الأسبوع الماضي لاحظت أن Walrus أعلنت عن تعاون مع io.net، في البداية لم أعط الأمر اهتمامًا كبيرًا. لكن بعد التفكير العميق، قد يكون من المبالغ فيه تقدير مساحة الإمكانيات لهذا الأمر.

يعمل io.net على سوق لامركزية لقوة الحوسبة GPU، حاليًا يمتلك أكثر من 10000 بطاقة رسومات وموارد CPU. عملية تدريب الذكاء الاصطناعي تتم على النحو التالي: بعد تشغيل النموذج، يجب حفظ مجموعة البيانات الناتجة وملفات الأوزان. المشكلة أن الحوسبة والتخزين كانا خطين منفصلين، على المطورين التواصل مع مزودين مختلفين، مما يجعل العملية غير متكاملة وفعالة.

الآن، تم دمج Walrus مباشرة في نظام الدفع الخاص بـ io.net، مما يجعل الحوسبة والتخزين جزءًا من حل واحد متكامل. تخيل سيناريو حقيقي: أنت تستأجر بطاقة A100 من io.net لتدريب نموذج، وعند الانتهاء من تدريب ملف الأوزان بحجم 20GB، يمكن تخزينه مباشرة في Walrus، ويتم تسجيل إثبات التخزين تلقائيًا على سلسلة Sui. عند الحاجة، يمكنك استرجاع البيانات من Walrus، مع وضوح كامل لنزاهة البيانات ومصدرها. كل هذا يتم دون مغادرة المنصة، مما يوفر تجربة سلسة للمستخدم.

من ناحية البيانات، فإن سعة Walrus الحالية البالغة 4167 تيرابايت تشغل فقط 26%، مما يعني أن مساحة التخزين متوفرة بكثرة، ويمكنها استيعاب ملفات تدريب AI ذات الحجم الكبير. معدل استخدام GPU على io.net دائمًا مرتفع، ودرجة التداخل بين جمهور المستخدمين في كلا الطرفين عالية — جميعهم مطورون يعملون على تطبيقات AI. هذه الشراكة ليست مجرد حملة دعائية لزيادة الشهرة، بل هي مبنية على سيناريوهات تطبيق حقيقية تدفعها الحاجة إلى تكامل.

بالنسبة لأداء الرمز المميز، يتداول حول 0.1406، مع انخفاض مؤخرًا بنسبة 11.2%، والقيمة السوقية لا تزال مستقرة عند حوالي 2.21 مليار دولار. الانخفاض ليس بسيطًا، لكنه مقارنة مع التعاون الاستراتيجي مع io.net، فإن تقلبات السعر على المدى القصير ليست مهمة جدًا. مبلغ الرهن الخاص بالعقدة ثابت عند حوالي 142.6 ألف دولار، مما يدل على أن المستثمرين على المدى الطويل لا زالوا واثقين.

هذا الأسلوب في الجمع بين البنى التحتية المختلفة أكثر إثارة من العمل بشكل مستقل. سوق الحوسبة للذكاء الاصطناعي واضح أمامنا، وإذا استطاعت التخزين استغلال هذه الفرصة، فإن نمو الأعمال في المستقبل هو مسألة وقت فقط.