Ознайомившись із концепцією Walrus, виникли певні роздуми.

Вона реєструє кожен фрагмент контенту як окремий Sui Blob, і атомарна перевірка звучить дуже безпечно. Але тут є одне питання: людська пам’ять зовсім не працює так. Ми запам’ятовуємо речі у вигляді причинно-наслідкового ланцюга — події пов’язані між собою, причина визначає наслідок, емоції послідовно наростають. Наприклад, відео має цінність не окремим кадром, а цілісною оповіддю: чому почали → як розвивалися події далі → який вплив це мало наприкінці.

Архітектура Walrus фактично розрізає цей ланцюг на окремі знімки. Кожен Blob — це ізольована одиниця, між ними неможливо встановити причинно-наслідкові зв’язки, вони не можуть позначати «це продовження попередньої події». Хочете розповісти багатосценарну історію у Flatlander? Можна лише публікувати N постів, кожен з яких посилається на різний Blob. Але DAG-консенсус Sui не гарантує збереження хронології між об’єктами, клієнт може впорядкувати їх будь-яким чином, і в результаті оповідь перетворюється на безладний набір графів, причинно-наслідковий ланцюг повністю розірваний.

Глибше обмеження — у самій мові Move. Ви не можете визначити об’єкт Story, який міститиме впорядкований список Blob і гарантуватиме збереження порядку — бо посилання на об’єкт після створення змінити неможливо, а додавання нових елементів у динаміці порушить атомарність, і це двозначно.

Отже, кінцевий висновок: Walrus дійсно зберігає дані, але ціна — перетворення історії на розкидані уламки. Коли все атомізовано, пам’ять помирає, а істина тихо зникає у щілинах.