Данные стали одним из ключевых узких мест в Web3. С резким ростом объема данных в блокчейне и увеличением требований к защите конфиденциальности, в области децентрализованного хранения начинаются настоящие технологические прорывы. Протокол Walrus, за которым стоит токен WAL, — это именно такой игрок — он построен на базе Sui-цепочки, использует инновационные алгоритмы и экологическую поддержку для переопределения правил игры в распределенном хранении данных.

Говоря о ключевых конкурентных преимуществах, нельзя не упомянуть алгоритм Red Stuff — двухмерный код исправления ошибок. Эта технология разбивает данные на части и распределяет их, обеспечивая эффективность в 4.5 раза выше по сравнению с традиционными решениями, а стоимость восстановления данных снизилась до минимального уровня в индустрии — проще говоря, она решает проблему «низкой эффективности избыточности», которая всегда была у децентрализованного хранения. В дополнение, Sui сама по себе является высокопроизводительной публичной цепочкой, а Walrus реализует глубокую интеграцию хранения и вычислений на ее базе, что позволяет создавать программируемые возможности для больших данных, таких как обучающие наборы AI, крупные файлы и история блокчейна, полностью расширяя пространство для разработки децентрализованных приложений end-to-end.

С точки зрения финансирования и экосистемы, поддержка WAL также достаточно сильна. Проект уже привлек 140 миллионов долларов на приватном раунде в 2025 году, с участием ведущих институциональных инвесторов, таких как a16z и Standard Crypto, что привело к оценке в 2 миллиарда долларов. Распределение токенов вызывает интерес: из общего предложения в 5 миллиардов, более 60% предназначены для аирдропов, стимулов и резервов, из которых 10% — прямо для экосистемных пользователей, а инвесторы занимают всего 7% — такая структура явно ориентирована на развитие сообщества. В дополнение, механизм сжигания части токенов при каждой транзакции, а также использование их для оплаты хранения, стейкинга узлов и других сценариев, делают экономическую модель WAL очень понятной и прозрачной.