AI業界の今のネックは実は計算能力ではなく、データのコンプライアンスです。EUのAI法規制ではモデル訓練データは追跡可能でなければならず、米国では著作権訴訟が絶えず、国内でもデータ利用規範の要求がますます厳しくなっています。しかし、既存のストレージソリューションには致命的な欠陥があります。中央集権型ストレージはデータのコンプライアンスを保証すると豪語しますが、他者は信じません。分散型ストレージは透明性と公開性がありますが、プライバシー保護は十分ではありません。

WalrusのSeal機能を見ると、これが本当のアイデアです。これは単なるファイル暗号化ではなく、完全なプログラム可能なアクセス制御システムを構築し、Suiのスマートコントラクトと連携して、プライバシーを守りつつ追跡可能なデータ管理を実現します。AI訓練データのニーズにとって、まさに痛点解決の手段です。

Sealの特徴は閾値暗号管理にあります。従来の暗号化方案には二つの行き詰まりがあります：鍵を自分で管理すると紛失のリスクがあるか、第三者に委ねると安心できないかです。Sealは鍵を複数のノードに分散し、各ノードは一部だけを保持します。設定した閾値に達しないと解読できません。例えば10ノード中6ノードの同意が必要なら、安全性も高く、シングルポイントのリスクも回避できます。

さらに優れているのは、解読権限がプログラム可能な点です。Sui上にスマートコントラクトを書いて、解読条件を定義できます：特定のNFTを持つユーザーだけが見られる、特定の時間帯だけ解放する、多方の署名が必要など。これらのロジックはすべてチェーン上で実行され、透明性と監査性も確保されます。さまざまなコンプライアンス要件を満たす必要のあるAIデータにとって、良い選択肢となるでしょう。