Nous faisons face à une situation assez ironique. L'humanité a déjà créé des télescopes capables d'observer des galaxies, des détecteurs pour capturer des collisions de particules, des appareils pour scanner les ondes cérébrales… mais toutes ces données collectées par ces instruments de précision finissent par devenir des îlots isolés. Les données des satellites météorologiques ne correspondent pas du tout aux émotions sur les réseaux sociaux, les capteurs du réseau électrique ne comprennent pas la courbe de l'épidémie, et toutes sortes de sensorielles numériques ressemblent à des terminaisons nerveuses coupées, chacune de son côté.

Pourquoi cela ? Fondamentalement, c'est parce que nous utilisons toujours une approche centralisée — empiler toutes les données dans un seul dépôt, puis attendre que les gens les explorent et les analysent. C'est comme si chaque muscle du corps envoyait ses signaux à différentes zones du cerveau, sans jamais pouvoir coordonner en temps réel. Et le résultat ? Même avec plus de données, on n'obtient que des données mortes.

Le modèle de "objets de données programmables" formé par Walrus Protocol en combinaison avec Sui semble essayer une autre voie. Il ne cherche pas à construire un cerveau universel, mais à concevoir un protocole permettant à chaque source de données — qu'il s'agisse d'un capteur de coin de rue ou d'un télescope spatial — d'emballer son flux de données en "cellules nerveuses" autonomes avec des comportements autonomes et une interface unifiée. Ces cellules interagissent et se combinent dans un réseau décentralisé, et finalement émergent une capacité de perception et de prévision globale. C'est ainsi que devrait fonctionner une infrastructure de données.