لا تزال التخزين اللامركزي تواجه مشكلة قديمة صعبة—فبمجرد وضع البيانات على السلسلة، تنتهي المهمة، ولكن عند الحاجة إليها تصبح مشكلة حقيقية. التخزين نفسه ليس صعبًا، لكن المعالجة اللاحقة تكون مزعجة. تتكدس كميات هائلة من البيانات غير المنظمة في شبكة موزعة، لا توجد آلية استعلام فعالة، ولا أحد يساعدك في تنظيم العلامات والبيانات الوصفية، وفي النهاية تصبح هذه البيانات وكأنها مجمدة، وتتحول إلى "أصول نائمة". للبحث عن شيء معين، يجب أن تتذكر قيمة الهاش أو عنوان الفهرس، هل تبحث عن استعلام غير دقيق؟ لا تفكر في ذلك. المطورون هم الأسوأ، حيث يتعين عليهم يدويًا إضافة علامات إلى كل ملف، وتكملة البيانات الوصفية، مما يستغرق وقتًا وجهدًا، ويؤدي أحيانًا إلى عدم التوحيد. ظاهرة "جزر البيانات" هذه تعيق بشكل مباشر إمكانات تطبيقات التخزين اللامركزية في مجالات الذكاء الاصطناعي، وسائل التواصل الاجتماعي، ومنصات المحتوى.

الخبر السار هو أن هناك من بدأ يكسر هذا الجمود مؤخرًا. في أوائل عام 2026، قامت منصة Zark Lab للذكاء الاصطناعي على بلوكشين وWalrus Protocol بعمل كبير—أضافت طبقة ذكاء اصطناعي مباشرة إلى شبكة تخزين Walrus، مما غير تمامًا طريقة التفاعل مع البيانات. كانت تلك الملفات "الثابتة" سابقًا، لترتقي فجأة إلى "موارد ذكية"، ويتم تفعيل قيمة البيانات على الفور.

السلاح السري لهذا التعاون هو الهيكلة التلقائية للبيانات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. نظام إصدار الذكاء الاصطناعي المخصص لـ Walrus من قبل Zark Lab يمكنه معالجة جميع الملفات المرفوعة تلقائيًا، دون تدخل بشري طوال العملية. ملفات النصوص؟ يستخرج الذكاء الاصطناعي الكلمات المفتاحية، والآراء الأساسية، وتصنيف المواضيع تلقائيًا. ملفات الصور؟ يتعرف على المشهد، والأشياء، والألوان، ويولد علامات تلقائيًا. ملفات الصوت والفيديو أيضًا ليست مستثناة—يتم المعالجة تلقائيًا لتحويل الصوت إلى نص، وتحليل المحتوى، والتعرف على إطارات الفيديو. بهذه الطريقة، تصبح البيانات غير المنظمة ذات خصائص ذكية يمكن للآلات التعرف عليها على الفور، مما يطلق العنان حقًا لقيمة تخزين البيانات.