この年、データ量の増加は私たちの想像を超えています。AI技術の爆発的な進展により、データ需要はTBから一気にZBレベルへと跳ね上がっています。国際データ企業（IDC）の最新レポートによると、2026年までに世界のデータ総量は200ZBを超え、そのうちAI駆動のデータの割合は45％に達すると予測されています。GPTのような生成モデルのトレーニングから、リアルタイムAIエージェントによる動的コンテンツの処理まで、あらゆるアプリケーションの背後には膨大な非構造化データの支えが必要です。

しかし、ここに一つ問題があります——従来の中央集権型ストレージシステムはどうでしょうか？Google CloudやAWSなどは一見すごそうに見えますが、実際には多くの制約があります。高額な費用、データ孤島の隔離、プライバシーリスク、シングルポイントの故障リスク……これらの制限はまるでデータの流れに鎖をかけているかのようです。AI開発者は二つの難しい選択に直面しています：中央集権のさまざまな欠点を受け入れるか、あるいは新たな道を模索するか。

これが、分散型ストレージソリューションへの関心が高まっている理由です。Walrus Protocolのようなプロジェクトは、まさにこの痛点を狙っています。そのアイデアは非常に明快です——既存の枠組みの中でぐるぐる回るのではなく、根本からストレージ基盤を改造することです。分散型アーキテクチャを通じて、データは単一プラットフォームの独占から解放され、開発者はより多くのコントロールを得られ、ストレージコストも大幅に削減でき、安全性と可用性も飛躍的に向上します。

要するに、AI開発者が中央集権の束縛から解放され、データストレージの新たな可能性を受け入れることを意味します。これは単なる技術の進歩にとどまらず、Web3ストレージの全体的な競争の再構築の機会でもあります。