Suiエコシステムの分散型ストレージ基盤Walrusは、AI時代のデータ管理の新たな基準となりつつあります。単なる「クラウドハードドライブ」と言うよりも、AIデータに「真贋鑑定器」を装着したようなもので——チェーン上のイベント証明を通じてデータの完全性と可用性を証明し、毒投与や改ざんの可能性を源から断ち切ります。

Seal暗号化層と柔軟なアクセス制御を組み合わせることで、データは暗号化された状態で保存され、タイムロック設定や有料解除もサポートされます。この一連の組み合わせは、AIトレーニングデータ、エージェントメモリ、モデルの重みなどの用途に対して、まさにオーダーメイドです。2025年から2026年にかけて、多くのプロジェクトで採用されています。

**Talus Labsの事例：AIエージェントに信頼できる「長期記憶」を持たせる**

Talusは、現在最も注目されているチェーン上の自治型AIエージェントフレームワークです。その構造は非常に明快で——Suiがワークフローの調整と実行を担当し、Walrusはデータ層（トレーニングセット、コンテキスト、メモリ、モデルファイル）を専用に処理します。

なぜWalrusを選ぶのか？簡単に言えば、AIエージェントは秒単位で膨大なファイルを高速に取得する必要があるからです——市場の感情データ、DeFiプロトコルのスナップショット、ソーシャルメディアの意見などです。クラウドストレージの古典的な問題は、データの喪失や監査の欠如、削除防止の困難さです。WalrusはRedStuffの誤り訂正符号とチェーン上で検証可能な証明の組み合わせを用いて、データを常にオンラインに保ち、追跡可能にします。24/7稼働のAIエージェントにとって、これは生命線です。

**CUDIS Wellness：ユーザーデータの所有権とAI収益化の新たな仕組み**

CUDISは、CUDIS Ringなどのウェアラブルデバイスを通じて健康データを収集し、そのデータをAIモデルで延命させます。しかし、従来のモデルには大きな落とし穴があります。データの所有者はユーザーである一方、利益を得るのは企業です。

CUDISはこの論理を逆転させようとしています。ユーザーの健康データはWalrus上に保存され、暗号化されていて、ユーザー自身が鍵を管理します。これらのデータを使ってモデルを訓練する際には、ユーザーが明確に許可を出します——データの使用回数や得られる収益も追跡可能です。Walrusのプログラム可能なアクセス制御により、これが実現します：タイムロック（特定の期間だけアクセス可能）、支払い条件（データ利用には料金が必要）、監査ログ（誰がいつどれだけ使ったか一目でわかる）。こうして、ユーザーはAI駆動の健康サービスを享受しつつ、自分のデータの価値から利益を得ることができるのです。