Belakangan ini sedang mempelajari bagaimana proyek Walrus dan io.net bekerja sama, cukup menarik. Secara sederhana, satu bertanggung jawab untuk perhitungan, sementara yang lain untuk penyimpanan privasi, kombinasi ini secara signifikan menurunkan biaya untuk startup AI.

Contoh kasus nyata yang saya lihat: DLP Labs menggunakan solusi ini untuk memproses data log kendaraan listrik, langsung mengurangi biaya sebesar 22%; CudisWellness menggunakannya untuk mengelola data kesehatan, sambil memastikan privasi dan tetap bisa berbagi keuntungan. Ini sebenarnya menyentuh titik sakit dari seluruh "ekonomi data"—data harus bergerak, bukan terkunci di satu tempat, dan pengguna bisa mengaksesnya secara fleksibel seperti menggunakan alat Seal.

Dari sudut pandang yang lebih besar, ide ini mirip membangun "AI full stack"—Sui sebagai lapisan dasar, di atasnya sudah ada lebih dari 190 proyek dari konsep hingga operasi produk. Menjelang ulang tahun peluncuran mainnet, permintaan Seal mencapai lebih dari 80.000 permintaan per hari, ini menunjukkan bahwa pengguna memang membutuhkan hal ini. Yang lebih menarik lagi adalah perubahan logika secara keseluruhan: perlindungan privasi bukan lagi tentang menyembunyikan sesuatu, tetapi menjadi transparansi di bawah kerangka kepatuhan—jumlah node sebanyak 125, tingkat utilisasi 28%, angka-angka ini cukup menunjukkan bahwa seluruh sistem sudah memasuki tahap operasi yang dapat diverifikasi.