No final do ano passado, tive dúvidas sobre o Walrus. Com a rede principal a funcionar há quase um ano, o preço do token subiu e desceu, e embora o ecossistema Sui estivesse animado, o setor de armazenamento nunca mostrou sinais claros de explosão. Na altura, até reduzi metade da minha posição, pensando se não seria mais um projeto com grande alarde e pouca implementação.

Mas, apenas meio mês após 2026, comprei de volta. Não foi por causa de uma tendência de mercado, mas sim por algumas aplicações práticas e atualizações de projetos que recentemente conheci, que mudaram completamente a minha opinião.

O que mais me impressionou foi uma partilha técnica sobre verifiable AI data — que explica como a stack tecnológica do Sui pode ser combinada com o Walrus para alcançar armazenamento de dados de IA totalmente verificável e comprovável de ponta a ponta. Após ler, testei imediatamente alguns conjuntos de dados de teste localmente. Antes, achava que a combinação de IA e blockchain era pura idealização, afinal, a origem e qualidade dos dados eram controladas por grandes empresas centralizadas, não? Mas agora, a situação é diferente. O Walrus permite que blobs de dados sejam armazenados diretamente na blockchain, com origem transparente e imutável. Para o treino de modelos de IA, não há mais preocupações com dados envenenados ou de origem desconhecida — essa confiabilidade realmente mudou a minha visão sobre toda a direção.

Além da validação de dados, também experimentei o Walrus Sites — aquela ferramenta de construção de sites baseada em armazenamento descentralizado. O processo foi surpreendentemente simples: fazer upload do código, gerar o link, tudo rodando na blockchain, sem precisar de servidores tradicionais ou serviços de hospedagem. Parece uma funcionalidade pequena, mas por trás dela está a implementação real da necessidade de armazenamento.

Um projeto leva tempo desde o conceito até a aplicação, e o Walrus está atualmente nessa fase, construindo silenciosamente a infraestrutura.