在AI智能体疯狂涌现的2025年，有一个问题被大多数人忽视了，这些智能体在哪里存储它们的记忆和状态，传统的中心化云存储虽然速度快可靠性高，但却与Web3的去中心化理念格格不入，更重要的是，它们无法提供密码学证明来验证数据的真实性和完整性，这正是Walrus试图解决的问题，它想成为去中心化世界的AWS S3，但更重要的是，它想成为AI智能体的永久记忆层。
我测试了Walrus Sites的部署过程，不得不说他们的开发者体验相当流畅，特别是与Sui生态的深度集成，让你几乎感受不到是在使用一个去中心化存储方案，上传文件、获取链接、在网页中引用，整个过程与传统CDN没有太大区别，但当你深入挖掘技术细节时，就会发现其中的创新之处，每个文件都通过Red Stuff编码分散存储在多个节点上，元数据则锚定在Sui区块链上，这种设计既保证了数据的可用性，又提供了可验证的存诸证明。
在性能方面，TTFB（首字节时间）高度依赖于边缘缓存策略，这也是为什么官方文档强烈建议使用Cloudflare或Nginx作为反向代理，在我的测试中，缓存命中时的响应速度可以做到毫秒级，与中心化CDN无异，但缓存失效时的延迟就比较感人了，因为需要从多个存储节点重建数据，这个过程中最耗时的不是数据传输，而是纠删码解码计算，特别是对于大文件而言，CPU开销相当可观。
这引出了一个有趣的问题，去中心化存储真的适合需要低延迟实时访问的AI应用吗，在我的分析中，答案是否定的，至少在当前的技术条件下，Walrus更适合作为AI训练数据的存档层，或者智能体状态的备份存储，而不是实时推理的热数据层，想象一下，一个AI智能体需要在毫秒内访问它的记忆库，但等待数据重建需要几百毫秒，这种延迟在大多数应用场景下都是不可接受的。
但Walrus有一个被低估的优势，它的可编程访问控制，通过Seal组件，开发者可以定义复杂的访问策略，比如只允许持有特定NFT的用户访问数据，或者只允许在特定时间窗口内访问，这种能力对于AI应用来说极其宝贵，特别是处理敏感数据时，你可以确保训练数据不会被未授权方访问，同时又能提供可验证的证明来显示数据使用的合规性。
我看到EverlynAI已经在这方面进行了实践，他们将用户视频数据存储在Walrus上，既降低了存诸成本，又通过区块链锚定提供了内容真实性的证明，另一个案例是Talus Network，他们使用Walrus作为AI智能体的状态存储层，确保即使智能体实例被关闭，其记忆和状态也不会丢失。
Walrus在AI生态中的定位可能不是替代性的高速缓存，而是补充性的验证层，它提供了中心化存储无法提供的可信保证，虽然牺牲了一些性能，但获得了透明性和抗审查性，在AI技术快速发展的今天，这种权衡变得越来越重要，因为人们越来越关注数据的来源和使用方式，而不仅仅是速度和成本。
