Nepríjemná pravda o AI v Web3
Povíme si o AI v Web3 upřímně, ne o hype verzi, ale o praktické záležitosti.
Všichni milují myšlenku decenteralizovaného AI. Agenti na řetězci. Autonomní systémy. Modely vlastněné komunitou. Ale je jedna část této příběhu, která málo někdy zasahuje, a bez ní všechno ostatní vlastně nefunguje.
AI potřebuje paměť.
Ne symbolickou paměť. Skutečnou paměť. Trénovací data, váhy modelu, protokoly, výstupy a historii. A dnes je většina toho stále uložena na centrálních servery, i když všechno ostatní tvrdí, že je decenteralizované.
Tato nesrovnalost má větší význam, než si lidé uvědomují.
Kde důvěra tichounce selhává
Můžete umístit AI agenta na řetězec a přesto nemít ponětí, odkud pochází jeho data. Nemůžete zkontrolovat, jak se naučil. Nemůžete zjistit, zda se jeho soubor dat změnil. Jednoduše musíte věřit, že nic důležitého nebylo za scénou změněno.
Pro systémy, které mají být transparentní a minimalizované důvěry, je to velká mezeru.
Tady začíná Walrus působit méně jako infrastruktura a více jako chybějící dílek hlavolamu.
Proč ověřitelné změny dat mění vše
Walrus umožňuje ukládat velké soubory dat decenteralizovaným způsobem, kde lze v čase dokázat jejich dostupnost. To znamená, že systémy AI mohou odkazovat na data, která tichounce nezmizí nebo se bez stop nezmění.
Pro tvůrce AI je to obrovské. Znamená to, že modely lze auditovat. Trénovací data lze sdílet bez ztráty kontroly. Komunity mohou spravovat soubory dat místo toho, aby důvěřovaly jedné entitě.
Přeměňuje AI z černé skříně na něco, co je více odpovědné.
Jak to pasuje k Sui
Společně s Sui jsou role jasné. Sui řídí provádění a vlastnictví. Walrus řídí paměť a škálu.
Jeden rozhoduje, co AI dělá. Druhý pamatuje, jak se to stalo.
Proč to má dlouhodobý význam
AI bude stále více závislé na datech. Pokud má Web3 udržet své sliby, potřebuje infrastrukturu, která bere data stejně vážně jako hodnotu.
#Walrus připadá jako tichý krok v tomto směru. Nevýrazný. Jen potřebný.
