La solution technique est souvent difficile à évaluer dans ses premières phases. Pouvoir faire fonctionner le système, offrir une expérience à peu près acceptable, avec des coûts raisonnables, suffit à maintenir une certaine stabilité pendant un temps. La véritable épreuve survient par la suite — afflux d’utilisateurs, explosion des données, augmentation de la fréquence des appels — ces détails négligés au début remontent alors un par un à la surface, devenant des éléments clés pour la survie.

La couche de données se trouve justement à ce niveau.

Dans de nombreuses applications, les données semblent exister automatiquement en tant que toile de fond. Tout le monde se concentre sur la façon d’améliorer la fluidité du frontend, de rendre les fonctionnalités plus intelligentes, ou d’affiner les modèles financiers, mais peu de gens posent une question simple : si ces données doivent rester là à long terme, être fréquemment appelées, et circuler entre différentes applications, la structure actuelle peut-elle encore supporter cela ? À court terme, cela ne se voit pas forcément, mais sur le long terme, il n’y a pas d’échappatoire.

La raison pour laquelle je continue de suivre Walrus, c’est qu’il a dès le départ mis cette problématique sur la table.

Pas de packaging complexe, pas de narration flashy, juste une approche relativement pragmatique : dans un environnement décentralisé, comment stocker et distribuer efficacement et de manière fiable de grandes quantités de données ? Cela peut sembler banal, mais maîtriser réellement les trois éléments que sont le coût, la stabilité et la scalabilité n’est pas une tâche facile.

Autrement dit, si l’on considère le système comme un bâtiment en constante extension, beaucoup de solutions consistent à poser d’abord la façade extérieure, puis à renforcer la structure à l’intérieur ; la logique de Walrus est inversée — on commence par poser une base solide et des piliers porteurs, avant de penser à monter plus haut. Cette approche peut sembler contre-intuitive au début, mais à long terme, elle est beaucoup plus cohérente.

Lorsque les applications liées à l’IA commenceront à se concrétiser, les avantages de cette approche deviendront de plus en plus évidents.