De två riktningarna för on-chain AI: Beräkningsparallellisering i @Talus_Labs och dataomföränderlighet i @irys_xyz Talus Networks MoveVM-arkitektur och Irys Dual-Ledger-arkitektur visar på tydliga filosofiska skillnader i hur AI-arbetsbelastningar hanteras. Talus maximerar parallellitet vid exekveringslagret genom en objektcentrerad parallell exekveringsstruktur, medan Irys säkerställer skalbarhet för dataintensiva operationer genom en dual-ledger-struktur som separerar lagring och exekvering. Talus utför icke-kollisionstransaktioner i realtid parallellt baserat på Block-STM parallellbearbetningsmekanismen, vilket gör den lämplig för samtidigt beslutsfattande och transaktionsutförande av AI-agenter. Å andra sidan separerar IRYS den inlämnande huvudboken från publiceringsreskontran för att bearbeta datavalidering och beständig lagring parallellt, vilket ger en bearbetningshastighet på mer än 100 000 fall per sekund och låg latens. Talus MoveVM ärver Suis objektbaserade modell för att automatiskt analysera beroenden mellan transaktioner vid körning och bearbeta operationer på oberoende objekt parallellt. Denna struktur är optimerad för parallellt resonemang och samarbete i realtid mellan AI-agenter, med över 95 % av enkla transaktioner som inte går igenom en konsensusprocess, vilket resulterar i miljontals bearbetningsmöjligheter per sekund. Å andra sidan implementerar IRYS parallellisering runt datalagret, och data som har genomgått lätt verifiering i inlämningsreskontran befordras till publiceringsreskontran, vilket får omutbarhet och beständighet. I denna process elimineras konkurrensen mellan lagring och exekvering, och flaskhalsen med blockutrymme löses i grunden. Talus resursmodell är baserad på det linjära typsystemet i Move-språket, som hanterar alla tillgångar och tillstånd objekt för objekt, vilket gör det omöjligt att replikera eller implicit skapa. Som ett resultat av detta hanteras övergångar av resursägarskap och åtkomstkontroll uttryckligen, och säkerheten garanteras även vid parallell bearbetning. Å andra sidan säkerställer IRYS integriteten och oföränderligheten hos lagrade data genom Merkle trädbaserade kryptografiska bevis och en global datareplikeringsstruktur. Data befordras till publiceringsregistret först när tillräckliga replikeringskorrektur har slutförts och den dubbla huvudboksstrukturen uppfyller datanas beständighet och åtkomsthastighet på samma gång. Talus utför statisk verifiering under kompileringsfasen, medan Irys verifierar dess integritet genom kryptografiska bevis efter exekvering. Denna skillnad innebär att Talus betonar säkerhet och formell stabilitet, medan Irys betonar effektivitet och flexibilitet i storskaliga datamiljöer. Den förstnämnda är optimerad för åtgärder med hög frekvens och låg volym, till exempel beslutsfattande i realtid av autonoma agenter, medan den senare är optimerad för åtgärder med låg frekvens och stor kapacitet, till exempel lagring av modellträningsdata och delning av storskaliga slutsatsdragningsresultat. När det gäller resurshantering antar Talus en detaljerad gasfaktureringsstruktur objekt för objekt för att hålla parallella beräkningskostnader förutsägbara, medan Irys stabiliserar långsiktiga lagringskostnader genom ett system med fast pris baserat på fysiska lagringsenheter (GB, TB). Den genomsnittliga kostnaden per beräkning av Talus är cirka 0,001 USD, och enhetspriset för Irys permanenta lagring är 0,05 USD per GB, vilket är mer än 20 gånger billigare än konkurrerande protokoll. Filosofin bakom verifieringssystemet är också annorlunda. Talus använder Move Prover för att blockera risken för fel före implementering genom typverifiering, medan IRYS säkerställer kontinuerlig tillförlitlighet av data genom efterverifiering genom Merkle-rötter och lagringsbevis. Den förstnämnda sammanfattas som en säkerhetsorienterad proaktiv modell, och den senare är en storskalig, datacentrerad modell efter verifiering. Detta gör Talus lämplig för miljöer med låg tolerans för fel, såsom autonoma handelsagenter och DeFi-orkestrering i realtid, medan Irys visar styrkor inom områden där stora mängder data behöver verifieras kontinuerligt, såsom datasethantering, distribuerad inlärning och DePIN-nätverk. Utvecklingsekosystemet är också differentierat. Talus fokuserar på utvecklingsverktyg och ramverk för typverifiering baserade på Move-språket, medan Irys har en låg inträdesbarriär, eftersom det kan utnyttja Solidity och den befintliga EVM-verktygskedjan som den är. Talus har ett försprång när det gäller säkerhet men har en brant inlärningskurva, medan Irys har en fördel när det gäller utvecklingshastighet och tillgänglighet. Det förstnämnda är AI-arbetsflöden på kedjan genom dess integration med Sui och Nexus-ramverket, medan det senare möjliggör datavalidering och inferensanrop direkt från EVM-kontrakt genom IrysVM:s skalbara lagringsverksamhet. Sammantaget visar både Talus och Irys prestandaförbättringar på 100x till mer än 1000x jämfört med traditionella sekventiella exekveringsmodeller, men optimeringsriktningarna är olika. Talus specialiserar sig på beräkningsdriven parallell inferens och agentsamarbete i realtid, medan Irys fokuserar på datadriven beständig lagring och tillgång till storskaliga AI-modeller. Därför är Talus lämplig för miljöer där flaskhalsar i utförandet är de främsta begränsningarna, och Irys är lämplig för miljöer där datatillgänglighet är en viktig begränsning. När de två systemen är komplementära och kombinerade kan de bilda en idealisk kombination som effektivt kan täcka både exekverings- och datalagren i ekosystemet för artificiell intelligens i kedjan.