私は分散型アプリケーションをいじるのに十分な時間を費やして、繰り返し現れるフラストレーションのパターンを認識しています。最初はすべてがシームレスに感じられます。洗練されたデータモデル、いくつかの基本的な資産、およびクリーンなUIがあります。しかし、スケールを拡大すると、特にAIを導入すると、亀裂が現れ始めます。データの重さが増し、突然「分散型」の夢が負債のように感じられ始めます。
ほとんどの開発者、私自身も含めて、最終的には中央集権的なクラウドプロバイダーに戻る壁にぶつかります。それは価値の裏切りではなく、生存の問題です。明日も機能するシステムを構築する際には、確実性がイデオロギーに勝ります。ビットがどこに保存されているかを正確に知り、それがそこに留まることを確認する必要があります。問題は、AIが「十分良い」インフラの利害関係を変えることです。AIエージェントは単にファイルを必要とするのではなく、持続的な状態、トレーニングログ、および不変の共有コンテキストを必要とします。分散型ネットワークがいくつかのノードを失い、そのデータが存在から消えた場合、AIは単に遅れるのではなく、壊れます。
長い間、Web3ストレージは信頼性を複製によって解決しようとしました：データをどこにでもコピーするだけです。それは高価で、スケールしませんし、本質的に非効率的です。最終的に、私は「私のデータはどこにありますか？」と尋ねるのをやめ、「ネットワークの30％がダークになると何が起こりますか？」と尋ね始めました。この視点の変化が私をWalrusへと導きました。大規模なコピーを作る代わりに、消去符号化を使用します。ファイルを断片に分割し、それらを広大なネットワークに散らばらせます。真実を再構築するために全ての人が集まる必要はありません；必要なのは断片の過半数だけです。
Walrusを魅力的にしているのは「スピード」ではなく「抑制」です。プロトコルは長期的な視点で設計されており、特に数ヶ月間無人で実行する必要があるAIエージェントのために作られています。ノードオペレーターは単に約束をするだけではなく、リスクを伴った利害関係があります。彼らが失敗すれば、資本を失います。さらに、支払いは前払いされるのではなく、システムがデータがまだ生きていて元気であることを確認するにつれて段階的に解放されます。これにより、報酬がマーケティングの主張ではなく、実際の可用性に結びつくフィードバックループが生まれます。
本当のインフラストラクチャは派手であるべきではありません。ストレージレイヤーがその仕事をしているなら、最終的にはそれが存在することを忘れるべきです。AIエージェントが私たちのデジタルライフの多くを扱うようになるにつれて、データは「保存されたファイル」から「アクティブなインフラストラクチャ」へと移行します。私たちは足元が揺れない基盤を必要としています。Walrusは人気コンテストに勝とうとしているわけではなく、きしみのない床を作ろうとしています。実験的な「もしかしたら」技術で満ちた世界では、最悪のシナリオを計画するシステムがまさにWeb3の次の段階に必要なものです。
