A armazenamento descentralizado tem sido sempre um grande desafio — colocar os dados na cadeia é fácil, mas quando realmente precisa deles, torna-se uma dor de cabeça. O armazenamento em si não é difícil, mas o processamento subsequente é complicado. Montanhas de dados não estruturados acumulam-se numa rede distribuída, sem mecanismos eficientes de consulta, nem quem ajude a organizar etiquetas e metadados, e no final esses dados ficam como se estivessem congelados, tornando-se "ativos adormecidos". Para recuperar algo, é preciso lembrar o hash ou o endereço de índice; consultas por similaridade? Esqueça. Os desenvolvedores têm uma vida ainda pior, tendo que etiquetar manualmente cada arquivo, adicionar metadados, o que consome tempo, esforço e muitas vezes resulta em inconsistências. Essa "ilha de dados" bloqueia diretamente o potencial de aplicações de armazenamento descentralizado em cenários de IA, redes sociais, plataformas de conteúdo e outros.
A boa notícia é que, recentemente, alguém começou a quebrar essa barreira. No início de 2026, a plataforma de IA blockchain Zark Lab e o Walrus Protocol fizeram uma grande jogada — adicionaram uma camada de IA inteligente à rede de armazenamento do Walrus, mudando completamente a forma de interação com os dados. Aqueles "arquivos estáticos" foram instantaneamente elevados a "recursos inteligentes", ativando de imediato o valor dos dados.
A arma secreta dessa parceria é a estruturação automática de dados impulsionada por IA. O sistema de publicação de IA especialmente desenvolvido pela Zark Lab para o Walrus consegue processar automaticamente todos os arquivos enviados, sem necessidade de intervenção humana ao longo de todo o processo. Arquivos de texto? IA extrai automaticamente palavras-chave, pontos principais e categorias temáticas. Arquivos de imagem? Reconhece cenas, objetos, cores e outras características visuais, gerando etiquetas automaticamente. Áudio e vídeo também não escapam — processa transcrições de áudio, análise de conteúdo e reconhecimento de quadros de vídeo. Assim, os dados não estruturados ganham atributos inteligentes reconhecíveis por máquinas instantaneamente, liberando de verdade o valor do armazenamento de dados.
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SeasonedInvestor
· 3h atrás
Bem dito, finalmente alguém pensou em resolver esse problema.
O problema do congelamento de dados é realmente extremo, antes era como uma caixa preta.
A automação de etiquetas com IA soa muito mais confortável, evita o trabalho manual.
Se isso realmente puder ser implementado, o armazenamento descentralizado pode ter uma chance.
Vamos ver como será usado posteriormente, mas a ideia realmente está certa.
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CryptoTarotReader
· 8h atrás
Finalmente alguém resolveu esse velho problema, aqueles dados anteriores realmente pareciam mortos, estavam apenas armazenados na blockchain
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NotSatoshi
· 01-23 00:42
Finalmente alguém resolveu este problema persistente, já era altura de fazer assim
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Token_Sherpa
· 01-22 00:20
ngl, indexação de metadados na cadeia sempre foi o gargalo pouco glamoroso de que ninguém quer falar. parece que finalmente estamos a abordar o problema real em vez de apenas acrescentar mais armazenamento... embora esteja cético se a economia do token aqui realmente compensa ou se isto é apenas mais uma narrativa de "camada de IA" aplicada à infraestrutura existente.
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PretendingSerious
· 01-21 02:46
Mais uma vez, é um clone de IA, não é? Chega de conversa.
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CodeAuditQueen
· 01-21 02:46
Parece muito ideal, mas o que me preocupa mais é — e quanto ao relatório de auditoria deste sistema de IA? O processamento automatizado significa mais vetores de ataque, a camada de indexação pode se tornar uma nova brecha para ataques de reentrada, vale a pena investigar profundamente.
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ser_aped.eth
· 01-21 02:38
Agora os dados finalmente podem ganhar vida, caso contrário seriam apenas um monte de lixo
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BearEatsAll
· 01-21 02:36
Agora os dados finalmente têm vitalidade, aqueles hashes anteriores eram mesmo irritantes
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RugResistant
· 01-21 02:35
Finalmente alguém resolveu este problema, depois de tanto tempo, o problema dos ativos adormecidos ainda é bastante irritante
A armazenamento descentralizado tem sido sempre um grande desafio — colocar os dados na cadeia é fácil, mas quando realmente precisa deles, torna-se uma dor de cabeça. O armazenamento em si não é difícil, mas o processamento subsequente é complicado. Montanhas de dados não estruturados acumulam-se numa rede distribuída, sem mecanismos eficientes de consulta, nem quem ajude a organizar etiquetas e metadados, e no final esses dados ficam como se estivessem congelados, tornando-se "ativos adormecidos". Para recuperar algo, é preciso lembrar o hash ou o endereço de índice; consultas por similaridade? Esqueça. Os desenvolvedores têm uma vida ainda pior, tendo que etiquetar manualmente cada arquivo, adicionar metadados, o que consome tempo, esforço e muitas vezes resulta em inconsistências. Essa "ilha de dados" bloqueia diretamente o potencial de aplicações de armazenamento descentralizado em cenários de IA, redes sociais, plataformas de conteúdo e outros.
A boa notícia é que, recentemente, alguém começou a quebrar essa barreira. No início de 2026, a plataforma de IA blockchain Zark Lab e o Walrus Protocol fizeram uma grande jogada — adicionaram uma camada de IA inteligente à rede de armazenamento do Walrus, mudando completamente a forma de interação com os dados. Aqueles "arquivos estáticos" foram instantaneamente elevados a "recursos inteligentes", ativando de imediato o valor dos dados.
A arma secreta dessa parceria é a estruturação automática de dados impulsionada por IA. O sistema de publicação de IA especialmente desenvolvido pela Zark Lab para o Walrus consegue processar automaticamente todos os arquivos enviados, sem necessidade de intervenção humana ao longo de todo o processo. Arquivos de texto? IA extrai automaticamente palavras-chave, pontos principais e categorias temáticas. Arquivos de imagem? Reconhece cenas, objetos, cores e outras características visuais, gerando etiquetas automaticamente. Áudio e vídeo também não escapam — processa transcrições de áudio, análise de conteúdo e reconhecimento de quadros de vídeo. Assim, os dados não estruturados ganham atributos inteligentes reconhecíveis por máquinas instantaneamente, liberando de verdade o valor do armazenamento de dados.