Dlaczego Walrus jest najłatwiejszy do wprowadzenia w scenariuszach „szarej zgodności”
„Czysta woda jest płytka, mętna woda jest głęboka.”
Mówię o „szarej zgodności”, nie jest to nielegalne, ani nie jest to na granicy.
Chodzi o rzeczywiste potrzeby w rzeczywistości, chęć do zgodności, ale niemożność pełnej przejrzystości.
Rynek prognoz, dane AI, zarządzanie ryzykiem finansowym, platformy treści, w rzeczywistości są takie same.
Regulatorzy interesują się trzema rzeczami:
Czy przestrzegano zasad, czy coś zostało zmienione, czy można to zbadać po fakcie.
Ale nie muszą widzieć wszystkich szczegółów.
Problem polega na tym, że tradycyjne rozwiązania tego nie potrafią.
Publiczne łańcuchy są całkowicie przejrzyste, dane po wprowadzeniu do łańcucha są publiczne.
Usługi w chmurze są czarną skrzynką, musisz bezwarunkowo ufać platformie.
Dla wielu „półzgodnych” scenariuszy, obie te drogi są nie do przyjęcia.
Walrus idealnie pasuje w środek.
Nie podejmuje decyzji za Ciebie, ani nie bierze odpowiedzialności,
on tylko gwarantuje jedną rzecz: stan danych jest prawdziwy i weryfikowalny.
Dane same w sobie są szyfrowane,
zasady mogą być weryfikowane,
wyniki mogą być potwierdzane,
ale proces nie musi być ujawniany wszystkim.
Jednym słowem:
Możesz udowodnić, że przestrzegasz zasad, ale nie musisz biegać nago.
To właśnie jest umiejętność, której najbardziej brakuje w scenariuszach szarej zgodności.
Dlatego te scenariusze najłatwiej się wprowadzają.
Mają trzy cechy:
Prawdziwe potrzeby, wyraźne problemy, szybkie decyzje.
Dopóki system nie narusza zasad, potrafi wyjaśnić i cofnąć się, będzie przyjmowany.
Widzę również ścieżkę bardzo wyraźnie:
Najpierw rynek prognoz, rynek danych,
potem prywatne dane AI i półzgodne finanse,
na końcu najbardziej rygorystyczne obszary regulacyjne.
Dlatego Walrus nie „chce iść w szarość”,
ale szanuje złożoność rzeczywistego świata.
Świat nie jest czarno-biały.
Infrastruktura, która potrafi stać stabilnie pośrodku,
często idzie dalej.
