En regardant la logique de conception de Walrus, je ressens une certaine émotion.

Il enregistre chaque segment de contenu comme un Sui Blob indépendant, la validation atomique semble très sûre. Mais il y a un problème : la mémoire humaine ne fonctionne pas du tout comme ça. Nous nous souvenons des choses sous forme de chaînes causales — des événements liés, où la cause détermine la conséquence, et les émotions s’enchaînent. Par exemple, une vidéo, sa valeur ne réside pas dans une seule image, mais dans la narration complète : pourquoi commencer → comment évoluer au milieu → quel impact final.

L’architecture de Walrus coupe cette chaîne en snapshots isolés. Chaque Blob est une île, incapable de revendiquer une relation causale avec un autre, incapable d’exprimer "c’est la suite de l’événement précédent". Vous voulez raconter une histoire en plusieurs actes sur Flatlander ? Vous ne pouvez que publier N posts, chacun citant un Blob différent. Mais le consensus DAG de Sui ne garantit pas l’ordre temporel entre objets, le client peut tout simplement trier à sa guise, ce qui transforme la narration en un ensemble de graphes désordonnés, la chaîne causale étant complètement brisée.

Une limitation encore plus profonde vient du langage Move lui-même. Vous ne pouvez pas définir un objet Story qui contienne une liste ordonnée de Blobs en garantissant que l’ordre reste immuable — car une fois qu’un objet est créé, il ne peut plus être modifié. Ajouter dynamiquement du contenu nécessite de briser l’atomicité, ce qui est une impasse.

En fin de compte : Walrus stocke bien les données, mais au prix de transformer l’histoire en un puzzle de fragments. Lorsque tout est atomisé, la mémoire meurt, et la vérité disparaît doucement dans les fissures.