Il problema che Plasmasma vuole risolvere è in realtà un problema molto reale
Recentemente sto esaminando vari progetti legati alla modularità e ho notato una tendenza molto chiara: tutti stanno cercando di migliorare le prestazioni, il TPS e la disponibilità dei dati, ma ci sono pochi progetti che riflettono realmente su 'perché gli sviluppatori dovrebbero scegliere te invece di soluzioni pronte all'uso'. @plasmasma mi dà l'impressione che stia almeno rispondendo seriamente a questa domanda.
La posizione di Plasmasma è un layer esecutivo modulare ad alte prestazioni, focalizzato sul consentire agli sviluppatori di personalizzare l'ambiente di esecuzione in base alle proprie esigenze applicative, mantenendo al contempo un'alta compatibilità con Ethereum. Questo significa poter godere della liquidità, sicurezza e ecosistema di strumenti di Ethereum, senza dover affrontare i problemi di alta Gas e congestione della rete principale.
Perché Walrus mi ha fatto riaccendere l'interesse per l'archiviazione decentralizzata
Recentemente ho ricominciato a prestare attenzione al settore dell'archiviazione decentralizzata e ho scoperto che il progetto @walrusprotocol è davvero un po' diverso.
Tradizionale archiviazione decentralizzata, come IPFS gratuita ma con recupero lento e affidabilità media; Arweave richiede un pagamento una tantum per archiviazione permanente ma è costosa e poco flessibile; Filecoin è più orientata al livello aziendale, e per gli utenti normali e gli sviluppatori ha una soglia di accesso elevata. Walrus mi dà l'impressione di cercare un equilibrio più pratico tra "costo-efficacia + facilità d'uso + prestazioni".
È costruito sulla blockchain Sui, sfruttando le caratteristiche del modello di oggetti Sui, frammentando i dati, utilizzando codici di eliminazione e archiviandoli in modo distribuito, garantendo così un'alta disponibilità e mantenendo i costi di archiviazione molto bassi. I dati ufficiali mostrano che, rispetto alle soluzioni mainstream, i costi di archiviazione di Walrus possono scendere a una frazione di quelli originali, il che è molto favorevole per scenari come NFT, video on-chain, modelli AI e asset di giochi che richiedono una grande quantità di dati blob.