Las dos direcciones de la IA en cadena: paralelización computacional en @Talus_Labs e inmutabilidad de datos en @irys_xyz La arquitectura MoveVM de Talus Network y la arquitectura Dual-Ledger de Irys muestran claras diferencias filosóficas en la forma en que se manejan las cargas de trabajo de IA. Talus maximiza el paralelismo en la capa de ejecución a través de una estructura de ejecución paralela centrada en objetos, mientras que Irys garantiza la escalabilidad para operaciones con uso intensivo de datos a través de una estructura de doble libro mayor que separa el almacenamiento y la ejecución. Talus ejecuta transacciones sin colisión en paralelo en tiempo real basadas en el mecanismo de procesamiento paralelo Block-STM, lo que lo hace adecuado para la toma de decisiones simultánea y la ejecución de transacciones por parte de agentes de IA. Por otro lado, IRYS separa el libro mayor de envío del libro mayor de publicación para procesar la validación de datos y el almacenamiento persistente en paralelo, logrando una velocidad de procesamiento de más de 100.000 casos por segundo y baja latencia. MoveVM de Talus hereda el modelo basado en objetos de Sui para analizar automáticamente las dependencias entre las transacciones en tiempo de ejecución y las operaciones de proceso en objetos independientes en paralelo. Esta estructura está optimizada para el razonamiento paralelo y la colaboración en tiempo real entre agentes de IA, con más del 95% de las transacciones simples que no pasan por un proceso de consenso, lo que resulta en millones de posibilidades de procesamiento por segundo. Por otro lado, IRYS implementa la paralelización alrededor de la capa de datos, y los datos que han sido sometidos a una ligera verificación en el libro mayor de envío se promueven al libro mayor de publicación, adquiriendo inmutabilidad y permanencia. En este proceso, se elimina la competencia entre el almacenamiento y la ejecución, y se resuelve fundamentalmente el cuello de botella del espacio de bloques. El modelo de recursos de Talus se basa en el sistema de tipos lineales del lenguaje Move, que administra todos los activos y estados objeto por objeto, lo que hace imposible replicarlos o crearlos implícitamente. Como resultado, las transiciones de propiedad de recursos y el control de acceso se administran explícitamente, y la seguridad está garantizada incluso cuando se procesa en paralelo. Por otro lado, IRYS garantiza la integridad e inmutabilidad de los datos almacenados a través de pruebas criptográficas basadas en árboles de Merkle y una estructura global de replicación de datos. Los datos se promueven al libro mayor de publicación solo después de que se completen suficientes pruebas de replicación, y la estructura de libro mayor dual satisface la permanencia y la velocidad de acceso de los datos al mismo tiempo. Talus realiza una verificación estática durante la fase de compilación, mientras que Irys verifica su integridad a través de pruebas criptográficas después de la ejecución. Esta diferencia significa que Talus enfatiza la seguridad y la estabilidad formal, mientras que Irys enfatiza la eficiencia y la flexibilidad en entornos de datos a gran escala. El primero está optimizado para operaciones de alta frecuencia y bajo volumen, como la toma de decisiones en tiempo real por parte de agentes autónomos, mientras que el segundo está optimizado para operaciones de baja frecuencia y gran capacidad, como almacenar datos de entrenamiento de modelos y compartir resultados de inferencia a gran escala. En términos de gestión de recursos, Talus adopta una estructura detallada de facturación de gas objeto por objeto para mantener predecibles los costos de computación paralelos, mientras que Irys estabiliza los costos de almacenamiento a largo plazo a través de un sistema de precio fijo basado en unidades de almacenamiento físico (GB, TB). El costo promedio por cálculo de Talus es de alrededor de $ 0.001, y el precio unitario del almacenamiento permanente de Irys es de $ 0.05 por GB, que es más de 20 veces más barato que los protocolos de la competencia. La filosofía del sistema de verificación también es diferente. Talus utiliza Move Prover para bloquear la posibilidad de errores antes de la implementación a través de la verificación de tipos, mientras que IRYS garantiza la confiabilidad continua de los datos a través de la verificación posterior a través de las raíces de Merkle y las pruebas de almacenamiento. El primero se resume como un modelo proactivo orientado a la seguridad, y el segundo es un modelo posterior a la verificación a gran escala y centrado en los datos. Esto hace que Talus sea adecuado para entornos con baja tolerancia a los errores, como agentes comerciales autónomos y orquestación DeFi en tiempo real, mientras que Irys muestra fortalezas en áreas donde es necesario verificar continuamente grandes cantidades de datos, como la gestión de conjuntos de datos, el aprendizaje distribuido y las redes DePIN. El ecosistema de desarrollo también es diferenciado. Talus se centra en herramientas de desarrollo y marcos de verificación de tipos basados en el lenguaje Move, mientras que Irys tiene una barrera de entrada baja, ya que puede aprovechar Solidity y la cadena de herramientas EVM existente tal como está. Talus tiene una ventaja en seguridad pero tiene una curva de aprendizaje empinada, mientras que Irys tiene una ventaja en velocidad de desarrollo y accesibilidad. El primero son los flujos de trabajo de IA en cadena a través de su integración con Sui y el marco Nexus, mientras que el segundo permite la validación de datos y las llamadas de inferencia directamente desde los contratos de EVM a través de las operaciones de almacenamiento escalables de IrysVM. En general, tanto Talus como Irys muestran mejoras de rendimiento de 100 a más de 1000 veces en comparación con los modelos tradicionales de ejecución secuencial, pero las direcciones de optimización son diferentes. Talus se especializa en inferencia paralela basada en computación y colaboración de agentes en tiempo real, mientras que Irys se enfoca en el almacenamiento persistente basado en datos y el acceso a modelos de IA a gran escala. Por lo tanto, Talus es adecuado para entornos donde los cuellos de botella de ejecución son las principales restricciones, e Irys es adecuado para entornos donde la disponibilidad de datos es una restricción clave. Cuando los dos sistemas son complementarios y combinados, pueden formar una combinación ideal que puede cubrir de manera eficiente tanto la ejecución como las capas de datos del ecosistema de inteligencia artificial en cadena.