Hermanos, el contenido es un poco seco, lean con paciencia. En la actualidad, con el rápido desarrollo de la IA, los datos se han convertido en el factor de producción más crítico. Sin embargo, cuando los agentes o modelos de IA toman decisiones clave, a menudo no podemos verificar la calidad, origen y completitud de sus datos de entrenamiento. Esto se ha convertido en el mayor asesino invisible de la industria de la IA.

Según el análisis de Walrusl, el 87% de los proyectos de IA fracasan antes de entrar en la fase de producción, siendo el principal culpable el problema de la calidad de los datos. Los datos sesgados, contaminados y de origen desconocido pueden amplificar errores en escenarios de alto riesgo como la medicina, las finanzas y la conducción autónoma, causando consecuencias desastrosas.

El costo económico de los datos defectuosos es más sorprendente. El tamaño del mercado de la industria de IA ha superado los 200 mil millones de dólares, pero debido a problemas de datos, los fracasos y la ineficiencia de los proyectos provocan pérdidas de cientos de miles de millones de dólares en todo el mundo cada año. En el ámbito de la publicidad digital, el gasto anual es de aproximadamente 750 mil millones de dólares, de los cuales cerca de 1/3 se pierde en fraude, tráfico falso y datos de transacciones no verificables. La falta de fuentes confiables para el seguimiento impide que los anunciantes confirmen la autenticidad de las impresiones, las pujas y las conversiones, rompiendo la cadena de confianza y obstaculizando el desarrollo saludable de todo el ecosistema.

El Protocolo Walrus es la solución lanzada específicamente para este dolor. Como una plataforma de desarrolladores independiente de la cadena construida sobre la red Sui, Walrus se centra en crear un mercado de datos verificables para la era de la IA. Su innovación central reside en lograr la verificabilidad de los datos desde la fuente, cada archivo obtiene una ID verificable única, toda la historia de modificaciones se rastrea encriptada a través del almacenamiento de objetos de Sui, asegurando un origen de datos claro, integridad comprobable y que cualquier manipulación sea detectada.

Técnicamente, Walrus utiliza códigos de corrección de errores de dos dimensiones Red Stuff, que requieren aproximadamente 4.5 veces el costo de almacenamiento para lograr alta disponibilidad y tolerancia a fallos, muy por debajo del costo de las soluciones de replicación completa tradicionales. Al mismo tiempo, al anclar las pruebas de disponibilidad en la cadena de Sui, los datos no solo se almacenan de forma duradera, sino que también pueden ser gestionados de forma programática, apoyando el control de acceso a través de contratos inteligentes, monetización y flujos automatizados. Esto permite que los datos de entrenamiento de IA puedan ser sellados en la cadena, haciendo que la toma de decisiones por parte de agentes sea transparente y auditable.

En la práctica, Walrus ya ha colaborado con varios proyectos, en el ámbito de la tecnología publicitaria colaborando con Alkimi, logrando impresiones y registros de transacciones a prueba de manipulaciones; en escenarios de agentes de IA y generación de videos, proporcionando almacenamiento confiable para modelos y conjuntos de datos, liberándose del riesgo de un punto único de falla en la nube centralizada. En comparación con soluciones como Filecoin y Arweave, Walrus es más adecuado para las necesidades de la IA y la economía de agentes en términos de velocidad de recuperación de datos calientes, programabilidad y costos.

En general, como una plataforma de desarrolladores independiente de la cadena sobre la red Sui, Walrus está diseñada para crear infraestructura verificable para agentes de IA y mercados de datos, cada archivo obtiene una ID verificable única desde la fuente, toda la historia de cambios se rastrea encriptada a través de objetos de Sui, asegurando un origen claro, integridad comprobable y que cualquier manipulación sea expuesta. Esto hace que el sellado de datos en la cadena se convierta en una realidad, desde la protección contra manipulaciones en conjuntos de datos de entrenamiento de IA, hasta registros a prueba de manipulaciones de impresiones y transacciones en tecnología publicitaria, todos ya están implementados.

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