Saya sering berdiskusi dengan orang dalam komunitas tentang satu topik: jebakan paling umum dalam proyek penyimpanan terdesentralisasi, sebenarnya bukan soal seberapa merepotkan proses unggah di awal. Pembunuh sebenarnya adalah ini—setelah sistem berjalan satu atau dua tahun, node datang dan pergi, hard disk rusak, fluktuasi jaringan, pemindahan data center... "kerusakan" yang tampaknya sehari-hari ini secara perlahan mengikis margin keuntungan, dan akhirnya proyek harus menaikkan harga atau mengurangi jaminan keamanan. Siklus mati ini hampir menjadi mantra industri.

Baru-baru ini saya melihat mekanisme pemulihan Walrus, dan saya menemukan bahwa mereka mengambil pendekatan yang berbeda. Desain Red Stuff-nya memiliki fitur kunci: bandwidth pemulihan data yang hilang, secara ketat berbanding lurus dengan jumlah data yang hilang—dengan kata lain, sebanyak apa pun data yang hilang, akan diperbaiki sebanyak itu, tanpa harus memindahkan seluruh data lagi hanya untuk memperbaiki beberapa fragmen. Kedengarannya sederhana, tapi apa maknanya di balik itu?

Ini berarti biaya pemulihan berkurang secara invers dengan bertambahnya jumlah node yang berpartisipasi. Indikator teknisnya sangat jelas: bandwidth yang dibutuhkan setiap node untuk pemulihan dapat ditekan ke tingkat O(|blob|/n). Semakin besar jaringan dan semakin banyak node, biaya per unit justru semakin tipis. Ini sangat penting untuk jaringan terbuka—karena node secara alami masuk dan keluar, jika biaya pemulihan tidak menurun seiring skala, suatu saat akan muncul situasi absurd seperti "tagihan pemulihan lebih mahal dari biaya penyimpanan."

Logika ini, jika diterapkan ke lapisan aplikasi nyata, apa manfaatnya? Pertama, stabilitas harga. Pemulihan tidak akan menjadi lubang hitam operasional, sehingga proyek tidak perlu sering menaikkan harga atau memotong redundansi untuk "memperpanjang umur." Kedua, peningkatan ketersediaan. Proses pemulihan menjadi lebih ringan dan lebih rutin, sistem dapat menutup celah data lebih cepat, dan kemungkinan pengguna mengalami "tidak bisa membaca" berkurang secara signifikan. Lebih jauh lagi, ini adalah infrastruktur yang benar-benar cocok untuk aplikasi jangka panjang—baik menyimpan data pelatihan AI, file sumber daya game blockchain, halaman frontend, maupun arsip konten tingkat arsip—yang dibutuhkan bukan hanya keberhasilan sekali, tetapi kestabilan dan keandalan selama lima atau sepuluh tahun.

Jadi, saya melihat Walrus tidak hanya dari segi "seberapa lama bisa disimpan," tetapi juga dari "kalau rusak, bisa diperbaiki dengan biaya rendah dan semakin stabil." Desain Red Stuff yang membuat biaya pemulihan menurun seiring skala jaringan secara esensial adalah fondasi untuk keberlangsungan jangka panjang proyek ini. Pola desain seperti ini, inilah yang menjadi logika utama agar penyimpanan terdesentralisasi benar-benar bisa bertahan hidup.