最近Web3存储圈有个明显的现象——Walrus频繁出现在顶级AI项目的官宣里。生成式AI平台Everlyn、去中心化AI开发平台OpenGradient、还有联邦学习平台FLock.io，这些重量级选手陆续把Walrus定为核心存储层，这背后肯定有东西。

先看Everlyn的案例就知道是怎么回事。他们把5000多条用户视频和50GB的训练数据集从AWS迁过来，最直观的收获是存储成本大幅下降。但更巧妙的是，结合Sui的智能合约实现支付和存储的直接衔接，整个工作流变得特别顺畅——视频生成速度稳定在16秒级别，这是业界领先的水平。

OpenGradient的选择更能说明问题。他们索性抛弃了原来的IPFS架构，用Walrus托管超过100个AI模型。这么做的好处是借助Walrus的可编程特性，模型可以直接实现代币化的收益分配，这对开发者激励和生态运转都是个大突破。

技术层面，Walrus的Red Stuff纠删编码技术解决了AI开发的实际痛点——数据恢复效率高，而且在节点频繁变化的环境里依然稳定运行。这正好适配AI训练那种高频读写的场景。加上与Sui生态的原生集成，不用额外写适配工具，接入成本大幅降低。

现在看，AI和Web3的融合已经不是理论问题了。Walrus已经占据了去中心化AI存储这个关键位置，后面会有越来越多AI项目主动靠过来，生态的爆发力确实值得关注。