關於數據安全的大多數討論都是從技術堆棧和圖表開始的，但真正的問題是記憶。你幾個月或幾年前存儲的數據今天還可以信任嗎？如果過去稍有變化，那麼基於它的每個決策都會變得不穩固。這不是理論，它悄悄發生，並且常常在造成損害之前被忽視。
我曾經看到一個團隊爭論一些本應完美匹配的數字。同一來源，同一時間，同一邏輯。每個人都指責模型或人爲錯誤。沒有人願意承認真相。數據本身隨着時間的推移而變化。沒有被黑客攻擊，沒有被刪除，只是慢慢改變了。那一刻解釋了爲什麼像Walrus這樣的系統存在。
海象不會要求用戶永遠信任存儲提供者。它不斷詢問一個艱難的問題。你是否仍然擁有數據，完全和原來一樣。它只接受證明。
這就是紀元的重要性。紀元是一個固定的時間段。在每個紀元結束時，存儲節點必須證明它們仍然持有正確的數據。如果證明失敗，系統不會猜測原因。它記錄失敗並施加後果。簡單而嚴格。
這改變了行爲。在大多數存儲系統中，責任在上傳後逐漸消失。隨着時間的推移，文件可能仍然存在，但可能是錯誤的、稍微更改的，或在部分丟失後重建不當。長期存儲並不意味着永久真相。海象通過反覆檢查和儘早檢查來保持責任的存在，以防問題擴大。
對於交易者和分析師來說，這比看起來更重要。策略、模型和回測都依賴於你自己沒有驗證的歷史數據。當數據漂移時，信心下降，執行受損，人們開始無休止地調整。後來有人發現缺失或更改的歷史，而到那時，對過程的信任已經受到損害。
海象使完整性隨時間可見。紀元證明創建了一個記錄，顯示數據在多個檢查點之間保持正確，而不僅僅是一次。這將信任轉化爲可審查的內容。
還有強大的經濟壓力。存儲節點抵押價值，如果失敗則失去它。基於激勵構建的系統通常比基於承諾構建的系統更能承受壓力。Binance研究和其他經過驗證的來源通常強調這一點，激勵比理想更重要。
海象並不完美。它依賴於採用、競爭以及激勵是否保持吸引力。並非每個用例都需要這種嚴格程度。但海象顯然選擇正確性而不是便利性。
想想AI公司多年授權訓練數據的情況。如果沒有驗證，歷史爭議會變得情緒化。通過紀元證明，它們變得事實化。這個差異可以決定合作伙伴關係、訴訟和聲譽。
基礎設施的價值緩慢顯現。當其他系統在壓力下失敗時，它纔會出現。海象正是爲這個時間線而構建的。紀元不是一個技巧。它們是由代碼強制執行的習慣，一種檢查而不是假設的習慣，並拒絕讓時間模糊真相。
數據不需要令人興奮。它需要在無人觀看時是正確的。海象正在下注，證明真相一次又一次勝過一次請求信任。這個賭注與事物真正的破裂方式相匹配，這就是它的重要性。
