Trong những năm gần đây, tốc độ tăng trưởng dữ liệu đã vượt xa khả năng tưởng tượng của chúng ta. Công nghệ AI phát triển bùng nổ, nhu cầu về dữ liệu từ TB đã nhảy vọt lên cấp độ ZB. Theo báo cáo mới nhất của Công ty dữ liệu quốc tế (IDC), đến năm 2026, tổng lượng dữ liệu toàn cầu sẽ vượt quá 200ZB, trong đó dữ liệu do AI thúc đẩy chiếm tỷ lệ lên tới 45%. Hãy tưởng tượng, từ việc huấn luyện các mô hình sinh như GPT đến xử lý nội dung động theo thời gian thực của các đại lý AI, mỗi ứng dụng đều cần một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc để hỗ trợ.

Nhưng có một vấn đề ở đây — hệ thống lưu trữ tập trung truyền thống sẽ ra sao? Google Cloud, AWS nghe có vẻ uy lực, nhưng thực tế lại gặp nhiều hạn chế. Chi phí đắt đỏ, các đảo dữ liệu bị cô lập, rủi ro về quyền riêng tư, nguy cơ điểm yếu đơn lẻ… Những giới hạn này giống như đang đeo khóa lên dòng chảy dữ liệu. Các nhà phát triển AI đang đối mặt với một tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc chấp nhận các nhược điểm của hệ thống tập trung, hoặc tìm kiếm lối đi mới.

Đây chính là lý do các giải pháp lưu trữ phi tập trung bắt đầu thu hút sự chú ý. Các dự án như Walrus Protocol nhắm vào chính điểm đau này. Ý tưởng của họ rất rõ ràng — không chỉ xoay quanh việc vận hành trong khung khổ hiện có, mà là cải tạo căn bản hạ tầng lưu trữ. Thông qua kiến trúc phi tập trung, dữ liệu không còn bị độc quyền bởi một nền tảng duy nhất, các nhà phát triển có nhiều quyền kiểm soát hơn, chi phí lưu trữ cũng có thể giảm đáng kể, trong khi an toàn và khả dụng lại được nâng cao rõ rệt.

Nói đơn giản, là giúp các nhà phát triển AI thoát khỏi sự ràng buộc của hệ thống tập trung, đón nhận những khả năng mới trong lưu trữ dữ liệu. Đây không chỉ là bước tiến công nghệ, mà còn là một cơ hội để định hình lại toàn bộ lĩnh vực lưu trữ Web3.