Sui 생태 Walrus와 Irys 데이터 논쟁
작성자: Ponyo
번역: Sui Network
핵심 요약
🔧 아키텍처: Irys는 계약에 네이티브 blob(데이터 블록) 접근을 제공하는 일체형 L1 '데이터 체인'이지만, 완전히 새로운 검증 노드 세트가 필요하다. Walrus는 Sui 위에 구축된 이레이저 코드 기반 스토리지 계층으로 통합이 쉬우나, 다중 계층 간 조정이 필요하다.
💰 경제 모델: Irys는 단일 토큰 IRYS를 사용해 비용 지불과 보상 시스템을 통합하여 사용자 경험은 간단하나 가격 변동성 리스크가 크다. Walrus는 기능을 두 개의 토큰으로 분할한다: WAL(스토리지용)과 SUI(gas용). 비용 격리를 효과적으로 달성하지만, 두 개의 인센티브 시스템을 유지해야 한다.
📦 내구성 및 컴퓨팅 능력: Irys는 10개의 완전 복제본을 유지하며 데이터를 직접 가상머신(VM)으로 유입시킨다. Walrus는 약 5배의 중복성을 갖는 이레이저 코드와 해시 검증 방식을 채택하여 GB당 저장 비용이 더 낮으나 프로토콜 구현이 복잡하다.
💾 적응성: Irys는 '한 번 결제하고 영구 저장'하는 기부 모델을 제공하여 불변 데이터 보관에 적합하나 초기 비용이 매우 높다. Walrus는 '수요 기반 요금제 + 자동 갱신' 임대 메커니즘을 통해 비용 관리가 용이하며 Sui와의 통합도 신속하다.
📈 채택 현황: Walrus는 초기 단계임에도 불구하고 빠르게 성장하여 이미 PB 규모의 저장량과 100명 이상의 노드 운영자를 확보했으며, 다수의 NFT 및 게임 브랜드에서 도입했다. 반면 Irys는 여전히 확장 전 단계이며, 저장 데이터 양도 PB 수준에 미치지 못하고 노드 네트워크 역시 성장 중이다.
Walrus와 Irys 모두 신뢰 가능하고 인센티브 기반의 온체인 데이터 저장 솔루션을 제공하기 위해 같은 문제를 해결하고자 한다. 그러나 두 시스템의 설계 철학은 정반대다. Irys는 저장, 실행, 합의를 하나의 수직 통합 아키텍처로 통합한 전용 L1 블록체인이며, Walrus는 Sui를 통해 조정 및 정산을 처리하고 독립적인 오프체인 스토리지 계층을 운영하는 모듈화된 저장 네트워크다.
Irys 팀은 초기 비교에서 자사 시스템을 우월한 '내장형' 솔루션으로, Walrus는 한정된 '외부 연결형' 시스템으로 묘사했지만, 현실에서는 각각 장단점이 있으며 선택의 균형이 다르다. 본문은 기술적 관점에서 Walrus와 Irys를 6가지 차원에서 객관적으로 비교하며 일방적인 주장에 반박하고, 개발자가 비용, 복잡성, 개발 경험에 따라 최적의 경로를 선택할 수 있도록 명확한 안내를 제공한다.
1. 프로토콜 아키텍처
1.1 Irys: 수직 통합형 L1
Irys는 고전적인 '자급자족(self-sufficient)' 철학을 구현한다. 자체 합의 메커니즘, 스테이킹 모델, 실행 가상머신(IrysVM)을 갖추며, 모두 저장 하위 시스템과 긴밀하게 통합되어 있다.
검증 노드는 동시에 세 가지 역할을 수행한다:
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사용자 데이터를 완전 복제본 형태로 저장;
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IrysVM 내에서 스마트 계약 로직을 실행;
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PoW + 스테이킹 혼합 메커니즘을 통해 네트워크 보안을 유지.
이러한 기능들이 동일한 프로토콜 내에 공존함에 따라, 블록 헤더부터 데이터 검색 규칙까지 모든 계층을 대용량 데이터 처리에 최적화할 수 있다. 스마트 계약은 체인 상 파일을 직접 참조할 수 있고, 저장 증명(proof of storage) 또한 일반 거래를 정렬하는 합의 경로를 따르게 된다. 그 이점은 높은 수준의 아키텍처 일관성에 있다. 개발자는 단일 신뢰 경계, 단일 수수료 자산(IRYS)만 고려하면 되며, 계약 코드에서 데이터를 읽는 경험도 네이티브 지원처럼 자연스럽다.
그러나 대가는 출발 비용이 높다는 점이다. 새로운 레이어1 네트워크는 하드웨어 운영자 모집, 인덱서 구축, 블록 탐색기 출시, 클라이언트 강화, 개발 도구 생태 육성 등 백지 상태에서 시작해야 한다. 검증 노드가 아직 충분히 성장하지 못한 초기에는 블록 생성 시간 보장과 경제적 보안성이 기존 주류 체인보다 뒤처진다. 따라서 Irys의 아키텍처는 깊이 있는 데이터 통합을 선택함으로써 생태계 출범 속도를 희생했다고 볼 수 있다.
1.2 Walrus: 모듈화된 오버레이 계층
Walrus는 정반대의 경로를 취한다. 저장 노드는 체인 외부에서 실행되며, Sui의 고처리량 L1이 Move 스마트 계약을 통해 정렬, 결제, 메타데이터 처리를 담당한다. 사용자가 blob(데이터 블록)을 업로드하면, Walrus는 이를 조각화(sharding)하여 여러 노드에 분산 저장한 후, Sui 체인 상에 내용 해시, 조각 할당 정보, 임대 조건을 포함하는 객체를 기록한다. 갱신, 패널티 부과, 보상은 모두 일반적인 Sui 거래로 실행되며, gas는 SUI로 지불하지만, 저장 경제 결제 단위로는 WAL 토큰을 사용한다.
Sui를 기반으로 하여 Walrus는 즉시 다음과 같은 이점을 얻는다:
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검증된 바이잔틴 장애 허용(BFT) 합의 메커니즘;
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완벽한 개발 인프라;
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강력한 프로그래밍 가능성;
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유동성이 풍부한 기반 토큰 경제;
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기존 Move 개발자들이 프로토콜 마이그레이션 없이 바로 통합 가능.
그러나 대가로 다중 계층 간 조정이 필요하다. 업로드, 갱신, 삭제 등 모든 생명주기 이벤트는 두 개의 반독립적인 네트워크 사이에서 조율되어야 한다. 저장 노드는 Sui의 최종성(finality)을 신뢰해야 하며, Sui가 과부하 상태일 때도 성능을 유지해야 한다. 반면 Sui 검증 노드는 실제 디스크에 데이터가 저장되었는지는 검토하지 않으므로, 책임을 보장하기 위해 Walrus의 암호화 증명 시스템에 의존해야 한다. 일체형 설계에 비해 이러한 아키텍처는 불가피하게 지연 시간이 더 길며, 일부 수수료(SUI gas)는 실제로 데이터를 저장하지 않는 역할에게도 분배된다.
1.3 설계 요약
Irys는 수직 통합된 단일체(monolithic) 아키텍처를, Walrus는 수평 분산 통합된 모듈화 방식을 취한다. Irys는 더 큰 아키텍처 자유도와 통합된 신뢰 경계를 가지나, 냉기동(cold start)으로 인한 생태계 구축 어려움을 극복해야 한다. Walrus는 Sui의 성숙한 합의 시스템을 활용하여 기존 생태계 개발자의 진입 장벽을 크게 낮춘 반면, 두 개의 경제 영역과 운영 시스템 간의 조율 복잡성을 감수해야 한다. 두 모델 사이에는 절대적인 우열이 없으며, 다만 최적화 방향이 다를 뿐이다. 하나는 일관성(coherence)을 추구하고, 다른 하나는 조합성(composability)을 추구한다.
프로토콜이 개발자의 친숙도, 생태계 매력도, 출시 속도에 따라 선택될 때, Walrus의 계층화 모델이 더 현실적인 의미를 가질 수 있다. 반면 깊이 있는 데이터-컴퓨팅 결합 또는 맞춤형 합의 로직이 병목일 경우, Irys와 같이 데이터 전용으로 설계된 체인은 더 무거운 아키텍처 부담을 감수할 충분한 이유가 있다.
2. 토큰 경제 및 인센티브 메커니즘
2.1 Irys: 단일 토큰으로 전체 프로토콜 스택 구동
Irys의 원토큰 IRYS는 플랫폼 전체 경제 모델을 담당한다:
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저장 수수료: 사용자는 데이터 저장을 위해 사전에 IRYS를 지불;
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실행 gas: 모든 스마트 계약 호출도 IRYS로 과금;
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채굴자 보상: 블록 보조금, 저장 증명, 거래 수수료 등 모두 IRYS로 지급.
채굴자는 동시에 데이터 저장과 계약 실행을 담당하므로, 컴퓨팅 수익이 저장 수익의 부족을 보완할 수 있다. 이론적으로 Irys 위에서 DeFi 활동이 활발하면 컴퓨팅 수익이 저장 서비스를 사실상 원가 수준까지 보조할 수 있다. 계약 트래픽이 낮으면 보조 메커니즘이 역방향으로 조정된다. 이러한 교차 보조 메커니즘은 채굴자 수익을 균형 있게 유지하며 프로토콜 내 다양한 역할의 인센티브를 일치시킨다. 개발자 입장에서는 단일 자산으로 인해 관리 절차가 줄어들고 사용자 경험도 단순화되며, 특히 다중 토큰 사용을 원치 않는 시나리오에 적합하다.
그러나 단점은 단일 자산의 리스크 연동성이다. IRYS 가격이 하락하면 컴퓨팅과 저장 보상이 동시에 감소하여 채굴자가 이중 압박을 받는다. 따라서 프로토콜의 경제적 보안성과 데이터 지속성은 동일한 가격 변동 곡선에 종속된다.
2.2 Walrus: 이중 토큰 경제 모델
Walrus는 기능 책임을 두 개의 토큰으로 분할한다:
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$WAL: 저장 계층의 경제 단위. 사용자는 WAL로 저장 공간 임대료를 지불하고, 노드 운영자는 조각 데이터 저장 및 스테이킹을 통해 WAL 보상을 받으며, 보상은 위임된 스테이킹 가중치에 비례한다.
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$SUI: 체인 상 조정 작업을 위한 gas 토큰. Sui에서 업로드, 재계약, 패널티 등의 모든 거래는 SUI 소비를 필요로 하며, 보상은 Sui 검증 노드에게 지급된다(Walrus 저장 노드 제외).
이러한 분리는 저장 경제를 명확하게 유지한다. WAL의 가치는 오직 데이터 저장 수요와 임대 기간에만 영향을 받으며, Sui 상의 DEX 거래나 NFT 열풍에 흔들리지 않는다. 동시에 Walrus는 Sui의 유동성, 크로스체인 브릿지, 법정화폐 입구 등을 계승할 수 있다. 대부분의 Sui 구축자들은 이미 SUI를 보유하고 있으므로, WAL 도입의 한계 비용은 낮다.
그러나 이중 토큰 모델은 인센티브 분열 문제도 존재한다. Walrus 노드는 SUI 수수료 수익에 참여할 수 없으므로, WAL 가격이 하드웨어, 대역폭, 수익 예측을 독립적으로 지탱할 만큼 충분해야 한다. 만약 WAL 가격이 정체되고 SUI gas가 급등하면 사용자 비용은 상승하지만 저장 제공자는 직접적인 수익을 얻지 못한다. 반대로 Sui 상의 DeFi 붐이 검증 노드 수익을 끌어올려도 Walrus 노드와는 무관하다. 따라서 장기 균형을 유지하기 위해서는 하드웨어 비용, 수요 주기, WAL 시장 깊이에 따라 저장 가격을 유연하게 조정하는 경제 모델 최적화가 필요하다.
2.3 설계 요약
간단히 말해, Irys는 통합적이고 간결한 사용자 경험을 제공하지만 리스크가 집중된다. Walrus는 토큰 수준에서 경계를 명확히 하여 더 정교한 경제 계산을 가능하게 하지만, 두 개의 시장 체계와 수수료 분배 문제를 처리해야 한다. 구축자는 자신의 제품 계획과 자금 전략에 맞춰 원활한 경험을 우선시할지, 아니면 경제 리스크 분리를 선호할지를 판단해야 한다.
3. 데이터 지속성 및 중복 전략
3.1 Walrus: 이레이저 코드로 경량화된 고신뢰성 실현
Walrus는 각 데이터 블록(blob)을 k개의 데이터 조각(data shard)으로 분할하고, m개의 중복 검사 조각(redundant parity shard)을 추가한다(RedStuff 인코딩 알고리즘 사용). 이 기술은 RAID나 Reed-Solomon 인코딩과 유사하나, 탈중앙화 환경 및 노드의 빈번한 변동에 최적화되어 있다. k+m개 조각 중 임의의 k개만 있으면 원본 파일을 재구성할 수 있어 두 가지 이점을 가진다:
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공간 효율성: 일반적인 파라미터(약 5배 확장) 하에서, 전통적인 10배 복제 방식에 비해 필요한 저장 공간이 절반으로 줄어든다. 쉽게 말해, Walrus에 1GB 데이터를 저장하면 전체 네트워크 용량은 약 5GB(여러 노드에 분산된 조각), 반면 전통적인 전체 복제 시스템은 유사한 보안성을 위해 10GB가 필요할 수 있다.
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필요 기반 복구 능력: Walrus의 인코딩 방식은 공간뿐만 아니라 대역폭도 절약한다. 어떤 노드가 연결을 끊으면 네트워크는 전체 파일이 아닌 누락된 조각만 재생성하므로 대역폭 소모가 크게 줄어든다. 이 자가 치유 메커니즘은 유실된 조각 크기만큼의 데이터만 다운로드하면 되므로(O(blob_size / 조각 수)), 전통적인 복제 시스템이 일반적으로 O(blob_size)의 데이터량을 필요로 하는 것과 대비된다.
각 조각과 노드의 할당 정보는 Sui 상의 객체로 기록된다. Walrus는 각 에포크마다 스테이킹 위원회를 순환하며 암호화 증명으로 노드 가용성을 검증하고, 노드 이탈이 안전 임계치를 초과하면 자동 재인코딩을 수행한다. 이 메커니즘은 복잡하나(두 개의 네트워크, 다수의 조각, 빈번한 검증 포함) 최소 용량으로 최고 수준의 지속성을 달성할 수 있다.
3.2 Irys: 보수적이지만 안정적인 다중 복제 메커니즘
Irys는 더 원시적이고 직접적인 내구성 방법을 의도적으로 선택했다. 각 16TB 데이터 분할은 10명의 스테이킹 채굴자가 각각 완전한 복제본을 저장한다. 프로토콜은 특정 채굴자의 '솔트값(salt value)' (Matrix Packing 기술)을 도입하여 동일한 하드디스크에 대한 중복 계산을 방지한다. 시스템은 노드 디스크에 대해 '유용한 작업 증명(proof-of-useful-work)'을 지속적으로 수행하여 각 바이트가 실제로 존재하는지 검증하며, 그렇지 않을 경우 채굴자는 처벌받고 스테이킹 자산이 차감된다.
실제 운용에서 데이터 가용성은 다음에 달려 있다: 10명의 채굴자 중 최소 하나라도 조회 요청에 응답하는가? 어떤 채굴자의 검증이 실패하면 시스템은 즉시 재복제를 시작하여 10개 복제본 기준을 유지한다. 이 전략의 대가는 10배에 달하는 높은 데이터 저장 중복률이지만, 논리는 간단하고 명확하며 모든 상태가 단일 체인에 집중되어 있다.
3.3 설계 요약
Walrus는 빈번한 노드 교체 문제를 효율적인 인코딩 전략과 Sui의 객체 모델로 해결하여, 비용 증가 없이 데이터 지속성을 보장하는 데 집중한다. Irys는 하드웨어 비용의 급속한 하락에 따라 더 직접적이고 무거운 다중 복제 메커니즘이 실제 엔지니어링에서 오히려 더 신뢰 가능하고 관리가 쉽다고 믿는다.
PB 규모의 아카이브 데이터를 저장하고 더 높은 프로토콜 복잡성을 수용할 수 있다면, Walrus의 이레이저 코드는 바이트 당 경제성에서 우위를 가진다. 반면 운용의 간결성(단일 체인, 단일 증명, 충분한 중복)을 중시하며, 하드웨어 비용이 제품 출시 속도에 비해 무시할 수 있다고 생각한다면, Irys의 10배 복제 메커니즘은 최소한의 고민으로 내구성을 보장한다.
4. 프로그래밍 가능한 데이터 및 온체인 컴퓨팅
4.1 Irys: 데이터 중심 스마트 계약 네이티브 지원
저장, 합의 메커니즘, Irys 가상머신(IrysVM)이 동일한 원장을 공유하므로, 계약은 read_blob(id, offset, length) 메서드를 자신의 상태를 읽는 것처럼 쉽게 호출할 수 있다. 블록 실행 중, 채굴자는 요청된 데이터 조각을 직접 가상머신에 스트리밍하여 결정론적 검사를 수행하고 결과를 동일한 거래 내에서 계속 처리한다. 오라클 없이, 사용자 입력 없이, 오프체인 전달 없이 가능하다.
이러한 프로그래밍 가능한 데이터 구조는 다음과 같은 사용 사례를 실현할 수 있다:
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미디어 NFT: 메타데이터, 고해상도 이미지, 로열티 로직을 모두 체인 상에 구현하고 바이트 수준에서 강제 집행 가능.
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온체인 AI: 분할된 스토리지에 저장된 모델 가중치 위에서 직접 추론 작업 실행 가능.
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빅데이터 분석: 외부 브릿지 없이 계약이 로그, 유전자 파일 등 대규모 데이터셋을 스캔 가능.
읽는 바이트 수가 많아질수록 gas 비용은 증가하지만, 사용자 경험은 여전히 단일 IRYS 과금 거래이다.
4.2 Walrus: '검증 후 컴퓨팅' 모드
Walrus는 대용량 파일을 직접 Move 가상머신에 유입시킬 수 없으므로, '해시 커밋 + 증거(witness)' 설계 패턴을 채택한다:
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사용자가 blob을 저장할 때, Walrus는 Sui 상에 그 내용 해시(content hash)를 기록;
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이후 호출자는 해당 데이터 조각과 그 조각의 정확성을 입증하는 경량 증거(Merkle 경로 또는 전체 해시 등)를 제출할 수 있음;
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Sui 계약은 해시를 다시 계산하고 Walrus 메타데이터와 비교하여 검증 성공 시 데이터를 신뢰하고 후속 로직을 실행.
장점:
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즉시 사용 가능, L1 프로토콜 수정 불필요;
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Sui 검증 노드가 GB 규모의 대용량 데이터 내용을 인지할 필요 없음.
제한사항:
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수동 데이터 획득 필요: 호출자는 Walrus 게이트웨이나 노드로부터 데이터를 가져와 거래에 제한된 길이의 데이터 조각을 패키징해야 함(Sui 거래 크기 제한에 따라);
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조각 처리 오버헤드: 대규모 데이터 처리 작업은 여러 소형 거래 또는 오프체인 사전 처리 + 온체인 검증이 필요;
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이중 gas 비용: 사용자는 검증 거래를 위한 SUI gas와(간접적으로) 저장 비용을 위한 WAL을 모두 지불해야 함.
4.3 설계 요약
앱이 각 블록마다 몇 MB의 데이터를 처리해야 하는 경우(예: 온체인 AI, 몰입형 미디어 dApp, 검증 가능한 과학 컴퓨팅 프로세스 등) Irys의 내장 데이터 API가 더 매력적이다.
데이터 무결성 증명, 소규모 미디어 표시, 또는 재계산이 오프체인에서 발생하고 온체인은 결과만 검증하는 시나리오라면 Walrus도 충분히 잘 작동한다.
따라서 이 선택은 '가능한가'가 아니라 복잡도를 어디에 위치시키고 싶은가의 문제다: 프로토콜 저수준(Irys) 혹은 미들웨어 애플리케이션 계층(Walrus)?
5. 저장 기간 및 영구성
5.1 Walrus: 수요 기반 임대 모델
Walrus는 고정 주기 임대 모델을 채택한다. 데이터 업로드 시, 사용자는 $WAL로 일정 기간의 저장권을 구매한다(14일을 한 에포크로 과금, 최대 약 2년까지 한 번에 구매 가능). 임대 기간 만료 후 갱신되지 않으면 노드는 해당 데이터를 삭제할 수 있다. 애플리케이션은 Sui 스마트 계약을 통해 자동 재계약 스크립트를 작성하여 '임대'를 사실상 '영구 저장'처럼 만들 수 있지만, 갱신 책임은 항상 업로더에게 있다.
장점은 사용자가 포기할 수 있는 용량을 미리 지불할 필요가 없고, 가격이 실시간 하드웨어 비용을 추적할 수 있다는 점이다. 또한 데이터 임대 만료 시간을 설정함으로써 네트워크는 더 이상 요금을 지불하지 않는 데이터에 대해 가비지 컬렉션을 수행하여 '영구 쓰레기' 축적을 방지할 수 있다. 반면, 재계약을 놓치거나 자금이 고갈되면 데이터가 사라지고, 장기간 운용되는 dApp은 자체 '생존 유지(keep-alive)' 봇을 운영해야 한다는 단점이 있다.
5.2 Irys: 프로토콜 레벨에서 보장되는 영구 저장
Irys는 Arweave와 유사한 '영구 저장(permanent storage)' 옵션을 제공한다. 사용자는 단 한번 $IRYS를 지불함으로써, 채굴자에게 미래 수백 년간의 저장 서비스를 체인 상 기금(endowment) 형태로 후원한다(저장 비용이 계속 하락한다고 가정하면 약 200년을 커버할 수 있음). 해당 거래 완료 후, 저장 갱신 책임은 프로토콜 자체로 이전되며 사용자는 더 이상 관리할 필요가 없다.
결과는 '한 번 저장하면 영구 이용 가능'이라는 사용자 경험으로, NFT, 디지털 아카이브, 불변 데이터 세트(AI 모델 등)에 이상적이다. 그러나 단점은 초기 비용이 높고, 이 모델은 수십 년간 $IRYS 가격의 건전성에 높게 의존한다는 점이며, 빈번히 업데이트되는 데이터나 일시 파일에는 적합하지 않다.
5.3 설계 요약
데이터 생명주기를 제어하고 실제 사용량에 따라 지불하고 싶다면 Walrus를 선택하라. 흔들리지 않는 장기 데이터 지속성을 원하며 이에 대해 프리미엄을 지불할 의사가 있다면 Irys를 선택하라.
6. 네트워크 성숙도 및 사용 현황
6.1 Walrus: 프로덕션 수준 규모 달성
Walrus 메인넷은 단 7개 에포크만 운영되었지만, 이미 103명의 저장 운영자, 121개의 저장 노드를 보유하고 있으며, 누적 스테이킹된 WAL은 10.1억 개이다. 현재 네트워크는 1450만 개의 blob(데이터 블록)을 저장했으며, 3150만 회의 blob 이벤트를 유발했고, 평균 객체 크기는 2.16MB, 총 저장 데이터량은 1.11PB(총 4.16PB 물리 용량의 약 26%)에 달한다. 업로드 처리량은 약 1.75KB/s이며, 조각도(shard map)는 1000개의 병렬 샤드를 커버한다.
경제 측면에서도 강력한 추세를 보이고 있다:
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시가총액 약 6억 달러, FDV(완전 희석 평가액)는 22.3억 달러;
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저장 가격: MB당 약 55K Frost(약 0.055 WAL);
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쓰기 가격: MB당 약 20K Frost;
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현재 보조금 비율은 80%에 달해 초기 성장을 가속화 중.
다수의 고트래픽 브랜드(Pudgy Penguins, Unchained, Claynosaurs 등)가 Walrus를 채택하여 자산 파이프라인 또는 데이터 아카이브 백엔드를 구축하고 있다. 현재 네트워크는 10.5만 개의 계정을 보유하고 있으며, 67개 프로젝트가 통합 중이며, NFT 및 게임 분야의 실제 시나리오에서 PB 규모의 데이터 전송을 지원하고 있다.
6.2 Irys: 여전히 초기 단계
Irys 공개 데이터 패널에 따르면(2025년 6월 기준):
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계약 실행 TPS ≈ 13.9, 저장 TPS ≈ 0
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총 저장 데이터량 ≈ 199GB(공식적으로는 280TB 공간 보유)
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데이터 거래 횟수: 5370만 건(6월에 1300만 건 포함)
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활성 주소 수: 164만
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저장 비용: $2.50 / TB / 월(임시 저장), 또는 $2.50 / GB(영구 저장)
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채굴 시스템 '곧 출시 예정'(uPoW 채굴 메커니즘 아직 활성화되지 않음)
프로그래밍 가능한 데이터 호출 비용은 각 chunk(데이터 조각)당 $0.02이지만, 영구 저장 기금이 아직 마련되지 않아 실제 데이터 쓰기량은 여전히 매우 제한적이다. 현재 계약 실행 처리량은 괜찮지만, 대량 저장 능력은 거의 제로 수준이며, 이는 여전히 가상머신 기능과 개발자 도구에 집중하고 있으며 데이터 수용 능력에는 집중하지 않았음을 반영한다.
6.3 숫자가 의미하는 바
Walrus는 이미 PB 규모에 도달하여 수익 창출이 가능하며, 소비자 NFT 브랜드의 엄격한 테스트를 거쳤다. 반면 Irys는 여전히 초기 유도 단계로 기능은 풍부하지만 채굴자 참여와 데이터량 요구를 충족해야 한다.
프로덕션 준비 상태를 평가하는 고객 입장에서 Walrus의 현재 성과는 다음과 같다:
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더 높은 실제 사용량: 1400만 개 이상의 blob 업로드, PB 규모 저장;
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더 광범위한 운영 규모: 100명 이상의 운영자, 1000개 이상의 샤드, 1억 달러 이상의 스테이킹 금액;
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더 강한 생태계 매력: 주요 Web3 프로젝트들이 이미 통합 사용 중;
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더 명확한 가격 체계: WAL/Frost 요금이 명확하고 투명하며, 체인 상 보조금 메커니즘이 공개됨.
비록 Irys의 일체화 비전이 미래에 장점을 발휘할 수 있겠지만(uPoW 채굴자 출시, 영구 저장 기금 운영, TPS 향상 등), 현재 측정 가능한 처리량, 용량, 고객 사용 현황을 기준으로 보면 Walrus가 실질적인 리드를 가지고 있다.
7. 미래 전망
Walrus와 Irys는 온체인 저장 설계 스펙트럼의 양 극단을 각각 대표한다:
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Irys는 저장, 실행, 경제 모델을 단일 IRYS 토큰과 데이터 전용 L1 블록체인에 통합하여 개발자에게 마찰 없는 온체인 대용량 데이터 접근 경험을 제공하며, '영구 저장'을 프로토콜 수준에서 약속한다. 대신 개발팀은 아직 젊은 생태계로 마이그레이션해야 하며 더 높은 하드웨어 자원 소모를 받아들여야 한다.
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Walrus는 이레이저 코드화된 데이터 저장 계층을 Sui 위에 구축하여 성숙한 합의 메커니즘, 유동성 인프라, 개발 도구 체인을 재사용함으로써 바이트당 저장 비용을 극도로 경제적으로 실현한다. 그러나 모듈화된 아키텍처는 추가적인 조정 복잡성, 이중 토큰 경험, 그리고 '임대 갱신'에 대한 지속적인 관심을 수반한다.
어느 것을 선택할지는 '옳고 그름'의 문제가 아니라, 무엇을 가장 중요한 병목으로 여기는지에 달려 있다:
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깊이 있는 데이터-컴퓨팅 결합 능력 또는 프로토콜 수준의 '영구 보관' 약속이 필요하다면, Irys의 일체형 설계가 더 적합하다.
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자금 효율성, Sui 상의 신속한 출시 능력, 또는 데이터 생명주기에 대한 높은 수준의 맞춤형 제어를 중시한다면, Walrus의 모듈화된 방식이 더 실용적인 선택이다.
앞으로 두 시스템은 온체인 데이터 경제의 지속적인 확장 과정에서 공존하며 서로 다른 유형의 개발자와 애플리케이션 시나리오를 서비스할 가능성이 높다.
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