Bratři, obsah je trochu suchý, trpělivě si ho přečtěte až do konce. V dnešní době rychlého rozvoje AI se data stala nejzákladnějším výrobním faktorem. Nicméně, když AI agenti nebo modely dělají klíčová rozhodnutí, často nemůžeme ověřit kvalitu, zdroj a úplnost jejich tréninkových dat. To se stalo největším neviditelným zabijákem v AI průmyslu.

Podle analýzy Walrusl selhává 87 % AI projektů ještě před vstupem do fáze výroby, hlavním viníkem jsou právě problémy s kvalitou dat. Odchylky, znečištění a neznámá data mohou vést k tomu, že modely v oblastech jako je zdravotnictví, finance a autonomní řízení zveličují chyby, což má katastrofální následky.

Ekonomické náklady špatných dat jsou ještě úžasnější. Velikost trhu AI průmyslu již překročila 200 miliard dolarů, ale kvůli problémům s daty dochází k selhání projektů a neefektivitě, což každoročně způsobuje globální ztráty ve výši stovek miliard dolarů. V oblasti digitální reklamy činí roční výdaje přibližně 750 miliard dolarů, z nichž téměř 1/3 je zbytečně ztracena kvůli podvodům, falešnému provozu a neověřitelným transakčním datům. Nedostatek důvěryhodného sledování zdrojů brání inzerentům potvrdit pravdivost zobrazení, nabídek a konverzí, což přetrhává důvěryhodnost řetězce a nakonec brání zdravému rozvoji celého ekosystému.

Walrus Protocol je řešení zaměřené na tuto bolest. Jako platforma pro vývojáře bez ohledu na řetězec, postavená na síti Sui, se Walrus zaměřuje na vytváření ověřitelného datového trhu pro dobu AI. Jeho základní inovace spočívá v zajištění ověřitelnosti dat od zdroje, každý soubor získá jedinečné ověřitelné ID, veškerá historie změn je šifrovaně sledována prostřednictvím Sui objektového úložiště, což zajišťuje jasnost původu, prokazatelnost integrity a okamžité odhalení podvodů.

Technicky, Walrus používá dvourozměrný kód Red Stuff, který vyžaduje přibližně 4,5násobek úložného prostoru k dosažení vysoké dostupnosti a tolerance chyb, což je podstatně nižší než náklady tradičních plně replikovaných řešení. Současně, pomocí ukotvení důkazu o dostupnosti na Sui řetězci, data nejen trvale ukládají, ale také mohou být programově spravována, podporující kontrolu přístupu prostřednictvím chytrých smluv, monetizaci a automatizaci procesů. To umožňuje, aby tréninková data AI mohla být zpečetěna na řetězci, a rozhodování agentů se stává transparentním a auditovatelným.

V praxi již Walrus spolupracoval s několika projekty, v oblasti reklamních technologií ve spolupráci s Alkimi, aby realizoval záznamy o zobrazení a transakcích odolné vůči podvodům; v scénářích AI agentů a generování videí poskytuje spolehlivé úložiště pro modely a datové sady, čímž se zbavuje rizika jednotlivého bodu selhání centralizovaného cloudu. Na rozdíl od řešení jako Filecoin nebo Arweave je Walrus lépe přizpůsoben potřebám AI a agenturní ekonomiky co se týče rychlosti vyhledávání horkých dat, programovatelnosti a nákladů.

Celkově, jako platforma pro vývojáře bez ohledu na řetězec na síti Sui, Walrus vytváří ověřitelnou infrastrukturu speciálně pro AI agenty a datové trhy, každý soubor získává jedinečné ověřitelné ID od zdroje, veškerá historie změn je šifrovaně sledována prostřednictvím Sui objektů, což zajišťuje jasnost původu, prokazatelnost integrity a okamžité odhalení podvodů. To umožňuje, aby byla data zpečetěna na řetězci, od tréninkových dat AI po odolné záznamy o zobrazení a transakcích v reklamních technologiích.

@Walrus 🦭/acc $WAL #walrus