni di memorizzazione
Il modello di dati centrato sugli oggetti di Sui si combina perfettamente con la memorizzazione frammentata di Walrus:
Conferma istantanea delle transazioni: le operazioni di memorizzazione che coinvolgono oggetti di proprietà unica (come l'aggiornamento dei metadati NFT) possono bypassare il consenso globale, realizzando conferme nell'ordine di millisecondi.
Scrittura parallela su memoria: attraverso un meccanismo di consenso bizantino per la trasmissione, le richieste di memorizzazione di diversi oggetti possono essere elaborate in parallelo, con un picco di TPS nella rete di test che raggiunge le 100.000 unità.
Espansione della memoria a basso costo: la capacità di scalabilità orizzontale di Sui riduce esponenzialmente i costi di memorizzazione di Walrus con l'aumentare del numero di nodi, attualmente i costi sono solo 1/500 rispetto ad Arweave.
2.2 Contratti intelligenti Move: rendere la memorizzazione una risorsa programmabile
Walrus astrae la capacità di memorizzazione in oggetti programmabili su Sui, supportando la realizzazione tramite contratti intelligenti:
Controllo delle versioni dinamico: i dataset di addestramento AI possono aggiornare i blocchi di verifica in tempo reale, senza la necessità di caricare nuovamente l'intero file;
Memorizzazione attivata da condizioni: regola automaticamente il livello di ridondanza dei dati in base al tasso di collaterale dei protocolli DeFi;
Scambio di risorse di memorizzazione: gli utenti possono confezionare lo spazio di memorizzazione inutilizzato come NFT e scambiarlo su SuiDEX.
Ad esempio, un progetto NFT ha realizzato aggiornamenti dinamici dei metadati tramite il contratto Walrus: quando l'artista modifica l'opera, è sufficiente aggiornare il blocco di verifica per completare la sincronizzazione della rete, riducendo i costi di memorizzazione del 90%.
3. Modello economico: meccanismo a doppio token che bilancia efficienza e sicurezza
3.1 Token WAL: il cuore della governance e dello staking
La fornitura totale di WAL è di 5 miliardi di unità, con un design a triplo uso:
Pagamento per la memorizzazione: gli utenti pagano WAL per bloccare lo spazio di memorizzazione, l'80% di WAL viene distrutto quando si eliminano i dati (meccanismo deflazionistico);
Staking dei nodi: i nodi di memorizzazione devono mettere in staking WAL per partecipare alla rete, l'ammontare dello staking è correlato alla capacità di memorizzazione e alla quota di premi;
Voto di governance: i detentori di WAL possono votare on-chain su proposte relative alle strategie di ridondanza dei dati, alle regole di penalizzazione dei nodi, ecc.
3.2 Token FROST: micro-pagamenti e incentivazione dettagliata
1 WAL = 1 miliardo di FROST, realizzando tre funzioni principali:
Ricompensa a livello di frammento: ogni nodo può guadagnare FROST per ogni frammento di dati memorizzato, evitando la suddivisione eccessiva di WAL;
Meccanismo di sfida: terze parti possono mettere in staking FROST per lanciare sfide sulla disponibilità dei dati ai nodi, i vincitori ricevono premi;
Certificazione dei nodi verdi: i nodi che utilizzano energia rinnovabile possono ricevere ulteriori sussidi in FROST.
4. Applicazioni: dai dataset AI al livello DA cross-chain
4.1 Decentralizzazione dei dati per l'addestramento AI
Una società di guida autonoma utilizza Walrus per memorizzare 1PB di dati di test su strada:
Vantaggio di costo: i costi di memorizzazione annuali sono scesi da 230.000 dollari di AWS a 30.000 dollari;
Garanzia di sicurezza: attraverso i codici di cancellazione si assicura che anche se alcuni nodi vengono attaccati, i dati possano comunque essere recuperati;
Conformità: supporta il 'diritto all'oblio' richiesto dal GDPR, consentendo la cancellazione di frammenti di dati sensibili tramite contratti intelligenti.
4.2 Livello di disponibilità dei dati Rollup
Un progetto ZK-Rollup integra Walrus come livello DA:
Riduzione dei costi di memorizzazione: il costo di memorizzazione per GB di dati è sceso da 1,5 dollari di Filecoin a 0,02 dollari;
Resistenza alla censura: i frammenti di dati sono distribuiti su nodi globali, evitando singoli punti di guasto;
Prontezza immediata: combinando la conferma istantanea di Sui, completando simultaneamente le transazioni L2 e l'invio di dati.
4.3 Livello di condivisione della memorizzazione cross-chain
Walrus realizza la compatibilità cross-chain tramite i seguenti meccanismi:
Rete di relay: distribuzione di nodi leggeri su catene come Solana ed Ethereum, per verificare le prove di memorizzazione di Walrus;
Interfaccia API universale: supporta vari protocolli come HTTP, gRPC, consentendo agli sviluppatori di migrare senza problemi le applicazioni;
Scambio atomico: realizza lo scambio immediato di WAL con altri token ecologici attraverso il ponte cross-chain di Sui.
5. Sfide e futuro: la prossima tappa della rivoluzione della memorizzazione
Nonostante Walrus abbia fatto progressi nell'architettura tecnica e nella cooperazione ecologica, affronta ancora tre grandi sfide:
Dilemma del cold start: è necessario attrarre un numero sufficiente di nodi di memorizzazione per costruire un effetto rete;
Incertezze normative: i requisiti di conformità globale per la memorizzazione decentralizzata non sono ancora chiari;
Pressione da iterazione tecnologica: è necessario ottimizzare continuamente gli algoritmi di codici di cancellazione per affrontare le minacce del calcolo quantistico.
Nel Q4 2025, Walrus prevede di lanciare un cruscotto di sostenibilità, visualizzando in tempo reale i dati sulle emissioni di carbonio della rete e introducendo aggiornamenti agli algoritmi di compressione dei dati, con una previsione di riduzione ulteriore del 15% della domanda di memorizzazione. Con l'esplosione delle applicazioni DeFi, GameFi e SocialFi nell'ecosistema Sui, Walrus ha il potenziale per diventare il 'livello di infrastruttura di memorizzazione' del Web3, ridefinendo la sovranità dei dati.
Questa rivoluzione della memorizzazione, innescata dai codici di cancellazione, non riguarda solo l'ottimizzazione dei parametri tecnici, ma sta anche ricostruendo la logica di distribuzione del valore di Internet: quando la memorizzazione passa da risorse monopolistiche fornite da fornitori centralizzati a beni pubblici programmabili mantenuti congiuntamente da utenti globali, le fondamenta del Web3 saranno più solide.