Na conversa sobre IA, os dados costumam ser tratados como matéria-prima passiva: são coletados, copiados e consumidos. O problema é que, quando os modelos escalam, essa abordagem deixa de funcionar. Não por falta de dados, mas por falta de controle.
Walrus propõe uma mudança sutil, mas importante: os dados não são apenas arquivos armazenados, são ativos governáveis. Persistem no tempo, podem ser verificados, e seu acesso pode ser condicionado sem movê-los nem duplicá-los.
Isso abre a porta para novos fluxos: conjuntos de dados compartilhados entre aplicações, modelos que treinam sobre dados disponíveis, mas nem sempre legíveis, e mercados onde o valor não está em copiar informações, mas em referenciá-las sob regras claras.
Aqui, $WAL não incentiva o consumo massivo de dados, mas sustenta a infraestrutura que permite que esses dados existam, sejam verificados e governados em escala. @Walrus 🦭/acc não otimiza para acumular dados, mas para que possam ser usados sem perder o controle.
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Esta publicação não deve ser considerada como aconselhamento financeiro. Realize sempre sua própria pesquisa e tome decisões informadas ao investir em criptomoedas.