技術方案は初期段階ではその優劣を見極めるのが難しい。動作する、体験はぎりぎり許容範囲、コストも妥当、これだけでしばらくは持ちこたえられる。真の試練はその後に訪れる——ユーザーの流入、データの爆発、呼び出し頻度の急増、初期に見過ごされていた細部が次々と浮かび上がり、存亡を左右する決定的な要素となる。

データ層はまさにそのような位置にある。

多くのアプリケーションでは、データは自動的に存在する背景のようなものだ。皆、フロントエンドをより滑らかに、機能をより賢く、金融モデルをより洗練させることに注力しているが、素朴な疑問を投げかける人は少ない：もしこれらのデータが長期にわたってそこにあり続け、頻繁に呼び出され、アプリ間を流通する場合、今の構造は耐えられるのか？短期的には気づきにくいが、長い時間軸で見れば避けられない。

私がWalrusに継続して注目している理由は、正直に言えば、最初からこの問題をテーブルの上に出していたからだ。

複雑なパッケージングも派手なストーリーもなく、実用的なルートを示しているだけだ：分散型環境において、より効率的で信頼性の高い大規模データの保存と配信をどう実現するか。聞こえは新しいようだが、コスト、安定性、拡張性の3つの要素を徹底的に理解するのは容易ではない。

別の角度から考えると、システム全体を絶えず層を重ねるビルと見なすと、多くの方案はまず外壁を貼り、その後に構造を補強するというやり方だ。しかし、Walrusのロジックは逆だ——まず基礎と耐荷柱をしっかりと築き、その後に上に積み上げていく。この順序は初期には好まれないかもしれないが、長期的な運用の観点からはより筋が通っている。

AI関連のアプリケーションが本格的に展開し始めると、この思考法の優位性が徐々に明らかになってくる。