walrus

Walrus verändert die Art und Weise, wie Daten in Web3 gespeichert und abgerufen werden, indem es eine flexible, sichere und entwicklerfreundliche Web-API bietet. Mit ihr können Entwickler Text, Dateien oder sogar mehrere gruppierte Dateien (Quilts) direkt im dezentralen Netzwerk mithilfe einfacher HTTP-Anfragen speichern. Jeder gespeicherte Blob erhält eine eindeutige ID, die jederzeit über Aggregator-Endpunkte abgerufen werden kann. Benutzer können die Speicherung anpassen, beispielsweise hinsichtlich Dauer, Permanenz und Metadaten, wodurch sie vollständige Kontrolle über ihre Daten haben. Quilts ermöglichen die effiziente Gruppierung mehrerer Dateien für eine einfachere Verwaltung. Öffentliche Testnetzwerk-Endpunkte ermöglichen die Experimentierung ohne Aufbau, während das Mainnet sichere, tokenbasierte Speicherung mit $WAL und $SUI gewährleistet. Durch die Verbindung der Einfachheit von Web2 mit der Dezentralisierung von Web3 bietet Walrus zuverlässige, transparente und programmierbare Speicherlösungen für Entwickler und Nutzer weltweit.

Mit der Ausweitung von Web3 wird die sichere und effiziente Datenverwaltung wichtiger denn je. Walrus bietet eine dezentrale Speicherlösung, indem Dateien in kleinere Teile zerlegt und auf mehrere Knoten verteilt werden, was hohe Zuverlässigkeit und Sicherheit gewährleistet. Die Befehlszeilenschnittstelle (CLI) ermöglicht es Benutzern und Entwicklern, Dateien direkt über die Terminalanwendung hochzuladen, abzurufen und zu verwalten, ohne auf ein Web-Dashboard angewiesen zu sein. Mit flexiblen Speicherdauern, freigegebenen Blobs, Massenuploads und Zahlungen mit $WAL -Token macht @Walrus 🦭/acc dezentrale Speicherung schnell, kosteneffizient und praktikabel für Blockchain-Projekte, KI-Anwendungen und alle, die eine zuverlässige Datenzugriffsmöglichkeit im dezentralen Web suchen.

অনেক ক্রিপ্টো টোকেন কেবল কাগজে দেখলে “ইউটিলিটি” মনে হয়—ফি, স্টেকিং, গভর্ন্যান্স সব তালিকাভুক্ত থাকে। কিন্তু খুব কম টোকেন ডিজাইন করা হয় দীর্ঘমেয়াদী বাস্তব ব্যবহার অনুযায়ী, বিশেষত নেটওয়ার্ক ভারিভাবে ব্যবহৃত হলে সাপ্লাই কীভাবে আচরণ করবে সেই প্রশ্নের সঙ্গে সামঞ্জস্য রেখে। Walrus প্রোটোকল এই সমস্যাকে খুব গুরুত্বসহকারে নিয়েছে।
Walrus হলো একটি ডিসেন্ট্রালাইজড ডেটা অ্যাভেইলেবিলিটি এবং স্টোরেজ নেটওয়ার্ক। এর মূল লক্ষ্য হলো দীর্ঘমেয়াদী ডেটা সংরক্ষণ। দীর্ঘমেয়াদী স্টোরেজের উপর ভিত্তি করে তৈরি কোনও সিস্টেম দীর্ঘকাল ধরে ইনফ্লেশন-ভিত্তিক টোকেন মডেল ব্যবহার করতে পারে না। এ কারণেই $WAL -এর ডিফ্লেশনারি ডিজাইন প্রবর্তিত হয়েছে। এটি কেবল মার্কেটিং-এর জন্য নয়, বরং স্টোরেজ ইকোনমিক্সের প্রকৃত বৈশিষ্ট্যের কারণে প্রয়োজন।

অন্য নেটওয়ার্কের তুলনায় স্টোরেজের চাহিদা ভিন্ন। যেখানে ট্রানজ্যাকশনগুলো স্বল্পমেয়াদি, ব্লক প্রোডিউস হয় এবং সিস্টেম এগোচ্ছে, স্টোরেজ হলো দীর্ঘমেয়াদী দায়বদ্ধতা। যখন ডেটা Walrus-এ আপলোড হয়, নেটওয়ার্ক সেই ডেটার জন্য বছরের পর বছর দায়িত্বশীল থাকে। নোডগুলোকে ডেটা সংরক্ষণ, অ্যাভেইলেবিলিটি প্রমাণ করা এবং নির্ভরযোগ্যতা বজায় রাখতে হয়, এমনকি ব্যবহার কমলেও।
যদি টোকেন অনির্দিষ্টভাবে ইনফ্লেট হতে থাকে, দুটি সমস্যা দেখা দেয়:
দীর্ঘমেয়াদী অপারেটরদের ইনসেনটিভ দুর্বল হয়ে যায়, কারণ তাদের পুরস্কার হ্রাস পায়।
ব্যবহারকারীরা স্থায়িত্বের বদলে অকার্যকর খরচের জন্য অর্থ প্রদান করে।
Walrus এই সমস্যার সমাধান করেছে $WAL ব্যবহার-লিঙ্কড করে, ইনফ্লেশন-চালিত নয়। যখন ব্যবহারকারীরা স্টোরেজের জন্য WAL প্রদান করে, সেই টোকেনের একটি অংশ স্থায়ীভাবে সরানো হয় (বর্ণ)। এটি দুই কারণে গুরুত্বপূর্ণ:
প্রথম, এটি সরাসরি টোকেন ইকোনমিক্সকে বাস্তব ব্যবহার সঙ্গে যুক্ত করে। যত বেশি ডেটা Walrus-এ সংরক্ষিত হয়, তত বেশি WAL ব্যবহৃত হয়, যার ফলে সাপ্লাই চাপ স্বাভাবিকভাবে হ্রাস পায়।
দ্বিতীয়, এটি ইনসেনটিভকে স্পেকুলেশন থেকে নির্ভরযোগ্যতার দিকে সরিয়ে দেয়। $WAL সংক্ষিপ্তমেয়াদি কার্যকলাপকে পুরস্কৃত করে না, বরং ধারাবাহিক স্টোরেজ চাহিদাকে পুরস্কৃত করে।
সরাসরি অর্থে বলতে গেলে:
ডেটা সংরক্ষণ করলে WAL খরচ হয়।
সেই WAL-এর একটি অংশ জ্বালানো হয়।
বাকি পুরস্কার যায় স্টোরেজ অপারেটরদের, যারা ডেটা অ্যাভেইলেবল রাখে।
কোনো ফেক ভলিউম নয়, কোনো সার্কুলার ইনসেনটিভ নয়।
ডিফ্লেশন মূল লক্ষ্য নয়—এটি একটি সাইড-এফেক্ট। Walrus-এর নেটওয়ার্ক দীর্ঘমেয়াদী দায়িত্বের উপর ভিত্তি করে তৈরি, এবং ডিফ্লেশন কেবল তখনই ঘটে যখন ডেটা আসলেই সংরক্ষিত হয় এবং অপারেটররা নির্ভরযোগ্যভাবে এটি পরিবেশন করে।

এই মডেল দীর্ঘমেয়াদে নেটওয়ার্কের স্বাস্থ্য রক্ষা করে। অন্য অনেক স্টোরেজ নেটওয়ার্ক শুরুর দিকে ভালো দেখায়, কিন্তু ব্যবহার স্থিতিশীল হলে অপারেটররা চলে যায়। ডেটা অ্যাভেইলেবিলিটি ধীরে ধীরে হ্রাস পায়। Walrus WAL-এর ডিফ্লেশনারি মডেল এই ঝুঁকি এড়াতে ডিজাইন করা হয়েছে।
WAL কেবল একটি ফি টোকেন নয়। এটি স্টোরেজ পেমেন্ট, অপারেটর ইনসেনটিভ, নেটওয়ার্ক সাসটেইনেবিলিটি এবং দীর্ঘমেয়াদী ডেটা গ্যারান্টি—সবকিছুকে একত্রিত করে। এটি সক্রিয়ভাবে সিস্টেমের শৃঙ্খলা বজায় রাখে।
Web3 যখন AI পাইপলাইন, আইডেন্টিটি রেকর্ড, মিডিয়া আর্কাইভ, গভর্ন্যান্স হিস্টোরির মতো বাস্তব ব্যবহারের দিকে এগোচ্ছে, তখন স্টোরেজ অপশনাল নয়—এটি অপরিহার্য। WAL-এর ডিফ্লেশনারি মডেল এই বাস্তবতাকে প্রতিফলিত করে। এটি হাইপ সাইকেলের জন্য নয়, বরং এমন সিস্টেমের জন্য, যা শব্দ কমে যাওয়ার পরেও টিকে থাকে।
এই কারণেই WAL তৈরি হয়েছে এইভাবে—Walrus-এর উদ্দেশ্য অনুযায়ী দীর্ঘমেয়াদী ডিসেন্ট্রালাইজড ডেটা সংরক্ষণ সমর্থন করা।

#walrus @Walrus 🦭/acc #WAL

Der dezentrale Speicher-Sektor wurde in den letzten zehn Jahren von Arweave mit der Erzählung des 'einmalige Zahlung, dauerhafte Speicherung' dominiert, doch 2026 werden die Probleme mit Leistungsgrenzen, schlechter Skalierbarkeit und hohen Kosten immer offensichtlicher. Walrus tritt nun auf den Plan und nutzt direkt die hohe Durchsatzleistung von Sui, das Objektmodell und innovative Kodierung, um die Speicherkosten auf das Minimum zu senken, während gleichzeitig Programmierbarkeit, überprüfbare Validierung und dynamische Verfügbarkeit erreicht werden – tatsächlich löst dies den zentralen Kernproblem der KI-Ära: 'Daten auf der Blockchain sind teuer und unzuverlässig'. Technische Aufschlüsselung: Walrus strebt nicht nach dauerhafter Speicherung (was für die meisten Anwendungsfälle eine Überdimensionierung wäre), sondern legt stattdessen Wert auf Effizienz, Flexibilität und Kompositionsfähigkeit. Daten werden in Form von Blobs gespeichert, Sui übernimmt die Metadaten und Koordination, Knoten stellen Kapazität über PoS bereit, und Erasure Coding gewährleistet eine Verfügbarkeit von über 99,999 % bei einer Redundanz von nur 4–5-fach. Entwickler können Daten direkt über Move-Kontrakte 'programmieren': Zugriffsregeln festlegen, automatische Versionen verwalten, nach Bedarf bezahlen und über Ketten hinweg aufrufen. Dies ist besonders gut geeignet für Trainingsdaten von KI-Agenten, Blockchain-Spiele-Assets, Social-Media-Dateien, DeFi-Geschichte und Web3-Inhaltsplattformen. 2025: Mainnet-Start von Walrus und Explosion der Ökonomie: Finanzierung von 140 Mio. USD (geführt von a16z und Standard Crypto), Bewertung von 2 Mrd. USD, wobei nur 7 % an Investoren ausgegeben wurden und 10 % als Community-Airdrop – ein klassisches Beispiel für die Sui-Ökonomie. Anfang 2026 wird Cross-Chain-Unterstützung implementiert, die Privacy-Schicht Seal wird aktualisiert, und weitere Projekte (z. B. Vorhersagemärkte, Identitätsprotokolle) migrieren ihre Speicherung, wodurch die tatsächliche Nutzung steigt. Der Mitbegründer von Sui wird in einem a16z-Bericht explizit auf die Trends Privacy und Dateninfrastruktur hingewiesen – Walrus profitiert direkt davon. Marktkapitalisierung: Aktuelle Umlaufkapitalisierung von WAL beträgt etwa 200 Mio. USD, Platz 150–260, weit unterhalb von Filecoin (hunderte Mrd. USD) und Arweave (mehrere Mrd. USD). Doch bietet Walrus eine breitere Anwendungsszene, niedrigere Kosten und eine engere Ökonomie. Das Token-Ökonomie-Modell von WAL ist gesund: Speicherzahlungen → Belohnungen für Knoten → Vernichtung/Rekapitalisierung, was sich mit dem Wachstum von Sui TVL und DApps zu einem positiven Kreislauf entwickelt. Der Preis fiel nach dem Höchststand im Mai 2025 bei 0,758 USD stark zurück, doch die Fundamentaldaten wenden sich: institutionelle Aufmerksamkeit steigt, Sui-ETF-Anträge werden vorangetrieben, und die Erzählung rund um KI-Infrastruktur wird 2026 stärker. Für Spieler: Kurzfristig liegt bei etwa 0,12 USD ein risikoarmes Einstiegslevel, das sich mit Staking/Speicher-Mining zu zusätzlichen Erträgen kombinieren lässt; mittelfristig folgt Sui dem Ziel, zu den Top-Blockchain-Plattformen zu gehören, und Walrus als unverzichtbare Speicherschicht wird vermutlich wieder über 0,50 USD erreichen; langfristig, im Zeitalter, in dem Daten zu Vermögenswerten werden, könnte Walrus zum 'AWS-Speicher' für KI+Web3 werden. Der Wandel der führenden Rolle im Speicher-Sektor ist im Gange – sehen Sie Walrus nicht als weitere Luftblase, sondern als die härteste Alpha-Möglichkeit im Sui-Ökosystem für 2026. Früh investieren, früh profitieren. @Walrus 🦭/acc #walrus $WAL

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der die Speicherung riesiger Dateien wie Videos, KI-Datenmengen, NFT-Kunstwerke oder Archive nicht mehr an teure Cloud-Dienste oder zentrale Server gebunden ist. Genau das baut Walrus auf. Walrus, betrieben durch die Sui-Blockchain, ist eine dezentrale Speicher- und Datenverfügbarkeitsplattform, die die Speicherung und Verwaltung großer Daten sicher, programmierbar und kostengünstig macht. Im Gegensatz zu herkömmlichen Speicherlösungen, die alles kopieren, zerlegt Walrus Dateien mithilfe fortschrittlicher Erasure-Coding-Techniken in kleinere Teile, verteilt sie über mehrere Knoten und stellt sicher, dass Ihre Daten auch dann sicher sind, wenn viele Knoten offline gehen. Dieser intelligente Ansatz macht die Speicherung zuverlässig, ohne Platz oder Geld zu verschwenden.

@Walrus 🦭/acc | #walrus | $WAL
Was mich besonders beeindruckt an der Walrus-Protokoll ist, ist, wie es die verifizierbare Datenverfügbarkeit handhabt.
Anstatt Daten lediglich zu speichern, stellt Walrus sicher, dass die Datenverfügbarkeit kryptografisch nachgewiesen werden kann. Indem Daten in sichere Fragmente aufgeteilt und über unabhängige Knoten 🌐 verteilt werden, können Benutzer und Anwendungen verifizieren, dass ihre Daten korrekt gespeichert werden und im Laufe der Zeit weiterhin zugänglich bleiben 🔐.
Dies ist besonders wichtig für Web3-Anwendungen, NFTs und on-chain Logik, die auf off-chain Daten angewiesen sind. Entwickler können auf Daten, die in Walrus gespeichert sind, mit Vertrauen verweisen, ohne sich auf Vertrauensannahmen oder manuelle Überprüfungen verlassen zu müssen.

Die Explosion der künstlichen Intelligenz im Jahr 2026 hat eine bisher ungekannte Herausforderung geschaffen: Wie können Terabyte an Datensätzen (datasets) sicher und überprüfbar gespeichert werden? Die Antwort liegt nicht in einer zentralisierten Cloud, sondern im Protokoll @Walrus 🦭/acc . 🦭
Während ich weiterhin mein Portfolio optimiere (wie meine kürzliche Umwandlung von 10 USDT in 128,09 DUSK, die auf dem Bild sichtbar ist), interessiere ich mich besonders für die Infrastruktur von #walrus . Was dieses Projekt einzigartig macht, ist seine Technologie 'Red Stuff'. Anstatt Dateien einfach zu kopieren, zerlegt sie sie in verteilte 'Slivers'. Selbst wenn zwei Drittel der Knoten offline sind, bleiben Ihre Daten wiederherstellbar. 🛡️