AI generatif yang booming membawa masalah yang tak terhindarkan—bagaimana menyimpan, berapa banyak, dan bagaimana mengelolanya?

Singkatnya ada tiga persyaratan: murah, aman, mudah digunakan. Dataset pelatihan menumpuk tinggi, konten yang dihasilkan perlu diarsipkan, dan izin akses data harus dikelola dengan detail. Hal-hal ini seharusnya masalah kecil, tetapi kini menjadi hambatan utama yang menghalangi skalabilitas implementasi AI.

Perlu disebutkan, Walrus Protocol telah memiliki tata letak yang jelas di trek ini. Memberikan dukungan infrastruktur kepada proyek AI dari lapisan penyimpanan—ide ini cukup menarik.

Ambil contoh platform AI generatif Everlyn, kasus ini sangat representatif. Everlyn menggunakan Walrus sebagai lapisan data, memindahkan lebih dari 50GB dataset pelatihan, checkpoint model, cache KV dan data inti lainnya, serta semua konten video berkualitas tinggi yang baru dihasilkan juga disimpan di Walrus. Mengapa memilih cara ini?

Alasan intinya sebenarnya cukup pedas—biaya penyimpanan layanan cloud seperti AWS, Azure terus meningkat seiring dengan lonjakan kebutuhan generasi video. Sementara teknologi pengkodean Red-Stuff Walrus dikombinasikan dengan solusi penyimpanan batch Quilt, dapat menurunkan biaya penyimpanan hingga puluhan kali lipat dibanding solusi tradisional, yang penting adalah ketersediaan tinggi data dan kecepatan akses tidak mengalami pengurangan. Dengan cara ini, pengembang AI memiliki sumber daya untuk berinvestasi dalam optimasi model, bukan habis tersedot oleh tagihan penyimpanan.

Dalam fleksibilitas manajemen data, Walrus juga menunjukkan kekuatannya.