#Walrus esiste perché le blockchain moderne stanno incontrando un limite strutturale che le ottimizzazioni di esecuzione da sole non possono risolvere: il peso dei dati. Man mano che le applicazioni si espandono nel settore dei videogiochi, dei grafi sociali, dei flussi di intelligenza artificiale e degli stati su larga scala sulla blockchain, immagazzinare e recuperare oggetti di grandi dimensioni direttamente a livello di esecuzione diventa inefficiente, costoso e insostenibile. Walrus è stato progettato appositamente per assorbire questa pressione.
Il progetto è sviluppato nell'ecosistema Mysten Labs, la stessa organizzazione che ha creato Sui. Questo è importante perché Walrus non è un'aggiunta sperimentale; fa parte di una visione architetturale più ampia in cui esecuzione e archiviazione sono deliberate separate. Il team fondatore proviene da solide esperienze in ingegneria dei sistemi e crittografia, con precedenti esperienze nella costruzione di database distribuiti e sistemi di consenso ad alto throughput. Questa esperienza si riflette nelle priorità di progettazione di Walrus: correttezza, verificabilità e operatività a lungo termine.
Tecnicamente, Walrus è un protocollo decentralizzato e verificabile per lo stoccaggio di blob. Invece di costringere oggetti di grandi dimensioni a entrare nelle blockchain, Walrus li archivia al di fuori del livello di esecuzione mantenendo garanzie crittografiche riguardo alla disponibilità e all'integrità. I dati vengono codificati, distribuiti tra i nodi di archiviazione e referenziati tramite prove che i contratti intelligenti possono verificare. Ciò permette alle applicazioni di mantenere accessibili grandi asset — media, set di dati, stato dei giochi, input per l'intelligenza artificiale — senza ingombrare lo spazio della blockchain.
Una scelta progettuale chiave è che Walrus considera l'archiviazione come infrastruttura persistente, non come una cache temporanea. Gli oggetti sono destinati a rimanere a lungo termine, con incentivi economici allineati alla durabilità piuttosto che al throughput a breve termine. Questo è fondamentale per le applicazioni che dipendono dai dati storici, non solo dallo stato recente.
