作者：@BlazingKevin_ ，the Researcher at Movemaker

存储曾经是行业内的顶级叙事之一, Filecoin作为上一轮牛市的赛道龙头, 市值曾超百亿美元. Arweave作为与之对标的存储协议, 以永久存储作为卖点, 市值最高达到35亿美元. 但是随着冷数据存储的可用性被证伪, 永久存储的必要性受到质疑,去中心化存储这个叙事能否走通被打上了一个大大的问号. Walrus的出现让沉寂已久的存储叙事泛起浪花, 而今Aptos携手Jump Crypto推出Shelby，旨在让去中心化存储在热数据这个赛道上再上一个台阶. 那么去中心化存储到底能否卷土重来, 提供广泛用例? 还是又一次的话题炒作? 本文从Filecoin、Arweave、Walrus和Shelby四者的发展路线出发, 解析去中心化存储的叙事变迁历程, 试图寻找这样一个答案: 去中心化存储的普及之路还有多远？

Filecoin：存储是表象，挖矿是本质

Filecoin 是最初崛起的山寨币之一，其发展方向自然围绕去中心化展开，这是早期山寨币的普遍共性——即在各种传统赛道中寻找去中心化存在的意义。Filecoin 也不例外，它将存储与去中心化联系起来，从而自然地联想到中心化存储的弊端：对中心化数据存储服务商的信任假设。因此，Filecoin 所做的就是将中心化存储转向去中心化存储。然而，在这个过程中为实现去中心化而牺牲的某些方面，成为了后来 Arweave 或 Walrus 项目所设想解决的痛点。想理解为什么Filecoin只是一个矿币, 就需要了解为什么它的底层技术IPFS不适合做热数据的客观限制.

IPFS：去中心化架构，却止步于传输瓶颈

IPFS（星际文件系统）早在 2015 年左右便已问世，它旨在通过内容寻址来颠覆传统的 HTTP 协议。IPFS 最大的弊端是获取速度极其缓慢。在传统数据服务提供商能达到毫秒级响应的时代，IPFS 获取一个文件仍需十几秒，这使得它难以在实际应用中推广，也解释了为何除了少数区块链项目外，它鲜少被传统行业采用。

IPFS 底层P2P协议主要适用于“冷数据”，也就是不常变动的静态内容，例如视频、图片和文档等。然而，在处理热数据方面，比如动态网页、在线游戏或人工智能应用，P2P 协议相较于传统的CDN并没有明显优势。

但是, 尽管 IPFS 自身并非区块链，但其采用的有向无环图（DAG）设计理念与许多公链及 Web3 协议高度契合，使其天生适合作为区块链的底层构建框架。因此即使它并没有实用价值，但作为一个承载区块链叙事的底层框架已经十分足够, 早期的山寨项目只需要一个能跑通的框架就可以开启星辰大海, 但当Filecoin发展到一定时期时, IPFS带来的硬伤就开始阻碍其前行.

存储外衣下的矿币逻辑

IPFS 的设计初衷是让用户在存储数据的同时，也能作为存储网络的一部分。然而，在没有经济激励的情况下，用户很难自愿使用这套系统，更别提成为活跃的存储节点。这意味着，大多数用户只会把文件存在 IPFS 上，却不会贡献自己的存储空间，也不会存储他人的文件。正是在这样的背景下，Filecoin 应运而生。

Filecoin 的代币经济模型中主要有三个角色：用户负责支付费用以存储数据；存储矿工因存储用户数据而获得代币激励；检索矿工则在用户需要时提供数据并获取激励。

这种模型存在潜在的作恶空间。存储矿工可能在提供存储空间后，填充垃圾数据以获取奖励。由于这些垃圾数据不会被检索，即便它们丢失，也不会触发存储矿工的罚没机制。这使得存储矿工可以删除垃圾数据并重复此过程。Filecoin 的复制证明共识只能确保用户数据未被私自删除，却无法阻止矿工填充垃圾数据。

Filecoin的运行在很大程度上依赖矿工对代币经济的持续投入，而非基于终端用户对分布式存储的真实需求。尽管项目仍在持续迭代，但目前阶段，Filecoin的生态构建更符合“矿币逻辑”而非“应用驱动”的存储项目定义。

Arweave: 成于长期主义, 败于长期主义

如果说 Filecoin 的设计目标是构建一个可激励、可证明的去中心化“数据云”壳子，那么 Arweave 则在存储的另一个方向走向极端：为数据提供永久性存储的能力。Arweave 并不试图构建一个分布式计算平台，它的整个系统围绕一个核心假设展开──重要的数据应该被一次性存储，并永远留存于网络中。这种极端的长期主义，使得 Arweave 从机制到激励模型、从硬件需求到叙事角度都与 Filecoin 大相径庭。

Arweave以比特币作为学习对象, 试图在以年为计的长周期里不断优化自身的永久存储网络. Arweave不在乎市场营销, 也不在乎竞争对手和市场的发展趋势. 它只是在迭代网络架构的路上不断前行, 即使无人问津也不在意, 因为这就是Arweave开发团队的本质:长期主义. 得益于长期主义, Arweave在上个牛市受到热烈追捧; 也因为长期主义, 即使跌入谷底, Arweave还可能撑过几轮牛熊. 只是未来的去中心化存储有没有Arweave的一席之地呢? 永久存储的存在价值只能通过时间来证明.

Arweave主网从1.5版本开始到最近的2.9版本, 尽管仅仅已经失去市场讨论, 但一直在致力于让更广范围的矿工以最小的成本参与网络, 并激励矿工最大限度的存储数据, 让整个网络的健壮性不断提升. Arweave在深知自己不符合市场偏好的情况下的保守路线, 不拥抱矿工团体, 生态完全停滞, 以最小成本升级主网, 在不损害网络安全的前提下, 不断降低硬件门槛.

1.5-2.9的升级之路回顾

Arweave 1.5 版本暴露出矿工可依赖 GPU 堆叠而非真实存储来优化出块几率的漏洞。为遏制这一趋势，1.7 版本引入 RandomX 算法，限制使用专业化算力，转而要求通用 CPU 参与挖矿，从而削弱算力中心化。

在 2.0 版本，Arweave 采用 SPoA，将数据证明转为默克尔树结构的简洁路径，并引入格式 2 交易减少同步负担。这一架构缓解了网络带宽压力，使节点协同能力显著增强。然而，部分矿工仍可通过集中式高速存储池策略回避真实数据持有责任。

为纠正该偏向，2.4 推出 SPoRA 机制，引入全局索引与慢哈希随机访问，使矿工必须真实持有数据块以参与有效出块，从机制上削弱算力堆叠效果。其结果是，矿工开始关注存储访问速度，带动 SSD 与高速读写设备应用。2.6 引入哈希链控制出块节奏，平衡了高性能设备的边际效益，为中小矿工提供公平参与空间。

后续版本进一步强化网络协作能力与存储多样性：2.7 增加协作式挖矿与矿池机制，提升小矿工竞争力；2.8 推出复合打包机制，允许大容量低速设备灵活参与；2.9 则以 replica_2_9 格式引入新型打包流程，大幅提升效率并降低计算依赖，完成数据导向挖矿模型的闭环。

整体来看，Arweave 升级路径清晰呈现其以存储为导向的长期策略：在不断抵抗算力集中趋势的同时，持续降低参与门槛,保证协议长期运行的可能性。

Walrus: 拥抱热数据是炒作还是内藏乾坤?

Walrus从设计思路上来说, 和Filecoin与Arweave完全不同. Filecoin的出发点是,打造一套去中心化可验证的存储系统, 代价是冷数据存储; Arweave的出发点是打造一个可以永久存储数据的链上亚历山大图书馆, 代价是场景太少; Walrus的出发点是优化存储开销的热数据存储协议.

魔改纠删码：成本创新还是新瓶装旧酒？

在存储成本设计方面，Walrus认为Filecoin与Arweave的存储开销是不合理的,后二者均采用了完全复制架构，其主要优势在于每个节点都持有完整副本，具备较强的容错能力与节点间的独立性。这类架构能保障即使部分节点离线，网络仍具备数据可用性。然而，这也意味着系统需要多副本冗余以维持鲁棒性，进而推高存储成本。尤其在 Arweave 的设计中，共识机制本身即鼓励节点冗余存储，以增强数据安全性。相较之下，Filecoin 在成本控制上更具弹性，但代价是部分低成本存储可能存在更高的数据丢失风险。Walrus 试图在两者之间寻找平衡，其机制在控制复制成本的同时，通过结构化冗余方式增强可用性，从而在数据可得性与成本效率之间建立新的折中路径。

Walrus自创的Redstuff是降低节点冗余的关键技术, 它来源于Reed-Solomon（RS）编码. RS编码是一种非常传统的纠删码算法, 纠删码是一种允许通过添加冗余片段(erasure code)将数据集加倍的技术,可用于重建原始数据。从 CD-ROM 到卫星通信再到二维码,它在日常生活中被频繁使用。

纠删码允许用户获取一个块,例如 1MB 大,然后将其“放大”到 2MB 大,其中额外的 1MB 是称为纠删码的特殊数据。 如果块中的任何字节丢失,用户可以通过代码轻松恢复这些字节。 即使多达 1MB 的块丢失,您也可以恢复整个块。相同的技术可以让计算机读取 CD-ROM 中的所有数据,即使它已受损。

目前最常用的是RS编码。实现方式是,从 k 个信息块开始,构造相关的多项式,并在不同的 x 坐标处对其进行评估,以获得编码块。使用 RS 纠删码,随机采样丢失大块数据的可能性非常小。

举例说明：将一个文件分成 6 个数据块和 4 个校验块，共计 10 份。只要任意保留其中 6 份，就能完整恢复原始数据。

优点：容错能力强，被广泛应用于 CD/DVD、防故障硬盘阵列（RAID）、以及云存储系统（如 Azure Storage、Facebook F4）。

缺点：解码计算复杂，开销较高；不适合频繁变动的数据场景。因此通常用于链下集中化环境中的数据恢复与调度。

在去中心化架构下，Storj 和 Sia 对传统 RS 编码进行了调整以适应分布式网络的实际需求。Walrus 也在此基础上提出了自己的变种 —— RedStuff 编码算法，以实现更低成本、更灵活的冗余存储机制。

Redstuff的最大特点是什么? **通过改进纠删编码算法，Walrus 能够快速且稳健地将非结构化数据块编码成较小的分片，这些分片会分布存储在一个存储节点网络中。即使多达三分之二的分片丢失，也可以使用部分分片快速重构原始数据块。**这在保持复制因子仅为 4 倍至 5 倍的情况下成为可能。

因此, 将Walrus 定义为一个围绕去中心化场景重新设计的轻量级冗余与恢复协议是合理的。相较传统纠删码（如 Reed-Solomon），RedStuff 不再追求严格的数学一致性，而是针对数据分布、存储验证和计算成本进行了现实主义的权衡。这种模式放弃了集中式调度所需的即时解码机制，改为通过链上 Proof 验证节点是否存有特定数据副本，从而适应更动态、边缘化的网络结构。

RedStuff 的设计核心，是将数据拆分为主切片和次切片两类：主切片用于恢复原始数据，其生成和分布受严格约束，恢复门槛为 f+1，且需 2f+1 的签名作为可用性背书；次切片则通过异或组合等简单运算方式生成，作用是提供弹性容错，提升整体系统鲁棒性。这种结构本质上降低了对数据一致性的要求——允许不同节点短时存储不同版本数据，强调“最终一致性”的实践路径。虽然与 Arweave 等系统中对回溯块的宽松要求相似，在降低网络负担方面取得了一定效果，但同时也弱化了数据即时可用性与完整性保障。

不可忽视的是，RedStuff 虽然实现了低算力、低带宽环境下的有效存储，但本质仍属于纠删码系统的一种“变体”。它牺牲一部分数据读取确定性，以换取去中心化环境下的成本控制与扩展性。但在应用层面，这种架构能否支撑起大规模、高频交互的数据场景仍有待观察。更进一步，RedStuff 并未真正突破纠删码长期存在的编码计算瓶颈，而是通过结构策略避开了传统架构的高耦合点，其创新性更多体现在工程侧的组合优化，而非基础算法层面的颠覆。

因此，RedStuff 更像是针对当前去中心化存储现实环境所作的一次“合理改装”。它确实带来了冗余成本与运行负载上的改进，使得边缘设备与非高性能节点可以参与数据存储任务。但在大规模应用、通用计算适配与一致性要求更高的业务场景中，其能力边界仍较为明显。这使得 Walrus 的创新更像是对既有技术体系的适应性改造，而非推动去中心化存储范式迁移的决定性突破。

Sui 与 Walrus：高性能公链能带动存储实用化吗？

从Walrus的官方研究文章中可以看到它的目标场景: “Walrus 的设计初衷是为存储大型二进制文件（Blobs）提供解决方案，而这些 Blobs 正是许多去中心化应用的命脉。”

所谓大型 blob 数据，通常指体积较大、结构不固定的二进制对象，如视频、音频、图像、模型文件或软件包等。

在加密语境中，它更多指代 NFT、社交媒体内容中的图像与视频。这也构成了 Walrus 的主要应用方向。

• 尽管文中还提到了 AI 模型数据集存储和数据可用性层（DA）的潜在用途，但 Web3 AI 的阶段性退潮已经让相关项目所剩无几，未来真正采纳 Walrus 的协议数量可能非常有限。

• 而在 DA 层方向，Walrus 是否能作为有效替代者，还需等待 Celestia 等主流项目重新引发市场关注后才能验证其可行性。

因此，可以将 Walrus 的核心定位理解为服务 NFT 等内容资产的热存储系统，强调动态调用、实时更新与版本管理能力。

这也解释了 Walrus 为什么需要依赖 Sui：借助 Sui 的高性能链能力，Walrus 能够构建高速的数据检索网络，在不自行开发高性能公链的前提下，显著降低运营成本，从而避免与传统云存储服务在单位成本上的正面竞争。

据官方数据，Walrus 的存储成本约为传统云服务的五分之一，尽管相较 Filecoin 与 Arweave 显得昂贵数十倍，但其目标并非追求极低成本，而是构建一个可用于真实业务场景的去中心化热存储系统。Walrus 本身则以一个 PoS 网络运行，核心职责是验证存储节点的诚实性，为整个系统提供最基本的安全保障。

至于 Sui 是否真正需要 Walrus，目前更多还停留在生态叙事的层面。**若仅以金融结算为主要用途，Sui 并不迫切需要链下存储支持。**然而，若其未来希望承载 AI 应用、内容资产化、可组合 Agent 等更复杂的链上场景，则存储层在提供语境、上下文与索引能力方面将不可或缺。高性能链可以处理复杂的状态模型，但这些状态需要与可验证数据绑定，才能构建出可信赖的内容网络。

Shelby:专用光纤网络彻底释放Web3 应用场景

在当前 Web3 应用面临的最大技术瓶颈中，“读性能”始终是一块难以突破的短板。

无论是视频流媒体、RAG 系统、实时协作工具，还是 AI 模型推理引擎，都依赖于低延迟、高吞吐的热数据访问能力。去中心化存储协议（从Arweave、Filecoin到Walrus）虽然在数据持久性和去信任性方面取得进展，但因其运行在公共互联网之上，始终无法摆脱高延迟、带宽不稳定和数据调度不可控的限制。

Shelby 试图从根源解决这个问题.

首先，Paid Reads 机制直接重塑了去中心化存储中的“读操作”困境。在传统系统中，读取数据几乎是免费的，缺乏有效的激励机制导致服务节点普遍懒于响应、偷工减料，造成实际用户体验远远落后于 Web2。

Shelby 通过引入按读取量付费的模型，将用户体验与服务节点收入直接挂钩：节点越快、越稳定地返回数据，就能获得更多回报。

这种模式不是“附带的经济设计”，而是 Shelby 性能设计的核心逻辑 —— 没有激励，就没有可靠的性能；有了激励，才有服务质量的可持续提升。

其次，Shelby提出的最大技术突破之一，正是专用光纤网络(Dedicated Fiber Network)的引入，相当于为Web3热数据的即时读取修建了一个高铁网络。

这一架构彻底绕过了 Web3 系统普遍依赖的公共传输层，将存储节点与 RPC 节点直接部署在一条高性能、低拥塞、物理隔离的传输骨干上。这不仅显著降低了跨节点通信的延迟，还确保了传输带宽的可预期性和稳定性。Shelby 的底层网络结构，更接近 AWS 内部数据中心之间的专线部署模式，而非其他Web3 协议的“上传到某个矿工节点”逻辑。

来源: Shelby白皮书

这种网络层面的架构反转，使得 Shelby 成为首个在真正意义上有能力承载 Web2 级别使用体验的去中心化热存储协议。用户在 Shelby 上读取一个 4K 视频、调用一个大型语言模型的 embedding 数据，或者回溯某个交易日志，不再需要忍受冷数据系统普遍存在的秒级延迟，而是可以获得亚秒级响应。而对于服务节点而言，专用网络不仅提升了服务效率，还极大地降低了带宽成本，使“按读取量付费”的机制具有真正的经济可行性，从而激励系统朝着更高性能而非更高存储量演进。

可以说，专用光纤网络的引入，才是 Shelby 能够“看起来像 AWS，骨子里是 Web3”的关键支撑。它不仅打破了去中心化与性能之间的天然对立，也为 Web3 应用在高频读取、高带宽调度、低成本边缘访问等方面打开了真实落地的可能性。

除此之外, 在数据持久性与成本之间，Shelby 采用了 Clay Codes 构建的Efficient Coding Scheme，通过数学上的 MSR 与 MDS 最优编码结构，实现了低至 <2x 的存储冗余，同时仍保持 11 个 9 的持久性与 99.9% 的可用性。在多数 Web3 存储协议仍停留在 5x~15x 冗余率的今天，Shelby 不仅技术上更高效，成本上也更具竞争力。这也意味着，对于真正重视成本优化和资源调度的 dApp 开发者，Shelby 提供的是一个“既便宜又快”的现实选项。

总结

纵观 Filecoin、Arweave、Walrus 到 Shelby 的演进路线，我们可以清晰地看到：**去中心化存储的叙事，已经从“存在即合理”的技术乌托邦，逐步走向“可用即正义”的现实主义路线。**早期的 Filecoin 用经济激励驱动了硬件参与，但真实的用户需求长期被边缘化；Arweave 选择了极端的永久存储，却在应用生态沉寂中显得愈发孤岛；Walrus 尝试在成本与性能之间找到新平衡，但在落地场景与激励机制的构建上仍留有疑问。直到 Shelby 出现，去中心化存储才第一次对“Web2 级可用性”提出了系统性的回应——从传输层的专用光纤网络，到计算层的高效纠删码设计，再到激励机制的按读取付费，这些原本专属于中心化云平台的能力，开始在 Web3 世界中重构。

Shelby 的出现并不意味着问题终结。它也并未解决所有挑战：开发者生态、权限管理、终端接入等问题仍在前方。但它的意义在于，为去中心化存储行业开辟了一条“性能不妥协”的可能路径，打破了“要么抗审查，要么好用”的二元悖论。

去中心化存储的普及之路，终将不只是靠概念热度或代币炒作维系，而必须走向“可用、可集成、可持续”的应用驱动阶段。在这一阶段，谁能率先解决用户真实痛点，谁就能重塑下一轮基础设施叙事的格局。从矿币逻辑到使用逻辑，Shelby 的突破，也许标志着一个时代的结束——更是另一个时代的开始。

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