AI与Web3的结合正在改写数据治理的规则。生成式AI模型需要海量数据训练，但这些数据往往散落四处——分布在不同平台、夹杂着隐私信息和商业机密，很难协作共享。去中心化AI的想法听起来美好，可现实里数据怎么安全流通？怎么追溯来源？怎么既保护隐私又保证效率？这些问题卡住了不少项目。

低成本和高性能存储是突破口。你想象一下，AI模型要处理TB级甚至PB级的数据集，还得反复读取做迭代优化。用传统云存储？费用会疯狂增长。这就是为什么业界开始看向去中心化存储方案——它们能用更经济的方式解决大规模数据问题。

技术细节上，去中心化存储的关键在于冗余率控制。Walrus采用了Red-Stuff二维纠删码技术，把存储冗余率压到4-5倍，仅是传统多副本方案的三分之一。换成成本数字就更直观了：相比Arweave能降低98.6%，相比Filecoin能降低75%。这种成本优势不是小数字，对于长期运行的AI训练任务来说，直接影响到项目的可持续性。

所以Walrus之所以逐渐成为去中心化AI的基础设施，不只是因为它便宜，而是它构建了完整的数据治理体系——从存储、加密、协作再到最后的数据变现，形成了一条完整链条。这为AI的去中心化发展清除了主要的技术和成本障碍。