انظر بعناية إلى مسار تطور Web3 على مدى السنوات القليلة الماضية، ستكتشف مشكلة واضحة جدًا.

لقد ظهرت طبقة الأصول، والعقود الذكية، وبيئات التنفيذ المختلفة. لكن الشيء الأكثر أساسًا والأكثر سهولة للتجاهل — وهو حفظ البيانات على المدى الطويل — لم يُعطَ اهتمامًا جديًا دائمًا.

معظم المشاريع تفترض سرًا: يمكن حذف البيانات بحرية، يمكن ضغط التاريخ، يمكن هدم وإعادة بناء الهيكل.

في الواقع، هذا المنطق معكوس.

الأنظمة التي تستطيع البقاء على قيد الحياة حقًا، هي تلك التي لا يمكن هدمها. قيمة فيسبوك ليست بسبب تصميم الواجهة، بل بسبب سجل تفاعل المستخدمين الذي يمتد لعشر سنوات. قيمة منصات الألعاب ليست في تحسين المحرك، بل في تراكم الشخصيات والأصول وقصص اللاعبين. نفس الشيء ينطبق على أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية — ليست النموذج نفسه، بل مسارات البيانات السلوكية التي تُترك أثناء عملية التدريب.

هذه هي الحواجز الحقيقية.

وما يهدف Walrus إلى فعله هو تحويل "التاريخ المحفوظ بشكل دائم" إلى بنية تحتية عامة أساسية.

طريقته ليست ببساطة نسخ الملفات. الجوهر هو استخدام تقنية الترميز التصحيحي — تقسيم كائن البيانات إلى عدة أجزاء، ثم توليد ترميز احتياطي موزع على عقد الشبكة.

ما هو الناتج من ذلك؟

أنت لا تخزن ببساطة 3 أو 5 نسخ من البيانات، بل تبني بنية يمكن استعادتها من الناحية الرياضية. وفقًا للمعايير الحالية، طالما كانت 60% إلى 70% من أجزاء البيانات متاحة، يمكن استعادة الكائن بالكامل. هذا التصميم في جوهره يقاوم عدم اليقين على المدى الطويل.

والعدم اليقين على المدى الطويل هو يوميًا في عالم Web3. المشاريع تموت، الفرق تتفرق، والبنى التحتية تتجدد، لكن البيانات يجب أن تظل حية. هذا هو المشكلة التي يسعى Walrus لحلها.