生成式AI的火爆带来了一个绕不开的问题——怎么存、存多少、怎么管？

说白了就三个要求：便宜、安全、好用。训练数据集堆积如山、生成内容需要归档、数据权限还得细致管理，这些本来应该是小事，现在却成了卡住AI应用规模化落地的主要瓶颈。

不得不提的是，Walrus Protocol在这个赛道上已经有了明显的布局。从存储层给AI项目提供基础设施支撑，这个思路挺有意思的。

拿生成式AI平台Everlyn来说，这个案例颇有代表性。Everlyn把Walrus作为数据层，搬进去超过50GB的训练数据集、模型检查点、KV缓存这些核心数据，新生成的高质量视频内容也全部存在Walrus上。为什么这样选？

核心原因其实很扎心——AWS、Azure这些云服务的存储费用随着视频生成需求飙升而不断上升。而Walrus的Red-Stuff编码技术配合Quilt批量存储方案，能把存储成本压低到传统方案的几十分之一，关键是数据的高可用性和访问速度没有打折扣。这样一来，AI开发者就有余力投入到模型优化上，而不是全被存储账单榨干。

在数据管理的灵活性上，Walrus也展现出了自己的实力。