Два напрямки ончейн-ШІ: обчислювальне розпаралелювання в @Talus_Labs та незмінність даних у @irys_xyz Архітектура MoveVM від Talus Network та архітектура Dual-Ledger від Irys демонструють чіткі філософські відмінності в тому, як обробляються робочі навантаження штучного інтелекту. Talus максимізує паралелізм на рівні виконання за допомогою об'єктно-орієнтованої паралельної структури виконання, тоді як Irys забезпечує масштабованість для операцій з інтенсивним використанням даних за допомогою структури з подвійним реєстром, яка розділяє зберігання та виконання. Talus виконує транзакції без зіткнень у режимі реального часу паралельно на основі механізму паралельної обробки Block-STM, що робить його придатним для одночасного прийняття рішень і виконання транзакцій агентами штучного інтелекту. З іншого боку, IRYS відокремлює книгу подання від реєстру публікацій для паралельної обробки перевірки даних і постійного зберігання, досягаючи швидкості обробки понад 100 000 випадків на секунду та низької затримки. MoveVM від Talus успадковує об'єктно-орієнтовану модель Sui для автоматичного аналізу залежностей між транзакціями під час виконання та паралельних операцій процесу над незалежними об'єктами. Ця структура оптимізована для паралельних міркувань і співпраці в реальному часі між агентами штучного інтелекту, при цьому понад 95% простих транзакцій не проходять процес консенсусу, що призводить до мільйонів можливостей обробки в секунду. З іншого боку, IRYS впроваджує розпаралелювання навколо рівня даних, і дані, які пройшли легку перевірку в реєстрі подання, просуваються до книги публікацій, набуваючи незмінності та постійності. У цьому процесі усувається конкуренція між зберіганням і виконанням, а також принципово вирішується вузьке місце блокового простору. Ресурсна модель Talus заснована на системі лінійних типів мови Move, яка керує всіма активами та станами на об'єктній основі, що унеможливлює реплікацію або неявне створення. В результаті переходи прав власності на ресурси та контроль доступу чітко керуються, а безпека гарантується навіть при паралельній обробці. З іншого боку, IRYS забезпечує цілісність і незмінність збережених даних за допомогою криптографічних доказів на основі дерева Меркла та глобальної структури реплікації даних. Дані просуваються до видавничої книги лише після завершення достатньої кількості доказів реплікації, а структура подвійного реєстру задовольняє постійність і швидкість доступу до даних одночасно. Talus виконує статичну перевірку на етапі компіляції, тоді як Irys перевіряє її цілісність за допомогою криптографічних доказів після виконання. Ця відмінність означає, що Talus робить акцент на безпеці та формальній стабільності, тоді як Irys наголошує на ефективності та гнучкості у великомасштабних середовищах даних. Перший оптимізований для високочастотних і малообсягних операцій, таких як прийняття рішень автономними агентами в режимі реального часу, тоді як другий оптимізований для низькочастотних операцій і операцій великої ємності, таких як зберігання навчальних даних моделі та обмін великомасштабними результатами висновків. З точки зору управління ресурсами, Talus приймає детальну структуру виставлення рахунків за газ на пооб'єктній основі, щоб підтримувати передбачувані витрати на паралельні обчислення, в той час як Irys стабілізує довгострокові витрати на зберігання за допомогою системи фіксованих цін на основі фізичних одиниць зберігання (ГБ, ТБ). Середня вартість обчислень Talus становить близько 0,001 долара, а ціна за одиницю постійного сховища Iris становить 0,05 долара за ГБ, що більш ніж у 20 разів дешевше, ніж у конкуруючих протоколів. Філософія системи верифікації також інша. Talus використовує Move Prover для блокування можливості помилок перед розгортанням за допомогою перевірки типу, тоді як IRYS забезпечує безперервну надійність даних за допомогою постверифікації через коріння Merkle та докази зберігання. Перший узагальнюється як проактивна модель, орієнтована на безпеку, а другий є великомасштабною, орієнтованою на дані моделлю постверифікації. Це робить Talus придатним для середовищ з низькою толерантністю до помилок, таких як автономні торгові агенти та оркестрування DeFi у реальному часі, тоді як Irys демонструє сильні сторони в областях, де потрібно постійно перевіряти великі обсяги даних, таких як управління наборами даних, розподілене навчання та мережі DePIN. Екосистема розвитку також диференційована. Talus зосереджується на інструментах розробки та фреймворках перевірки типів на основі мови Move, тоді як Irys має низький поріг для входу, оскільки може використовувати Solidity та існуючий ланцюжок інструментів EVM. Talus має перевагу в безпеці, але має круту криву навчання, тоді як Irys має перевагу в швидкості розробки та доступності. Перший — це робочі процеси штучного інтелекту в ланцюжку завдяки інтеграції з Sui та фреймворком Nexus, тоді як другий дозволяє перевіряти дані та робити висновки безпосередньо з контрактів EVM через масштабовані операції зберігання IrysVM. В цілому, і Talus, і Irys демонструють підвищення продуктивності від 100x до більш ніж 1000x в порівнянні з традиційними моделями послідовного виконання, але напрямки оптимізації відрізняються. Talus спеціалізується на паралельних висновках на основі обчислень і співпраці агентів у реальному часі, тоді як Ірис зосереджується на постійному зберіганні на основі даних і доступі до великомасштабних моделей штучного інтелекту. Таким чином, Talus підходить для середовищ, де вузькі місця виконання є основними обмеженнями, а Irys підходить для середовищ, де доступність даних є ключовим обмеженням. Коли ці дві системи доповнюють одна одну та поєднують, вони можуть утворити ідеальну комбінацію, яка може ефективно охоплювати як рівень виконання, так і рівень даних екосистеми штучного інтелекту в ланцюжку.