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Sistemas Web3 nativos de IA têm necessidades de dados fundamentalmente diferentes das aplicações descentralizadas tradicionais. A maioria das blockchains foi projetada para executar transações e manter um estado mínimo, e não para persistir grandes conjuntos de dados em evolução durante longos períodos de tempo. Os sistemas de IA, por outro lado, são intensivos em dados por natureza. Eles dependem de dados de treinamento, pesos do modelo, registros de inferência e ciclos contínuos de feedback. Isso cria uma discrepância estrutural entre o que as cadeias de execução são otimizadas para e o que os fluxos de trabalho de IA realmente exigem.
Cadeias de execução como Ethereum, Solana, BNB Chain e Sui são otimizadas para computação e coordenação. Elas impõem consenso, gerenciam transições de estado e garantem resultados determinísticos. Persistir grandes volumes de dados diretamente nessas cadeias é caro e ineficiente. Os custos de armazenamento aumentam rapidamente, o crescimento do estado torna-se um fardo e a disponibilidade de dados a longo prazo não é o principal objetivo de design. À medida que as aplicações de IA se movem para a cadeia, essa limitação se torna mais visível.
Sistemas de IA também requerem persistência além da execução imediata. Conjuntos de dados de treinamento devem permanecer acessíveis para auditoria. As saídas do modelo muitas vezes precisam ser reproduzíveis. Decisões de inferência podem precisar ser revisadas muito tempo depois da execução. Se esses dados forem armazenados offchain em serviços centralizados, o sistema perde uma das propriedades centrais do Web3: minimização da confiança. Os usuários são forçados a confiar que os dados não foram alterados, removidos ou divulgados seletivamente.
É aqui que uma camada dedicada de disponibilidade de dados se torna necessária. Uma camada de disponibilidade de dados não compete com cadeias de execução. Em vez disso, ela se concentra em garantir que os dados permaneçam acessíveis, verificáveis e duráveis ao longo do tempo. O Walrus foi projetado para operar nessa camada. Seu papel não é executar modelos de IA ou executar lógica, mas garantir que os dados dos quais esses sistemas dependem possam ser recuperados e verificados independentemente de qualquer provedor único.
Sistemas Web3 nativos de IA também introduzem o tempo como uma variável crítica. Modelos evoluem. Conjuntos de dados mudam. Ciclos de feedback criam novos dados continuamente. Um sistema de IA útil deve preservar o contexto histórico, não apenas o estado mais recente. Sem armazenamento persistente, as decisões da IA tornam-se opacas e a responsabilidade se erode. O Walrus aborda isso tratando os dados como um recurso de longa duração, em vez de um subproduto temporário da computação.
Outro requisito chave para sistemas de IA é a verificabilidade. Em pipelines de IA centralizados, os usuários não têm como confirmar que um modelo foi treinado em um conjunto de dados específico ou que as saídas foram geradas a partir de uma versão particular de um modelo. Em sistemas descentralizados, essa verificação se torna essencial. O Walrus suporta a verificação criptográfica de dados armazenados, permitindo que os fluxos de trabalho de IA referenciem conjuntos de dados e artefatos de uma maneira que pode ser verificada de forma independente, sem confiar em um servidor central.
A escalabilidade também é crítica. Conjuntos de dados de IA são grandes e muitas vezes não estruturados. O armazenamento tradicional baseado em replicação torna-se ineficiente em escala. O Walrus utiliza codificação de apagamento e armazenamento distribuído para reduzir sobrecarga enquanto mantém resiliência. Isso o torna mais adequado para dados de IA de alto volume do que simplesmente armazenar blobs através de camadas de execução ou confiar em armazenamento offchain replicado.
Importante, o Walrus não assume exclusividade. Sistemas de IA podem ser executados em múltiplas cadeias, coordenar através de diferentes ambientes de contratos inteligentes ou interagir com serviços offchain. Uma camada de disponibilidade de dados neutra permite que esses sistemas compartilhem uma fonte comum de verdade para dados sem forçar a convergência no nível de execução. Isso apoia uma pilha Web3 de IA mais modular e interoperável.
Nesse contexto, o Walrus funciona como memória em vez de lógica. Cadeias de execução decidem o que acontece. O Walrus garante que os dados por trás dessas decisões permaneçam acessíveis. À medida que a IA se torna mais integrada ao Web3, essa separação se torna menos opcional e mais fundamental.
A IA nativa Web3 não é limitada apenas pela computação. É limitada pelo que pode lembrar, verificar e preservar. O Walrus se posiciona precisamente nesse espaço, não competindo com cadeias, mas apoiando-as onde estão estruturalmente limitadas.
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