As duas direções da IA on-chain: paralelização computacional em @Talus_Labs e imutabilidade de dados em @irys_xyz A arquitetura MoveVM da Talus Network e a arquitetura Dual-Ledger da Irys mostram diferenças filosóficas distintas na forma como as cargas de trabalho de IA são tratadas. O Talus maximiza o paralelismo na camada de execução por meio de uma estrutura de execução paralela centrada em objetos, enquanto o Irys garante escalabilidade para operações com uso intensivo de dados por meio de uma estrutura de contabilidade dupla que separa armazenamento e execução. O Talus executa transações sem colisão em paralelo em tempo real com base no mecanismo de processamento paralelo Block-STM, tornando-o adequado para tomada de decisão simultânea e execução de transações por agentes de IA. Por outro lado, o IRYS separa o livro-razão de envio do livro-razão de publicação para processar a validação de dados e o armazenamento persistente em paralelo, alcançando uma velocidade de processamento de mais de 100.000 casos por segundo e baixa latência. O MoveVM da Talus herda o modelo baseado em objeto da Sui para analisar automaticamente as dependências entre transações em tempo de execução e operações de processo em objetos independentes em paralelo. Essa estrutura é otimizada para raciocínio paralelo e colaboração em tempo real entre agentes de IA, com mais de 95% das transações simples não passando por um processo de consenso, resultando em milhões de possibilidades de processamento por segundo. Por outro lado, o IRYS implementa a paralelização em torno da camada de dados, e os dados que passaram por uma verificação leve no livro de envio são promovidos para o livro de publicação, adquirindo imutabilidade e permanência. Nesse processo, a competição entre armazenamento e execução é eliminada e o gargalo do espaço em bloco é fundamentalmente resolvido. O modelo de recursos do Talus é baseado no sistema de tipos lineares da linguagem Move, que gerencia todos os ativos e estados objeto por objeto, impossibilitando a replicação ou a criação implícita. Como resultado, as transições de propriedade de recursos e o controle de acesso são gerenciados explicitamente, e a segurança é garantida mesmo durante o processamento em paralelo. Por outro lado, o IRYS garante a integridade e a imutabilidade dos dados armazenados por meio de provas criptográficas baseadas em árvore Merkle e uma estrutura global de replicação de dados. Os dados são promovidos para o ledger de publicação somente depois que provas de replicação suficientes são concluídas e a estrutura do ledger duplo satisfaz a permanência e a velocidade de acesso dos dados ao mesmo tempo. O Talus executa a verificação estática durante a fase de compilação, enquanto o Irys verifica sua integridade por meio de provas criptográficas após a execução. Essa diferença significa que a Talus enfatiza a segurança e a estabilidade formal, enquanto a Irys enfatiza a eficiência e a flexibilidade em ambientes de dados de grande escala. O primeiro é otimizado para operações de alta frequência e baixo volume, como tomada de decisão em tempo real por agentes autônomos, enquanto o último é otimizado para operações de baixa frequência e grande capacidade, como armazenamento de dados de treinamento de modelo e compartilhamento de resultados de inferência em larga escala. Em termos de gerenciamento de recursos, a Talus adota uma estrutura detalhada de faturamento de gás objeto a objeto para manter os custos de computação paralela previsíveis, enquanto a Irys estabiliza os custos de armazenamento de longo prazo por meio de um sistema de preço fixo baseado em unidades de armazenamento físico (GB, TB). O custo médio por computação do Talus é de cerca de US$ 0,001, e o preço unitário do armazenamento permanente do Irys é de US$ 0,05 por GB, o que é mais de 20 vezes mais barato que os protocolos concorrentes. A filosofia do sistema de verificação também é diferente. O Talus usa o Move Prover para bloquear a possibilidade de erros antes da implantação por meio da verificação de tipo, enquanto o IRYS garante a confiabilidade contínua dos dados por meio da pós-verificação por meio de raízes Merkle e provas de armazenamento. O primeiro é resumido como um modelo proativo orientado à segurança e o último é um modelo de pós-verificação centrado em dados em larga escala. Isso torna o Talus adequado para ambientes com baixa tolerância a erros, como agentes de negociação autônomos e orquestração DeFi em tempo real, enquanto o Irys mostra pontos fortes em áreas onde grandes quantidades de dados precisam ser verificadas continuamente, como gerenciamento de conjuntos de dados, aprendizado distribuído e redes DePIN. O ecossistema de desenvolvimento também é diferenciado. O Talus se concentra em ferramentas de desenvolvimento e estruturas de verificação de tipo baseadas na linguagem Move, enquanto o Irys tem uma baixa barreira de entrada, pois pode aproveitar o Solidity e a cadeia de ferramentas EVM existente como está. O Talus tem uma vantagem em segurança, mas tem uma curva de aprendizado íngreme, enquanto o Irys tem uma vantagem na velocidade de desenvolvimento e acessibilidade. O primeiro são fluxos de trabalho de IA on-chain por meio de sua integração com o Sui e a estrutura Nexus, enquanto o último permite a validação de dados e chamadas de inferência diretamente de contratos EVM por meio das operações de armazenamento escaláveis da IrysVM. No geral, tanto o Talus quanto o Irys mostram melhorias de desempenho de 100x a mais de 1000x em comparação com os modelos tradicionais de execução sequencial, mas as direções de otimização são diferentes. A Talus é especializada em inferência paralela orientada por computação e colaboração de agentes em tempo real, enquanto a Irys se concentra em armazenamento persistente orientado a dados e acesso a modelos de IA em larga escala. Portanto, o Talus é adequado para ambientes em que os gargalos de execução são as principais restrições, e o Irys é adequado para ambientes em que a disponibilidade de dados é uma restrição importante. Quando os dois sistemas são complementares e combinados, eles podem formar uma combinação ideal que pode cobrir com eficiência as camadas de execução e dados do ecossistema de inteligência artificial on-chain.