No mundo Web3, o processamento de dados tem tradicionalmente dois campos: de um lado, aqueles que não podem deixar de estar na cadeia, e do outro, os que podem ser evitados.

Mas surge a questão — quanto mais complexa for a aplicação, mais frágil se torna essa divisão.

Vamos pensar nos dados do mundo real. Eles nunca permanecem estáticos. Os usuários acumulam registros de comportamento, os modelos de IA estão constantemente ajustando seus parâmetros, o mundo dos jogos avança na narrativa, o conteúdo é corrigido e aprimorado. Se cada mudança for tratada como um dado completamente novo a ser inserido, o sistema acabará sendo esmagado pelo seu próprio histórico.

Walrus abordou isso de uma forma diferente — enxergando os dados como objetos vivos, com ciclo de vida, e não apenas resultados de armazenamento imutáveis. A identidade do objeto é fixada no momento da sua criação, e qualquer mudança posterior é apenas uma nova roupagem do mesmo objeto, não algo que surge do nada.

A primeira mudança trazida por esse design está no mecanismo de referência.

Quando a identidade do objeto permanece estável, as aplicações superiores não precisam reajustar endereços, índices e permissões a cada atualização. A longo prazo, isso praticamente elimina metade das fontes de complexidade do sistema.

Do ponto de vista técnico, o armazenamento de objetos do Walrus não é simplesmente "enviar o arquivo para o nó". Ele já incorpora regras de validação de objetos na camada de protocolo, garantindo que cada leitura realize automaticamente uma verificação de integridade. A validação não é uma etapa adicional pós-leitura, mas uma parte central do processo de leitura.

Na testnet, o Walrus já demonstrou capacidade de suportar dados de vários MBs, usando backups em múltiplos nós para garantir estabilidade. Isso significa que ele não só consegue lidar com metadados leves, mas também com volumes de dados que realmente atendem às necessidades práticas das aplicações.