O limite da capacidade dos sistemas de IA é frequentemente determinado pela qualidade dos dados. Se os dados de origem não forem confiáveis, por mais complexos que sejam os algoritmos, será difícil superar o gargalo.

A Walrus investiu esforços na camada de arquitetura subjacente — garantindo a verificabilidade, a comprovabilidade e a confiabilidade dos dados através de mecanismos na cadeia. Qual é o benefício de fazer isso? Fazer com que a IA não apenas seja rápida, mas também estável e confiável.

Uma infraestrutura de dados confiável está se tornando a vantagem competitiva da próxima geração de aplicações de IA.