Dwie kierunkowości AI w łańcuchu: paralelizacja obliczeń @Talus_Labs i niezmienność danych @irys_xyz Architektura MoveVM Talus Network i struktura Dual-Ledger Irys pokazują wyraźne różnice filozoficzne w sposobie przetwarzania obciążeń związanych z sztuczną inteligencją. Talus maksymalizuje równoległość na poziomie wykonania poprzez obiektową strukturę równoległego wykonania, podczas gdy Irys zapewnia skalowalność zadań opartych na danych dzięki podziałowi przechowywania i wykonania w strukturze podwójnego rejestru. Talus opiera się na mechanizmie przetwarzania równoległego Block-STM, wykonując transakcje bezkolizyjnie w czasie rzeczywistym, co jest odpowiednie dla równoczesnego podejmowania decyzji przez agentów AI i realizacji transakcji. Z drugiej strony, Irys osiąga prędkość przetwarzania ponad 100 000 operacji na sekundę i niskie opóźnienia, przetwarzając równolegle weryfikację danych i ich trwałe przechowywanie poprzez oddzielenie rejestru zgłoszeń od rejestru publikacji. MoveVM Talus dziedziczy model oparty na obiektach Sui, automatycznie analizując zależności między transakcjami w czasie wykonywania i przetwarzając operacje na niezależnych obiektach równolegle. Ta struktura jest zoptymalizowana pod kątem równoległego wnioskowania i współpracy w czasie rzeczywistym między agentami AI, a ponad 95% prostych transakcji nie przechodzi przez proces konsensusu, co daje możliwość przetwarzania milionów operacji na sekundę. Z kolei Irys implementuje równoległość w oparciu o warstwę danych, gdzie dane, które przeszły lekką weryfikację w rejestrze zgłoszeń, są promowane do rejestru publikacji, zdobywając niezmienność i trwałość. W tym procesie eliminowane są konflikty między przechowywaniem a wykonaniem, co zasadniczo rozwiązuje problem wąskich gardeł w przestrzeni bloków. Model zasobów Talus oparty jest na systemie typów liniowych języka Move, co pozwala na zarządzanie wszystkimi aktywami i stanami na poziomie obiektów, uniemożliwiając ich replikację lub niejawne tworzenie. Dzięki temu przejścia własności zasobów i kontrola dostępu są zarządzane w sposób jawny, a bezpieczeństwo jest zapewnione nawet podczas przetwarzania równoległego. Z drugiej strony, Irys zapewnia integralność i niezmienność danych dzięki oparciu na drzewie Merkle i globalnej strukturze replikacji danych. Dane muszą mieć wystarczające dowody replikacji, aby zostać promowane do rejestru publikacji, a struktura podwójnego rejestru zaspokaja jednocześnie trwałość danych i szybkość dostępu. Talus przeprowadza statyczną weryfikację na etapie kompilacji, podczas gdy Irys weryfikuje integralność po wykonaniu za pomocą dowodów kryptograficznych. Ta różnica oznacza, że Talus kładzie nacisk na bezpieczeństwo i formalną stabilność, podczas gdy Irys podkreśla efektywność i elastyczność w dużych środowiskach danych. Pierwszy jest zoptymalizowany pod kątem operacji o wysokiej częstotliwości i niskiej pojemności, takich jak podejmowanie decyzji przez autonomiczne agenty, podczas gdy drugi jest zoptymalizowany pod kątem przechowywania danych do uczenia modeli i dzielenia się wynikami dużych wniosków, które są operacjami o niskiej częstotliwości i dużej pojemności. W zakresie zarządzania zasobami Talus przyjmuje szczegółową strukturę opłat za gaz na poziomie obiektów, aby utrzymać przewidywalność kosztów operacji równoległych, podczas gdy Irys stabilizuje długoterminowe koszty przechowywania dzięki stałemu systemowi cen opartemu na jednostkach fizycznych (GB, TB). Średni koszt operacji Talus wynosi około 0,001 dolara, a koszt trwałego przechowywania Irys wynosi 0,05 dolara za GB, co jest ponad 20 razy tańsze niż w przypadku konkurencyjnych protokołów. Filozofia systemu weryfikacji również się różni. Talus blokuje możliwość błędów na etapie przed wdrożeniem dzięki formalnej weryfikacji z wykorzystaniem Move Prover, podczas gdy Irys zapewnia ciągłą wiarygodność danych dzięki weryfikacji po fakcie za pomocą korzenia Merkle i dowodów przechowywania. Pierwszy można podsumować jako model prewencyjny skoncentrowany na bezpieczeństwie, a drugi jako model weryfikacji po fakcie skoncentrowany na dużych zbiorach danych. W związku z tym Talus jest odpowiedni dla środowisk o niskiej tolerancji na błędy, takich jak autonomiczne agenty handlowe czy orkiestracja DeFi w czasie rzeczywistym, podczas gdy Irys ma przewagę w obszarach, które muszą ciągle weryfikować duże zbiory danych, takich jak zarządzanie zbiorami danych, uczenie rozproszone i sieci DePIN. Ekosystem deweloperski również się różni. Talus opiera się na narzędziach deweloperskich i frameworku weryfikacji formalnej opartych na języku Move, podczas gdy Irys może korzystać z Solidity i istniejącego zestawu narzędzi EVM, co obniża bariery wejścia. Talus ma przewagę w zakresie bezpieczeństwa, ale jego krzywa uczenia się jest stroma, podczas gdy Irys jest korzystniejszy pod względem szybkości rozwoju i dostępności. Pierwszy łączy się z Sui i frameworkiem Nexus, aby wprowadzić przepływy pracy AI do łańcucha, podczas gdy drugi umożliwia bezpośrednią weryfikację danych i wywołania wniosków w kontraktach EVM dzięki skalowalnym operacjom przechowywania IrysVM. Podsumowując, zarówno Talus, jak i Irys wykazują poprawę wydajności od 100 do 1000 razy w porównaniu do tradycyjnych modeli sekwencyjnych, ale kierunki optymalizacji są różne. Talus jest wyspecjalizowany w równoległym wnioskowaniu opartym na obliczeniach i współpracy agentów w czasie rzeczywistym, podczas gdy Irys koncentruje się na trwałym przechowywaniu danych i dostępności dużych modeli AI. Dlatego Talus jest odpowiedni w środowiskach, gdzie wąskie gardło stanowi wykonanie, a Irys w środowiskach, gdzie kluczowym ograniczeniem jest dostępność danych. Oba systemy, gdy są połączone w sposób komplementarny, mogą stworzyć idealne połączenie, które efektywnie pokryje zarówno warstwę wykonawczą, jak i warstwę danych w ekosystemie sztucznej inteligencji w łańcuchu.