很多人看Walrus的时候，第一反应是它跟Sui的关系有点紧。但这不是缺陷，反而是设计精妙的地方。

Sui本身就在并行执行上做得很激进。对象模型一分离，独立对象直接并发处理，共享对象靠Mysticeti这套优化方案能达到子秒finality。这意味着什么？意味着Walrus的元数据层、协调层全部扔到Sui上跑，根本不会成为瓶颈。反观其他存储链，共识机制一串行，随便上传个大文件就得全网等待，用户体验那叫一个难受。

真正的创新在切片这块。Walrus用纠删码，参数调得很有意思——保守又灵活。保守指冗余率很低，从1.5倍起步就能保证高可用，灵活在于治理投票可以根据需要调到3倍。为什么敢调高冗余？因为Sui的高吞吐特性把协调交易的成本压得很平。

流程是这样的：用户发起一笔存储请求，系统把文件切成几百片，同时生成纠删证明。这些证明在Sui上并行验证，然后分发指令并发广播给节点群。节点收到片段就存储，完成后回复确认，确认信息聚合后上链。整个流程秒级完成。

秒级意味着什么？对AI数据集这种GB级、TB级的迁移场景，可以全速推进，不用分批等时间窗口。这是中心化存储完全做不到的。

再想个应用场景——AI代理实时推理。代理需要动态拉取模型权重、历史数据集参与推理计算，如果存储延迟高，整个推理loop就卡住了。而Walrus上，热点数据自动多副本缓存，并行读路径拉满，Sui的对象模型让缓存副本之间的协调也能并发执行。这对实时性要求高的应用来说，是真正的性能突破。