MAB350

在一個處理大量資料塊，用於AI、dApps和Web3的去中心化存儲網絡中，節點性能不佳可能會導致更高的恢復成本和可用性下降。通過讓WAL抵押節點——那些直接受到影響的節點——來管理這些懲罰，Walrus創建了一個自我修正的經濟層。這是激勵的民主：運營商投票他們的抵押，以保護自己的正常運行時間和盈利能力。\n\n結果？一個更強大、更具適應性的網絡，懲罰會隨著現實條件演變，且完全無需冒險的協議大修。

Walrus將數據可用性證明與檢索分離。節點持續使用密碼學承諾和非同步挑戰協議證明它們存儲有效的碎片。這些證明會被獨立驗證並在鏈上錨定，確保數據在對抗性條件下仍然可用。客戶端可以立即訪問數據，無需等待全局驗證。\n通過結合擦除編碼、法定人數保證、非同步證明和協調的基礎設施級節點，Walrus提供了耐用、可驗證且在大規模下具有高性能的存儲。可靠性和速度是內建的，而非附加功能，使Walrus成為需要持續、始終在線訪問數據的去中心化應用的基礎層。

早安加密貨幣家族！🚀
剛剛讀到Watcher Guru的最新消息：MicroStrategy $MSTR 股票在昨天(星期二)下跌了多達8%，即使比特幣回落至$90K以下。
MSTR股價在市場整體動盪中大幅下滑——加密貨幣回調、投資者轉向黃金/避險資產，加上特朗普最新對歐洲的關稅威脅以及格陵蘭事件的影響。
比特幣跌破$90K 水平，拖累最大企業持有者一同下行。
但從長遠來看：MSTR今年迄今仍上漲超過4%，分析師預計未來仍有成長空間，而且MSCI最近的決定(不將BTC/加密貨幣國庫持倉排除在指數之外)，對機構資金流入來說是看漲的信號。
MicroStrategy持續積累：剛剛增持22,305 BTC，價值約$2.13B (平均~$95K 每枚)，將總持倉提升至709,715 BTC，花費約$53.92B (平均~$76K/枚)。Michael Saylor及團隊展現出巨大的信心，他們在2026年前不會放慢腳步。
目前的氛圍(截至今天1月21日)：比特幣徘徊在$89K左右，MSTR在經歷近期約7-8%的下跌後，交易區間在$158–$160 範圍內(。當比特幣呼吸時，MSTR會受到較大波動，但比特幣反彈時？它就會大漲。
這就是遊戲規則：透過一家全押比特幣的上市公司，暴露於高β風險。波動性是這趟旅程的一部分。
如果你持有MSTR或只是關注這個領域，信念勝過噪音。比特幣在)接近$90K

Phoenix 與 Dusk 的雙重交易架構整合：
Phoenix 基於 UTXO 的隱私/保密交易，提供最大程度的隱私保護 (非常適合私人結算、RWA 交易或敏感金融流動)。
Moonlight 基於帳戶的模型，適用於透明或合規導向的流程 (例如公開報告或 CEX 整合)。
這種雙重性讓開發者和機構能根據應用需求選擇合適的隱私層級，無需使用獨立的鏈或層。

分片遷移不僅僅是例行維護，它是Walrus安全模型的基石。通過根據抵押金持續進行再平衡，Walrus確保拜占庭容錯(在控制故障數為n/3)的情況下仍然有效，即使節點加入、退出或獲得/失去委託。穩定的分配、低摩擦的合作以及懲罰性恢復的結合，創造了強大的經濟激勵：節點被激勵保持誠實、高效協調並負責任地提供資源。
在參與度波動和潛在對抗行為的世界中，分片遷移使Walrus網絡保持流動、安全，並真正實現去中心化，證明智能激勵可以將潛在的混亂轉化為可靠的長期存儲基礎設施。

固定價格模型為海象帶來兩大優點
承諾執行 用戶不能提前退出而不沒收付款，讓節點有信心在不危及大量取消現有合約的情況下降低未來價格。
總體而言，Walrus 的定價和支付系統在節點之間的競爭與系統範圍內的協調之間取得平衡，提供可預測的成本、強大的可用性保障，以及朝著長期可靠性方向的激勵，促進去中心化存儲生態系統的發展。

該設計旨在實現具有競爭力的定價，反映實際資源成本，通過(stake將容量分配給可靠的提供者)，並通過經濟懲罰來最小化對抗行為。

Vanar 的區塊鏈建構方式簡單且高效，選擇經過驗證的區塊鏈作為起點，並對協議進行改進和調整，以實現 Vanar 所設想的速度、成本和用戶體驗的商業目標。為此，Vanar 將建立在已經經過審核、在生產環境中運行且受到數百萬用戶信任的 Go Ethereum 代碼庫之上。Vanar 將對協議進行修改，以確保：終端用戶始終享有低廉的成本、快速構建良好的用戶體驗並提供快速反應時間、安全且防篡改，讓品牌和項目能夠充滿信心地在 Vanar 上建立，具有足夠的擴展性以容納數十億用戶進入生態系統。最重要的是，我們的目標是實現零碳足跡，這是通過使用的

Walrus 延遲。圖8展示了客戶端經歷的端到端延遲。我們在客戶端編碼 blob 之前開始測量，並在其在區塊鏈上觀察到可用性證明確認時結束。每個點代表5分鐘運行的 p50；誤差條表示 p90。
該圖顯示，即使是大型 blob，讀取延遲仍然保持較低。對於小型 blob (少於 20 MB)，延遲保持在15秒以下。對於大型 blob (130 MB)，延遲增加到約30秒

鯨魚在去中心化存儲領域中脫穎而出，從一開始就優先考慮**規模優化**和敘事優化的設計
首先專注於嚴謹的技術基礎，而非炒作。
這些元素很少在社交媒體上成為熱點或引發病毒式討論，但它們對於建立可靠的企業級基礎設施絕對至關重要。鯨魚採用一種編碼方案——其創新的 Red Stuff 消除編碼——提供較為可預測的開銷，而不是追逐最炫或最前沿的算法。這種可預測性正是企業和認真建設者最重視的：在成本、性能或恢復方面沒有令人不快的驚喜。
簡而言之，鯨魚似乎更關心**可靠性**而非**喧鬧**——這是一個有意的選擇，最終體現為長遠的**耐用性**和可信賴性。這種工程優先的方法使其成為在Sui上進行去中心化Blob存儲的成熟、可用於生產的解決方案，尤其適用於大型非結構化數據，如AI數據集、媒體或NFT。
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