AI與Web3的結合正在改寫數據治理的規則。生成式AI模型需要海量數據訓練，但這些數據往往散落四處——分布在不同平台、夾雜著隱私信息和商業機密，很難協作共享。去中心化AI的想法聽起來美好，可現實裡數據怎麼安全流通？怎麼追溯來源？怎麼既保護隱私又保證效率？這些問題卡住了不少項目。

低成本和高性能存儲是突破口。你想像一下，AI模型要處理TB級甚至PB級的數據集，還得反覆讀取做迭代優化。用傳統雲存儲？費用會瘋狂增長。這就是為什麼業界開始看向去中心化存儲方案——它們能用更經濟的方式解決大規模數據問題。

技術細節上，去中心化存儲的關鍵在於冗餘率控制。Walrus採用了Red-Stuff二維糾刪碼技術，把存儲冗餘率壓到4-5倍，僅是傳統多副本方案的三分之一。換成成本數字就更直觀了：相比Arweave能降低98.6%，相比Filecoin能降低75%。這種成本優勢不是小數字，對於長期運行的AI訓練任務來說，直接影響到項目的可持續性。

所以Walrus之所以逐漸成為去中心化AI的基礎設施，不只是因為它便宜，而是它構建了完整的數據治理體系——從存儲、加密、協作再到最後的數據變現，形成了一條完整鏈條。這為AI的去中心化發展清除了主要的技術和成本障礙。