Jens_

Web3インフラに深く関わるほど、一つのことがより明確になってくる。多くのブロックチェーンが遅いトランザクションや高額な手数料のため失敗しているのではなく、データが常に後回しにされてきたことが問題なのだ。実行レイヤーやスマートコントラクト、アプリケーションは構築されるが、そのアプリが実際のファイルや実データセット、長期的なデータの可用性を扱い始めると、問題が顕在化し始める。だからこそ、ウォルラスプロトコルを学ぶほど、それは実験というより、Web3が欠いていた基盤のように感じられるようになった。

私はWeb3インフラの進化を長く見守ってきたが、一つのパターンが繰り返されていることに気づいた。毎回、注目は最初はトークンやナラティブ、短期的なインセンティブに集まる。しかし、エコシステムがスケーラブルかどうかを決定する本当の難題は、ほとんど無視され、ほとんど手遅れになるまで放置される。データがそのような問題の一つだ。まさにその理由から、ウォルラスプロトコルが私にとって際立っているのだ。

大多数の人がブロックチェーンインフラについて話すとき、依然として1秒あたりの取引数やガス料金といった点に注目している。これらの点は重要だが、それだけでは現在の全体像を捉えることはできない。実際のアプリケーションは実際のデータを生成する。AIエージェント、ゲーム世界、ソーシャルグラフ、NFT、アーカイブ、分析、企業用途など、すべてが大規模で持続可能なデータセットに依存している。そのデータが高価で、壊れやすく、検閲されやすい場合、全体のアプリケーションスタックは脆弱になってしまう。ウォルラスは、こうした現実を踏まえて設計されている。

I have been thinking a lot about where AI actually breaks down today, and the answer is not compute or models. It is data. Every AI system, no matter how advanced, is only as good as the data it consumes. When that data is opaque, mutable, or impossible to audit, trust collapses. This is exactly where Walrus Protocol becomes critical, and why its role inside the Sui ecosystem matters far more than many people realize.

Walrus is not just another decentralized storage network. It is being positioned as a data backbone for the AI era, where data is verifiable, provable, and usable without sacrificing ownership or control. In a world where AI agents, models, and applications increasingly rely on external datasets, Walrus is solving the hardest problem quietly: how do you prove that the data feeding intelligence systems is authentic, untampered, and permissioned correctly.

At its core, Walrus treats data as a first-class asset. Every dataset stored on Walrus carries a verifiable identity. Every update is traceable. Every interaction with that data can be proven. This may sound abstract, but it is a massive shift from how data works today. Most AI pipelines still rely on centralized cloud storage where data changes over time with no cryptographic audit trail. Once an AI model consumes that data, there is no way to prove what version it used or whether it was altered along the way.

Walrus changes that dynamic completely.

Built to integrate deeply with Sui, Walrus enables a new class of data workflows where provenance is guaranteed by design. Data stored on Walrus can be referenced onchain, licensed programmatically, and accessed under clearly defined rules. This creates something AI systems have never really had before: a trustworthy data supply chain.

What makes this especially powerful is how Walrus fits into the broader Sui Stack vision. While Sui provides the coordination and provenance layer, Walrus becomes the durable data layer that AI systems depend on. Data can be encrypted, shared selectively, and accessed by AI agents only under specific conditions. Instead of copying datasets across silos, models and agents can pull data directly from Walrus, knowing exactly what they are consuming and under what permissions.

For builders, this unlocks entirely new possibilities. Imagine training or running AI agents on datasets that are provably authentic, time-stamped, and auditable. Imagine launching AI products where users can verify not just the output, but the integrity of the data behind it. Walrus enables developers to move away from blind trust and toward cryptographic assurance, without giving up flexibility or scale.

This matters even more in sensitive industries. Finance, healthcare, research, and enterprise analytics all depend on data integrity. When an AI system makes a recommendation or decision, the ability to trace which dataset was used, when it was accessed, and under which license is not a nice-to-have. It is a requirement. Walrus makes this practical instead of theoretical.

There is also an economic layer here that should not be ignored. Walrus enables data markets that actually make sense for AI. Data providers can register datasets, define licensing terms, and monetize access without losing custody. AI builders can discover and consume high-quality data without legal ambiguity or trust assumptions. This creates a more balanced data economy, where value flows to the people and organizations producing useful data instead of being trapped inside closed platforms.

From the user side, the impact is subtle but profound. When AI systems are built on verifiable data, users get more consistent outputs and clearer accountability. It becomes possible to answer not just what the model says, but why it says it and what information it relied on. That shift alone changes how much confidence people can place in AI-driven decisions.

What excites me most about Walrus is that it is not chasing hype. It is solving infrastructure problems that only become visible when systems scale and stakes get real. As AI agents become more autonomous and more integrated into daily workflows, the need for verifiable, permissioned data will only increase. Walrus is being built for that future, not just for the current cycle.

In many ways, Walrus represents a reset in how we think about data in Web3 and AI. Instead of treating data as a static blob to be stored cheaply, it treats data as a living asset with identity, rules, and value. That mindset is what will allow AI systems to grow without collapsing under their own opacity.

The future of AI will not be defined by intelligence alone. It will be defined by trust. And trust starts with data. Walrus is quietly laying the foundation for that reality, one verifiable dataset at a time.
#walrus $WAL @WalrusProtocol

私は暗号資産の世界に十分な時間を費やしてきたため、プロジェクトが注目を集めようとしているのか、それとも本質的な価値を追求しているのかを見分けることができます。ほとんどのサイクルではスピード、ホットな話題、表面的なイノベーションが報酬されます。しかし、本当の金融インフラはそうしたやり方では成り立ちません。それはゆっくりと、意図的で、構築されている間はほとんど目に見えないものです。それがまさにDusk Foundationが私にとって目立つ理由です。

Duskは短期間で市場を驚かせようとしていません。多くのブロックチェーンが避けてしまう、難しいかつ不快な問題に取り組もうとしています。プライバシー、コンプライアンス、法的枠組みを損なうことなく、実際の規制された金融をオンチェーンにどう持ち込むかという問いです。この問いは、暗号資産界の多くの人々にとっては退屈に聞こえるかもしれませんが、それが機関が真に关心している問いなのです。

私は何年にもわたって多くのブロックチェーンプロジェクトを見てきましたが、私が学んだことの一つはこれです：最も重要なインフラは、最初は決して派手に見えないということです。それは退屈で遅く、暗号Twitterにはほとんど真剣すぎるように見えます。だからこそ、Duskは私にとって今際立っています。

ほとんどのナラティブがハイプサイクル、迅速なTVLグラブ、または短期的なインセンティブの周りを回っている間、Dusk Foundationははるかに難しく、はるかに価値のあるものを構築しています。彼らは、プライバシー、コンプライアンス、または法的構造を壊すことなく、実際に規制された金融をオンチェーンでサポートできるブロックチェーンを設計しています。一見すると興奮するようには思えないかもしれませんが、資本が本当にどこに移動したいのかを理解すれば、それは非常に重要です。

私はダスク財団を長期間注目してきましたが、正直に言って、これは騒ぎを引き立てようとはしないプロジェクトの一つです。ダスクはヒートサイクルや短期間の価格上昇のために作られたものではありません。ブロックチェーンが実際のルールや規制、そして現実の金融システムと連携できる未来のために作られています。

ダスクの最も気に入っている点は、その明確さです。最初から焦点は明確でした：規制と調和するプライバシー。ほとんどのブロックチェーンは一方の極に傾きます。完全に公開されたもので機関にとっては使えない、あるいはプライバシーを極端に追求しすぎてコンプライアンスが不可能になる、という二択です。ダスクはその中間を捉えており、このバランスは構築が非常に難しいものです。