اطلعت على فكرة تصميم Walrus وشعرت ببعض التأملات.

لقد قام بتسجيل كل جزء من المحتوى كـ Sui Blob مستقل، والتحقق من الذرية يبدو آمنًا جدًا. لكن هناك مشكلة هنا: ذاكرة الإنسان لا تعمل بهذه الطريقة على الإطلاق. نحن نحتفظ بالمعلومات على شكل سلسلة سببية — الأحداث مرتبطة بشكل حلقات، الأسباب تحدد النتائج، والمشاعر تتسلسل بشكل تدريجي. على سبيل المثال، مقطع فيديو، قيمته ليست في الصورة الفردية، بل في السرد الكامل: لماذا بدأ → كيف تطور في الوسط → ما التأثير النهائي.

هيكل Walrus يقسم هذه السلسلة بشكل قسري إلى لقطات مستقلة. كل Blob هو جزيرة منفصلة، ولا يمكنها أن تدعي علاقة سببية مع الأخرى، ولا يمكنها التعبير عن "هذا هو تتابع الحدث السابق". هل تريد سرد قصة متعددة المشاهد على Flatlander؟ عليك فقط نشر N منشورات، كل منها يشير إلى Blob مختلف. لكن توافق DAG الخاص بـ Sui لا يضمن الترتيب الزمني عبر الكائنات، والعميل يمكنه ترتيبها عشوائيًا، والنتيجة أن السرد يتحول إلى مجموعة من الرسوم البيانية غير المرتبة، ويتم قطع سلسلة السببية بشكل كامل.

القيود الأعمق تكمن في لغة Move نفسها. لا يمكنك تعريف كائن Story يحتوي على قائمة مرتبة من الـ Blob ويضمن أن الترتيب دائمًا ثابت — لأنه بمجرد إنشاء مرجع الكائن، لا يمكن تغييره، وإذا أردت إضافة محتوى جديد بشكل ديناميكي، فستكسر الذرية، وهو مأزق.

وفي النهاية، النتيجة هي: Walrus يخزن البيانات بشكل صحيح، لكن الثمن هو تحويل التاريخ إلى قطع متفرقة من الأحجية. عندما يتم تجزئة كل شيء إلى ذرات، تختفي الذاكرة، ويختفي الحقيقة في الثغرات بصمت.