Die meisten Menschen hören „dezentrale Speicherung“ und stellen sich eine Lagerhalle vor. Aber #walrus hat ein anderes Bild verfolgt: Speicherung als aktiver Bestandteil im Zeitalter der KI, bei dem Daten nicht nur gespeichert, sondern auch verwaltet, nachgewiesen und von autonomen Systemen genutzt werden. Der Update-Zyklus November 2025 ist am besten als Brücke zwischen „Walrus als Speicherschicht“ und „Walrus als Datenebene für nachweisbare KI“ zu verstehen. Im Jahr 2026 wird dieser Unterschied wichtig sein, da der Markt zunehmend allergisch auf vage KI-Token reagiert, aber weiterhin Infrastruktur belohnt, die echten Wert in KI-Workflows nachweisen kann.
Beginne erneut mit den Hackathon-Spuren, denn die Spuren offenbaren die Strategie. "Datenwirtschaft & Märkte" signalisiert, dass @Walrus 🦭/acc Daten entdeckbar und handelbar sein sollen. "KI und Daten" signalisiert, dass Walrus Datenintensive KI-Pipelines erwartet. "Nachweislich authentisch" signalisiert, dass Provenienz ein erstklassiges Produktziel ist, nicht nur ein Nachgedanke. "Privatsphäre & Sicherheit" signalisiert, dass Walrus nicht die übliche Web3-Falle möchte, in der alles öffentlich ist und daher viele echte Datensätze nicht teilnehmen können. Zusammengenommen ist es ein Blueprint für eine Zukunft, in der Datensätze wie Vermögenswerte behandelt werden, die gespeichert, genehmigt, lizenziert und auditiert werden können – ohne zentrale Silos zu vertrauen.
Seal ist das fehlende Puzzlestück, das Privatsphäre und Zugangskontrolle in großem Maßstab glaubwürdig macht. Die Erzählung des Hauptnetzeinführungs von Seal ist einfach: Verschlüsselung plus Durchsetzung der On-Chain-Richtlinien, gestaltet für die Sui- und $WAL Ökosysteme. Das bedeutet, dass die Regeln, wer auf Daten zugreifen kann, nicht nur in einem Servicevertrag dokumentiert sind; sie werden vom System durchgesetzt. Praktisch bedeutet dies, dass dies das ist, was Unternehmen und regulierte Anwendungsfälle benötigen. Im Jahr 2026, wenn Händler die Behauptungen "unternehmensbereit" abwägen, suchen sie nach greifbaren Primitiven wie Zugangskontrolle, Verschlüsselung und durchsetzbaren Berechtigungen. Seal ist ein klarer Versuch, genau das bereitzustellen und Walrus zu einer Datenplattform zu machen, auf der private Datensätze weiterhin auf programmierbare Weise verwendet werden können.
Jetzt füge Nautilus in die Geschichte ein. Auch wenn ein Datensatz gespeichert und zugangskontrolliert ist, benötigen KI-Workflows dennoch Ausführungskontexte, die vertrauenswürdig sind. Die Sui "verifiable AI control plane"-Rahmenbedingungen positionieren Nautilus als die vertrauliche Ausführungsschicht, die überprüfbare Beweise liefert, dass Berechnungen wie behauptet durchgeführt wurden. Im Jahr 2026 ist dies wichtig, da sich die Landschaft der KI-Agenten in Richtung Systeme bewegt, die Aktionen mit realen Konsequenzen ausführen: Handelsgeschäfte, Käufe, Datenabfragen, Workflow-Orchestrierung. Wenn ein Agent beweisen kann, auf welche Daten er zugegriffen hat, welche Richtlinie er befolgt hat und was er ausgeführt hat, dann werden Audits möglich und Vertrauen messbar. Walrus verankert die Datenseite dieser Beweis-Kette.
Die Baselight-Integration ist das beste Beispiel dafür, wie Walrus dies in einen echten Produktzyklus verwandeln möchte. Baselight beschreibt die Integration als eine Möglichkeit, Dateien dauerhaft mit Walrus zu speichern und sie dann in Echtzeit mit Baselight zu erkunden und zu analysieren, ohne dass eine traditionelle Backend-Infrastruktur erforderlich ist. Walrus’ eigene Rahmenbedingungen gehen tiefer, indem sie beschreiben, wie Blobs strukturierte, abfragbare und monetisierbare Datensätze durch Baselight werden können. Dies ist wichtig, da es zeigt, dass Walrus nicht nur auf "Dezentralisierung" setzt. Es setzt auf die Bequemlichkeit des Workflows: speichern → aktivieren → analysieren → monetisieren, mit weniger beweglichen Teilen. Wenn dies ein wiederholbares Muster über mehrere Apps hinweg wird – nicht nur Baselight – dann wird Walrus weniger wie ein einzelnes Produkt und mehr wie eine Ermöglichungsschicht, von der viele Produkte abhängen. Diese Abhängigkeit ist das, was Infrastruktur-Token anstreben.
Bis Ende 2025 und in das Jahr 2026 hob das Projekt auch eine breitere Positionierung "Datenmärkte für die #AI Ära" hervor und präsentierte Partnerschaften und #ecosystem Beispiele, die KI-Agenten und datengetriebene Apps betonen. Diese Art der Positionierung kann für viele Projekte leer sein, aber Walrus koppelt sie mit greifbaren Primitiven: Speicherung, Verfügbarkeit, Programmierbarkeit und Zugangskontrolle, plus Ökosystem-Tools durch den Sui-Stack. Wenn professionelle Händler dies bewerten, stellen sie oft eine klare Frage: "Kann diese Erzählung ohne Marketing verteidigt werden?" Im Fall von Walrus kommt die Verteidigung von den Komponenten des Stacks und dem Versandrhythmus, nicht von Versprechungen.
Der Nutzen von Token bleibt ein zentraler Bestandteil dafür, ob die Erzählung in ein nachhaltiges Marktinteresse übersetzen kann. Walrus gibt an, dass WAL zur Bezahlung von Speicher verwendet wird, mit einem Zahlungsmittel, das darauf ausgelegt ist, die Speicherkosten in Fiat-Termin stabil zu halten. Dies ist eine praktische Designentscheidung, die darauf abzielt, die Nutzung zu fördern, anstatt sie während der Volatilität abzuschrecken. Im Jahr 2026 neigen Top-Händler dazu, Modelle zu respektieren, die die Produktviabilität priorisieren, auch wenn sie darüber diskutieren, wie der Wert dem Token zufließt. Das Argument des optimistischen Händlers ist, dass, wenn Walrus eine Standard-Schicht zum Speichern und Referenzieren von KI-Daten und On-Chain-Agenten wird, die Nutzung eine nachhaltige Nachfrage nach WAL schaffen kann. Das Argument des vorsichtigen Händlers ist, dass der Wertzuwachs davon abhängt, wie Zahlungen, Anreize und Angebotsdynamik im Laufe der Zeit ausfallen. Beide Seiten stimmen in einer Sache überein: Die Token-These ist am stärksten, wenn die Nutzung sichtbar und messbar ist.
Eine realistische Perspektive eines Händlers für 2026 auf Walrus ist daher "Infrastruktur mit messbaren Meilensteinen." Händler achten auf Signale wie große Hackathon-Projekte, die zu Mainnet-Apps aufsteigen, Integrationen, die echtes gespeichertes Datenvolumen vorantreiben, kontinuierliche Verbesserungen bei den Werkzeugen zur Zugangskontrolle und eine breitere Übernahme über das Sui-native Bauermodell hinaus. Sie beobachten auch die Unterstützung durch Börsen und die Liquiditätsbedingungen, da Infrastruktur-Token oft in Zyklen bewegt werden, in denen die Liquidität zuerst ankommt, die Übernahme sich zweitens beschleunigt und die Bewertung drittens angepasst wird. Die Geschichte von Walrus bis heute sieht mehr nach "Adoption-first-Bau" aus, was kurzfristig langsamer sein kann, aber stärker, wenn es sich kumuliert.
