Fratelli, il contenuto è un po' asciutto, leggete con pazienza fino alla fine. Nell'epoca dello sviluppo rapido dell'IA, i dati sono diventati il fattore produttivo più fondamentale. Tuttavia, quando gli agenti o i modelli di IA prendono decisioni chiave, spesso non possiamo verificare la qualità, la provenienza e l'integrità dei dati di addestramento. Questo è diventato il più grande killer invisibile dell'industria dell'IA.

Secondo l'analisi di Walrusl, l'87% dei progetti di IA dichiara fallimento prima di entrare in fase produttiva, e il principale colpevole è proprio il problema della qualità dei dati. Dati distorti, contaminati e di provenienza sconosciuta possono amplificare gli errori nei modelli in scenari ad alto rischio come la medicina, la finanza e la guida autonoma, causando conseguenze disastrose.

Il costo economico dei dati errati è ancora più sorprendente. Il mercato dell'industria AI ha superato i 200 miliardi di dollari, ma a causa di problemi legati ai dati, i fallimenti e l'inefficienza dei progetti causano perdite globali che raggiungono centinaia di miliardi di dollari ogni anno. Nel settore della pubblicità digitale, la spesa annuale è di circa 750 miliardi di dollari, di cui quasi 1/3 viene sprecato a causa di frodi, traffico falso e dati di transazione non verificabili. La mancanza di fonti affidabili per il tracciamento impedisce agli inserzionisti di confermare la veridicità delle impressioni, delle offerte e delle conversioni, interrompendo la catena di fiducia e ostacolando lo sviluppo sano dell'intero ecosistema.

Il Walrus Protocol è la soluzione lanciata proprio per affrontare questo problema. Come piattaforma per sviluppatori indipendente dalla catena, costruita sulla rete Sui, Walrus si concentra sulla creazione di un mercato dei dati verificabili per l'era AI. La sua innovazione principale consiste nel realizzare la verificabilità dei dati fin dalla fonte, con ogni file che ottiene un ID verificabile unico. Tutte le storie di modifica vengono tracciate in modo crittografico attraverso l'archiviazione degli oggetti Sui, garantendo una chiara origine dei dati, una integrità dimostrabile e la rilevazione delle manomissioni.

Dal punto di vista tecnico, Walrus utilizza il codice di correzione Red Stuff a due dimensioni, che richiede solo circa 4,5 volte il costo di archiviazione per ottenere alta disponibilità e tolleranza ai guasti, ben al di sotto del costo delle tradizionali soluzioni di replica completa. Inoltre, ancorando la prova di disponibilità sulla catena Sui, i dati non solo vengono memorizzati in modo permanente, ma possono anche essere gestiti in modo programmato, supportando il controllo degli accessi tramite smart contract, la monetizzazione e l'automazione dei processi. Questo consente ai dati di addestramento AI di essere certificati sulla blockchain, rendendo le decisioni degli agenti trasparenti e verificabili.

Nella pratica, Walrus ha già collaborato con diversi progetti, collaborando nel settore della tecnologia pubblicitaria con Alkimi, per realizzare registri di impressioni e transazioni a prova di manomissione; nel contesto di agenti AI e generazione video, fornisce archiviazione affidabile per modelli e set di dati, liberandosi dal rischio di guasti a punto singolo del cloud centralizzato. Rispetto a soluzioni come Filecoin e Arweave, Walrus è più adatta alle esigenze dell'economia AI e degli agenti in termini di velocità di recupero dei dati caldi, programmabilità e costi.

In generale, come piattaforma per sviluppatori indipendente dalla catena sulla rete Sui, Walrus è progettata per creare infrastrutture verificabili per agenti AI e mercati dei dati. Ogni file ottiene un ID verificabile unico fin dalla fonte, tutte le storie di modifica vengono tracciate crittograficamente attraverso gli oggetti Sui, garantendo un'origine chiara, un'integrità dimostrabile e la rivelazione delle manomissioni. Questo rende la certificazione dei dati sulla blockchain una realtà, dalla protezione dei dati di addestramento AI a registri di impressioni e transazioni a prova di manomissione nel settore della tecnologia pubblicitaria.

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